DeepSeek V4 Pro: 1 milyon token'lık bir akıl yürütme modeli
DeepSeek'in amiral gemisi V4 akıl yürütme modeli. Satıcı maliyetinin yedide biri fiyatına SWE-bench Verified'da Claude Opus 4.6'dan 0.2 puan içinde. Claude uyumlu API.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
DeepSeek V4 Pro, DeepSeek'in V4 neslinin amiral gemisidir — MIT lisansı altında açık ağırlıklı 1.6T parametreli bir MoE. Manşet, fiyat-kalite oranıdır: satıcı tarafından bildirilen SWE-bench Verified, Claude Opus 4.6'nın bir noktasının kesri içinde %80.6'dır, Anthropic'nin satıcı maliyetinin yaklaşık yedide biri kadardır. Bu, akıl yürütme ağırlıklı ajanları — toplu PR incelemesi, toplu belge analizi, planlanmış özetleme — yüksek hacimde uygun fiyatlı hale getirir.
Satıcı liste fiyatı, önbellek okumaları 1M başına 0,028 $ ve ücretsiz önbellek yazmaları (seride benzersiz) ile 1M token başına 1,74 $ / 3,48 $'dır. 1M token bağlamı, Anthropic uyumlu API. Üretim aracı yönlendirme güvenilirliği belirleyici faktör olduğunda Sonnet 4.6'ya, tek seferlik toplu işin V4 Pro'nun akıl yürütme derinliğine ihtiyaç duymadığı durumlarda ise GPT-5.4 Mini veya Kimi K2.7 Code'a başvurun.
DeepSeek V4 Pro nedir?
24 Nisan 2026 · DeepSeek V4 ailesinin muhakeme varyantı, maksimum muhakeme kalitesine odaklanmıştır.
DeepSeek V4 Pro, DeepSeek'in V4 neslinin amiral gemisidir ve 24 Nisan 2026'da MIT Lisansı altında yayınlanmıştır. Toplam 1.6T parametreye ve jeton başına 49B aktif parametreye sahip açık ağırlıklı bir Uzman Karışımı modelidir.
V4 Pro, 1M token bağlam penceresini, 384K maksimum çıktıyı, üç akıl yürütme çabası modunu (standart, düşün, düşün-maks), JSON çıktısını, araç çağrılarını ve düşünme dışı modda FIM tamamlamayı destekler. Pro modeli, uzun bağlam verimliliğini önemli ölçüde artıran hibrit bir dikkat mimarisi (Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat + Yoğun Sıkıştırılmış Dikkat) ekler. 1M bağlamda DeepSeek V3.2'ye kıyasla tek token çıkarım FLOP'larının %27'si ve KV önbelleğinin %10'u.
DeepSeek V4 Pro hakkında dikkat çekici olan nedir?
Başlık mimarisi ve yetenek özellikleri.
V4 Pro, 1.6T toplam parametreye ve token başına 49B aktif parametreye sahip, uzun bağlam çıkarımını ucuz tutan hibrit bir dikkat yığını (Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat artı Yoğun Sıkıştırılmış Dikkat) ile desteklenen bir Uzman Karışımı modelidir. 384K maksimum çıktıya sahip 1M token bağlam penceresini, üç akıl yürütme çaba modunu (standart, düşün ve düşün-maks) destekler ve kararlı sinyal yayılımı için Manifold Kısıtlı Hiper Bağlantılar kullanır. Model, Muon optimize edici ile 32T+ token üzerinde eğitildi ve açık ağırlıklarla MIT Lisansı altında yayınlandı.
Bir bakışta özellikler
DeepSeek V4 Pro karşılaştırmaları
DeepSeek'in V4 Pro sürümünden satıcı tarafından bildirilen puanlar. Bağımsız incelemeler (Geeky Gadgets, Code Arena), V4 Pro'yu Code Arena'da GLM-5.1 ve Kimi K2.7 Code'un arkasında üçüncü sıraya yerleştiriyor. En güçlü kıyaslama iddiaları DeepSeek'in kendi materyallerinden geliyor. Mutlak gerçek olarak değil, yönlendirici olarak değerlendirin.
DeepSeek V4 Pro fiyatlandırması
Sağlayıcı liste fiyatı, 1M jeton başına.
DeepSeek V4 Pro pratikte nasıl davranır
Üretim aracı çalıştırmalarından gözlemlenen davranış.
Akıl yürütme
Serimizdeki en güçlü Sonnet altı akıl yürütme. Daha ucuz modellerin sapmaya başladığı çok adımlı çalışmalarda dayanır. Satıcı tarafından bildirilen MMLU-Pro, GPT-5.4 ile eşleşir.
Kodlama kıyaslamaları
Satıcı tarafından bildirilen SWE-bench Doğrulanmış %80,6 (Opus 4.6'nın 0,2'si içinde), Terminal-Bench 2.0 %67,9 (Opus 4.6'yı geride bırakıyor), LiveCodeBench %93,5.
Maliyet verimliliği
$ Yerleşik katmanı, V4 Pro'yu Sonnet 4.6 ile rekabetçi tutarken maliyet tasarrufu sağlayan bir muhakeme seçeneği haline getirir.
Hız
Artificial Analysis'e göre maksimum çabada yaklaşık 36 token/sn. Kimi K2.7 Code'dan daha yavaş, Opus 4.6'dan biraz daha yavaş.
