DeepSeek

DeepSeek V4 ProAbierto

Name: DeepSeek V4 Pro
Price: 0.87 USD
Rating: 46 (14 reviews)
Author: DeepSeek

DeepSeek’s strongest open model with native reasoning modes.

#384lanzado 23 abr 2026·Open Weights·Not disclosed

textimage1.0M ctx

Proveedores de API Obtener clave API →Clasificación

Inteligencia

46.0 #384

AAQI 44.0

Velocidad de Salida

66 t/s

TTFT 1.61 s · ITL 15.2 ms/tok

Precio combinado (3:1)

$0.54 /1M

Entrada $0.43/M · Salida $0.87/M

Contexto

1.0M

≈ 2,500 páginas A4 · salida máx. 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

DeepSeek V4 Pro

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.

Despliegue de API

Comparar hosts y latencia

Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

Ver matriz de proveedores →

Puntuaciones por Fuente

Arena.ai ↗

1458.0

#49 · 49.2k votes · ±4

Artificial Analysis ↗

44.0

Índice de Inteligencia

Puntuaciones por Categoría

Valor99.8 Contexto largo99.2 Matemáticas66.5 Razonamiento54.5 Intelligence53.2 Agéntico49.7 Código30.7 Velocidad8.8 Conocimiento0.8

Resultados de Benchmarks

LiveCodeBench93.5%τ²-Bench Retail91.2%GPQA Diamond90.1%MMLU-Pro87.5%

Browsecomp83.4%

SWE-Bench Verified80.6%MCP Atlas73.6%SimpleQA57.9%SWE-Bench Pro55.4%Toolathlon51.8%

Detalles del Modelo

Fecha de Lanzamiento

23 abr 2026

Parámetros

Not disclosed

Licencia

Open Weights

Ventana de Contexto

1,000,000 tokens

Precio de Entrada

$0.43/M

Precio de Salida

$0.87/M

Velocidad de Salida

66 t/s

Tiempo al Primer Token

1.61 s

Factura mensual estimada

Solicitudes API mensuales: 100,000Tokens de entrada medios: 1,500Tokens de salida medios: 500Tasa de aciertos de caché de prompts: 50%

Gasto mensual estimado

$0.00

Calculando ahorro vs GPT-4o…

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BibTeX

@misc{llmpodium2026deepseekv4pro,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek V4 Pro},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-v4-pro}
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