DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff der V4-Linie und auf Reasoning, Coding und agentische Workflows ausgelegt. Die Hybrid-Attention-MoE-Architektur vereint 1,6 Billionen Gesamtparameter mit 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token und einem Kontextfenster von einer Million Tokens. Das Modell ist unter MIT-Lizenz als Open-Weight-Modell verfügbar, wobei die chinesische Jurisdiktion bei Cloud-Nutzung eine separate Datenschutz-Bewertung erforderlich macht.

DeepSeek Version 4 Kommerzielle Nutzung erlaubt MoE 1600 B (49 B aktiv) 1000 K Context 05/2025 $0.435 / $0.87 per 1M

  • Open Weights
  • Frontier
  • OR
  • Text
  • Agentic Orchestrator
  • Long Context
  • Interactive

Sovereign Risk: HIGH DeepSeek ist ein chinesisches Unternehmen und unterliegt dem chinesischen National Security Law (NSL), das staatlichen Zugriff auf Daten und Modelle ermöglichen kann. Das BSI hat am 04.02.2025 explizit vor dem Einsatz des DeepSeek-Cloud-Dienstes gewarnt: Nutzerdaten werden auf chinesischen Servern gespeichert; eine Nutzung für dienstliche oder sensible Daten wird nicht empfohlen. Für den Cloud-API-Betrieb gilt diese Warnung uneingeschränkt.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
75.06
Routine
46.5
Reasoning
28.56

Rank #19

LLM Judge Avg
3.77
100 Coverage
Avg Task Duration
28.68
Interactive
Token Rate
36.32
Output Rate
P95 Latency
81.19
Top 5 %
Total Tokens
105000
Output Volume
Cost per 1K
$0.0009
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0.09
Total · 105000 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

DeepSeek V4 Pro Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 67.88
CLI Benchmark 86.67
Logical Reasoning 72.01
UX Writing 78.63
Documentation 78.75
Content Transform. 76.55
Cultural Intelligence 70.64
Synthesis Quality 63.33
Tool Execution 90
ToolUse Score 76
Benchmark Cost $0.09

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil