Ipinadala ng DeepSeek ang natapos na bersyon ng flagship nito noong Miyerkules nang walang blog post at walang anunsyo. Ang palatandaan ay isang table cell: ang bersyon ng modelo na nakalista para sa “deepseek-v4-pro” sa API pricing page ay nakasaad na ngayon bilang DeepSeek-V4-Pro-0813.
Ang halaga ng paggamit ng modelong ito ay nasa $0.435 at $0.87 kada milyong tokens (ang batayang yunit ng impormasyon na kayang hawakan ng isang modelo) ng input at output. Kaya ang istraktura ng presyo ay nananatili, ngunit ang nagbago ay ang mga weights sa ilalim.
Ang Deepseek V4 Pro ay nasa publiko na simula noong Abril, na may presyong 98% na mas mababa kaysa GPT-5 Pro, at bawat independenteng lab na sumubok nito ay sumusubok ng preview. Sinabi mismo ito ng DeepSeek noong Hulyo 31, nang ilabas nito ang V4-Flash sa general availability at binanggit na ang Pro API ay “hindi nagbago” at ang opisyal na release ay “susunod kaagad.” Ang model card sa Hugging Face, ang pangunahing repositoryo para sa open-source AI projects, ay naglalarawan pa rin sa serye ng V4 bilang “isang preview na bersyon.”
Kaya ang malawakang ipinamahaging scores ay naglalarawan ng isang build na itinuring ng DeepSeek na hindi pa tapos. Walang sinuman sa labas ng kumpanya ang independiyenteng nag-benchmark ng 0813 pa.
Naglabas ang kumpanya ng paghahambing sa 10 agent benchmark. Sa walong kung saan may kalamangan ang Fable 5 o isa pang modelo, maliit lamang ang agwat.
I-average ang relatibong kalamangan ng Fable 5 sa mga benchmark at makakakuha ka ng 5.3%. Kung tatanggalin ang Humanity’s Last Exam nang walang tools—kung saan ang DeepSeek ay nakakuha ng 42.7 laban sa 53.3, isang 10.6% na agwat na bumabago sa lahat—at ang natitirang mga linya ay may average na 2.8%.
Ang pagpepresyo ay pampubliko sa magkabilang panig, at dito nagtatapos ang pagiging malapit ng paghahambing. Ang Fable 5 ay nagkakahalaga ng $10 kada milyong input tokens at $50 kada milyong output. Ang V4 Pro ay nagkakahalaga ng $0.435 at $0.87, na may cached input sa $0.003625. Sa pinagsamang rates, ito ay $30 laban sa $0.65—halos 46 na beses, o 4,600% ng gastos. Iyan ang uri ng pagkakaiba na mahalaga kapag nagpapatakbo ka ng negosyo at gumagamit ng AI tools sa malawakang sukat.
Mas malawak ang gastos sa bawat nakumpletong gawain, dahil mas matagal mag-isip at mas maraming isinusulat ang Fable 5. Sinukat ng Artificial Analysis na ito ay $3.15 kada benchmark task laban sa 3 sentimo para sa V4-Flash, halos 105 beses na mas mura. Inilagay ni Hugging Face CEO Clément Delangue ang agwat sa mahigit $31 kada task laban sa humigit-kumulang $0.04. Wala pang per-task na numero para sa 0813.
Pinakakumplikado ng sariling lineup ng Anthropic ang premium. Mas mataas ang score ng Claude Opus 5 kaysa Fable 5 sa karamihan ng benchmarks sa kalahati ng presyo.
Ang DeepSeek mismo ang nag-score ng mga ito, sa infrastructure na hindi pa nito inilalabas. Ang nota nito noong Hulyo ay tumukoy sa DeepSeek Harness minimal mode “na ilalabas sa lalong madaling panahon,” na tumatakbo sa max effort na may mataas na pagkamalikhain. Dalawa sa sampung benchmarks, ang DSBench-FullStack at DSBench-Hard, ay mga internal test set na walang pampublikong leaderboard upang ma-check laban sa mga ito.
Gayunpaman, pare-pareho ang direksyon ng pag-unlad. Ang mga Chinese open-weights labs ay patuloy na nakakalapit sa ilang puntos sa American frontier sa isang bahagi ng presyo—tinalo ng Kimi K3 ang Fable 5 at GPT-5.6 Sol sa paglabas, at pinabababa ng DeepSeek at Xiaomi ang frontier costs ng 99% habang ang mga U.S. labs ay kabaligtaran ang ginagawa. Ang mga weights ng DeepSeek ay MIT-licensed at nasa Hugging Face, kaya ang independenteng pagpapatunay ay isang download lamang.
