DeepSeek ha rilasciato DeepSeek V4 Pro 0813, versione in disponibilità generale del modello di punta della serie V4. Il nuovo build, identificato come DeepSeek-V4-Pro-0813, è diventato il modello servito dall’endpoint deepseek-v4-pro il 12 agosto 2026 e chiude una fase di preview durata quasi quattro mesi. La serie V4 era stata presentata il 24 aprile con due modelli, V4 Pro e V4 Flash, entrambi distribuiti anche con pesi aperti sotto licenza MIT; il più piccolo V4 Flash era passato alla versione ufficiale il 31 luglio con il build 0731, mentre V4 Pro era rimasto in preview fino all’arrivo della versione 0813.
DeepSeek V4 Pro utilizza un’architettura Mixture-of-Experts da 1,6 trilioni di parametri complessivi, dei quali 49 miliardi vengono attivati per token, e supporta una finestra di contesto da un milione di token. L’architettura combina Compressed Sparse Attention e Heavily Compressed Attention, soluzioni progettate per rendere più efficiente l’elaborazione di contesti molto lunghi. Secondo i dati pubblicati da DeepSeek, con un contesto da un milione di token V4 Pro richiede circa il 27% dei FLOPs necessari per l’inferenza di un singolo token rispetto a DeepSeek V3.2 e utilizza circa il 10% della relativa KV cache. Il modello integra inoltre Manifold-Constrained Hyper-Connections per migliorare la propagazione dei segnali attraverso i layer e utilizza l’ottimizzatore Muon durante l’addestramento.
V4 Pro e V4 Flash sono stati pre-addestrati su oltre 32 trilioni di token. Il post-training segue una struttura in due fasi nella quale vengono prima sviluppati separatamente esperti specializzati nei diversi domini attraverso supervised fine-tuning e reinforcement learning con GRPO, per poi consolidare le competenze in un unico modello attraverso on-policy distillation. Per V4 Pro i parametri degli esperti MoE vengono distribuiti in FP4 mentre gran parte degli altri parametri utilizza FP8, una configurazione pensata per contenere i requisiti computazionali di un modello con 1,6 trilioni di parametri complessivi.
L’API mantiene una finestra di contesto da un milione di token e consente output fino a 384.000 token. I prezzi pubblicati al momento del rilascio restano quelli utilizzati durante la preview: 0,435 dollari per milione di token di input in caso di cache miss, 0,003625 dollari per milione con cache hit e 0,87 dollari per milione di token generati. OpenRouter riporta a sua volta per V4 Pro 0813 un prezzo di 0,435 dollari per milione di token in ingresso e 0,87 dollari in uscita. L’endpoint Pro ha inoltre un limite standard di 500 richieste concorrenti per account, contro le 2.500 previste per deepseek-v4-flash; superato il limite, l’API restituisce un errore HTTP 429, mentre gli utenti che necessitano di maggiore capacità possono richiederne l’ampliamento.
Il modello può essere utilizzato sia senza reasoning esplicito sia con livelli di ragionamento più elevati. La famiglia V4 distingue modalità non-thinking, high e max, con quest’ultima destinata alle richieste che richiedono il massimo budget di ragionamento disponibile. Nella modalità DeepSeek-V4-Pro-Max, DeepSeek riporta un risultato dell’80,6% su SWE-bench Verified, 67,9% su Terminal Bench 2.0, 90,1% su GPQA Diamond, 37,7% su Humanity’s Last Exam, 87,5% su MMLU-Pro e 93,5% su LiveCodeBench, oltre a un rating di 3.206 su Codeforces e un valore di 83,5 MMR sul test MRCR con contesto da un milione di token. Si tratta di valutazioni pubblicate direttamente da DeepSeek e non di risultati già replicati in modo indipendente sul build 0813.
Nelle comparazioni pubblicate nella model card, V4-Pro-Max raggiunge su SWE-bench Verified lo stesso 80,6% indicato per Gemini 3.1 Pro e resta appena sotto l’80,8% riportato per Claude Opus 4.6. Su Terminal Bench 2.0 ottiene il 67,9%, contro il 75,1% attribuito a GPT-5.4 con effort xHigh, mentre su Humanity’s Last Exam raggiunge il 37,7% contro il 44,4% di Gemini 3.1 Pro. DeepSeek attribuisce invece a V4-Pro-Max il risultato più alto nella tabella su LiveCodeBench, con il 93,5%, e su Apex Shortlist, dove raggiunge il 90,2%; su Codeforces il rating riportato è 3.206.
La disponibilità del nuovo Pro completa un rilascio progressivo iniziato con la preview di aprile. Il 31 luglio DeepSeek aveva già portato V4 Flash alla versione stabile 0731 dopo un nuovo post-training orientato alle capacità agentiche. Nonostante le dimensioni inferiori, V4-Flash-0731 aveva superato il precedente V4-Pro Preview in diversi benchmark dedicati agli agenti software: 82,7 contro 72,1 su Terminal Bench 2.1, 54,4 contro 12,8 su DeepSWE e 70,3 contro 55,9 su Toolathlon-Verified. Con V4 Pro 0813 viene ora aggiornata anche la versione destinata ai carichi più impegnativi di reasoning, coding, automazione multi-step e gestione di contesti molto estesi.
Sul piano delle API, DeepSeek mantiene la compatibilità con formati utilizzati nell’ecosistema OpenAI e Anthropic. Sono supportati il formato Chat Completions, le chiamate in stile Anthropic e funzionalità come tool calling e output JSON; la documentazione della Responses API include inoltre deepseek-v4-pro tra i modelli supportati e prevede anche function calling e ricerca web server-side per le implementazioni compatibili. Il reasoning può essere controllato attraverso i relativi parametri di effort, mentre in thinking mode parametri di sampling come temperature e top_p non modificano il comportamento del modello.
I pesi aperti pubblicamente disponibili su Hugging Face restano al momento quelli associati alla versione V4 Pro resa disponibile durante la fase iniziale della serie. Il repository ha superato 1,4 milioni di download nell’ultimo mese e DeepSeek raccomanda, per l’esecuzione locale della modalità Think Max, una finestra di contesto di almeno 384.000 token. Non è stata indicata una data per la pubblicazione di pesi specificamente identificati come V4 Pro 0813, né sono state dettagliate eventuali differenze tra il nuovo build API e i checkpoint aperti già disponibili oltre agli interventi di post-training.
Anche la struttura dei prezzi potrebbe cambiare dopo il lancio. Nella documentazione relativa alle tariffe DeepSeek ha segnalato l’intenzione di aumentare in misura significativa il prezzo complessivo dei servizi API, rimandando a una successiva comunicazione ufficiale i nuovi valori e la loro applicazione. Fino a quel momento l’endpoint deepseek-v4-pro utilizza il build 0813 mantenendo le tariffe attuali, con un milione di token di contesto e il nuovo modello di produzione al posto della precedente versione preview.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)