DeepSeek V4 Pro için en iyi ajan görevleri
Her taahhütte çalışan PR inceleme ajanı
Sonnet seviyesindeki doğruluğu, Sonnet'in satıcı maliyetinin çok altında sunması, "sadece büyük PR'ları değil, her commit'i incele" yaklaşımını gerçekten uygulanabilir kılıyor. V4 Pro, farkı, ilgili dosyaları ve bağlantılı sorunu okur, ardından yapılandırılmış bir yorum yazar — ve çağrı başına fiyatı o kadar düşüktür ki, her push'ta bir CI adımı olarak çalıştırmak, fark edilebilir bir kalem olarak görünmez.
Her gece çalışan zamanlanmış özetleyici
Dünkü müşteri görüşmelerini, destek biletlerini veya satış çağrılarını çeker ve bir özet yazar. Sistem istemi ve araç şeması çalıştırmalar arasında değişmez ve DeepSeek önbellek yazmalarını faturalandırmaz — bu nedenle uzun sabit önek bir kez ödenir ve önbelleğe alınmış okumalar normal girişin bir kısmına mal olur. V4 Pro'nun fiyatlandırma modelinin gerçekten uygun fiyatlı olanı değiştirdiği yer burasıdır.
Opus'tan daha ucuza mal olan tüm depo kod ajanı
Hibrit dikkatli (Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat artı Yoğun Sıkıştırılmış Dikkat) 1M jetonluk bağlam, orta büyüklükteki bir kod tabanının tek bir isteme sığması ve pencere dolarken çıkarım maliyetinin yönetilebilir kalması anlamına gelir. Dosyalar arası yeniden düzenlemeler ve mimari düzeydeki incelemeler için, Opus tarzı faturaya gerek kalmadan Opus tarzı "her şeyi bir kerede gör" iş akışını burada elde edersiniz.
DeepSeek V4 Pro'yi ne zaman atlamalı
Sonnet 4.6'nın hala lider olduğu en zorlu araç yönlendirme uç durumlarında ve GPT-5.4 Mini veya Kimi K2.7 Code'un daha düşük maliyetle yeterli olduğu toplu tek atış işlerinde V4 Pro'yu atlayın.
DeepSeek V4 Pro diğer modellere karşı
DeepSeek V4 Pro vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6, zorlu araç yönlendirme uç durumları için daha yüksek güvenilirlik seçeneği olmaya devam ediyor. V4 Pro daha az maliyetlidir ve satıcı tarafından bildirilen kodlama kıyaslamalarında rekabetçidir. Standartlaştırmadan önce gerçek bir ajan üzerinde her ikisini de A/B testi yapın.
Sonuç: DeepSeek V4 Pro kullanmalı mısınız?
GPT-5.4 Mini veya Kimi K2.7 Code ile ön filtreleyin, muhakeme için V4 Pro'ya yükseltin, yalnızca V4 Pro araç yönlendirme uç durumlarında takıldığında Sonnet 4.6'ya yükseltin.
Sıkça sorulan sorular
DeepSeek V4 Pro ne zaman yayınlandı?
DeepSeek, V4 Pro'yu 24 Nisan 2026'da MIT Lisansı altında açık ağırlıklarla yayınladı.
Önbellek yazmaları neden ücretsiz?
DeepSeek, önbellek yazma kısmını faturalandırmaz. Yalnızca önbellek okumaları, 1M jeton başına 0,145 ABD doları olarak faturalandırılır. Kararlı sistem istemleri ve büyük referans bağlamları önbelleğe almak için ek bir maliyet getirmez.
V4 Pro'nun bağlam penceresi nedir?
384K jetona kadar çıktı ile 1 milyon jeton. Hibrit dikkat mimarisi, V3.2'den çok daha düşük çıkarım maliyetiyle tam pencereyi kullanılabilir hale getirir.
V4 Pro, Claude Opus 4.6 ile nasıl karşılaştırılır?
Satıcı tarafından bildirilen SWE-bench Verified, 0,2 puan içinde (80,6'ya karşı 80,8). Terminal-Bench 2.0, V4 Pro'yu destekler (67,9'a karşı 65,4). Opus 4.6, HLE'de (40,0'a karşı 37,7) ve HMMT 2026 matematikte (96,2'ye karşı 95,2) liderdir. Yaklaşık 7 kat daha düşük satıcı maliyetiyle, muhakeme kalitesi önemli olduğunda ancak maliyet de önemli olduğunda V4 Pro doğru seçimdir.
DeepSeek V4 Pro'yi Okou üzerinde kullanma
Okou'de DeepSeek V4 Pro'ye erişmenin iki yolu
Okou, DeepSeek V4 Pro'yi Okou kredileriyle faturalandırılan Yerleşik bir model olarak ve DeepSeek API key ile kendi getirinizi destekler. Yerleşik yol, Okou Yönetilen yönlendirmeyi ve aşağıda açıklanan fiyat katmanını kullanır; kendi getirme yolu sizi doğrudan üst akım satıcıya faturalandırır ve Okou kredi dönüşümünü tamamen atlar.
Okou'nin tavsiyesi
Okou, DeepSeek V4 Pro'yi toplu sınıflandırma, ön filtreler, gecikmeye duyarlı yanıtlar ve diğer yüksek hacimli işler için maliyet tasarrufu sağlayan bir seçenek olarak konumlandırır.
Krediler ve $ fiyatlandırma katmanı
Okou, her Yerleşik modeli dört aşamalı bir kredi ölçeğinde fiyatlandırır — $, $$, $$$, $$$$ — model seçicide ve price tier'nin zero model ls satırında bir rozet olarak gösterilir. DeepSeek V4 Pro, $'de yer alır. Bu katman, Okou kredi bakiyenizden harcadığınız şeydir; yukarıdaki tabloda yer alan satıcı liste fiyatı, Okou onu kredilere dönüştürmeden önce yukarı akış sağlayıcısının talep ettiği fiyattır.
August 12, 2026'den beri Okou'de mevcut.
