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 $0.87 / $1.74 per 1M

  • Open Weights
  • Frontier
  • OpenRouter
  • Text
  • Agentic Orchestrator
  • Long Context
  • Batch

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
72.56
Routine
43.86
Reasoning
28.7

Rank #53

LLM Judge Avg
3.55
100 Coverage
Avg Task Duration
52.79
Batch
Token Rate
53.32
Output Rate
P95 Latency
135.13
Top 5 %
Total Tokens
170600
Output Volume
Cost per 1K
$0.0017
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0.3
Total · 170600 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

DeepSeek V4 Pro Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 74.76
CLI Benchmark 83.67
Logical Reasoning 65.71
UX Writing 71.27
Documentation 63.84
Content Transform. 76.08
Cultural Intelligence 73.84
Synthesis Quality 63.33
Tool Execution 90
ToolUse Score 76.83
Benchmark Cost $0.3

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil