DeepSeek випустив фінальну версію свого флагманського продукту в середу без публікації в блозі та будь-яких оголошень. Підказкою стала клітинка таблиці: версія моделі, вказана для “deepseek-v4-pro” на сторінці цін API, тепер читається як DeepSeek-V4-Pro-0813.
Вартість використання цієї моделі становить близько $0,435 та $0,87 за мільйон токенів (базова одиниця інформації, яку може обробляти модель) для вхідних та вихідних даних. Отже, структура ціноутворення залишається незмінною, але змінилися ваги під ними.
Deepseek V4 Pro була доступна з квітня, її ціна була на 98% нижчою за GPT-5 Pro, і кожна незалежна лабораторія, яка її тестувала, тестувала попередню версію. DeepSeek сам повідомив про це 31 липня, коли випустив V4-Flash у загальнодоступний реліз і зазначив, що Pro API залишається “без змін”, а офіційний реліз “надійде незабаром”. Картка моделі на Hugging Face, основному репозиторії для проектів ШІ з відкритим кодом, досі описує серію V4 як “попередню версію”.
Таким чином, широко поширені оцінки описують збірку, яку DeepSeek вважав незавершеною. Ніхто поза компанією ще не проводив незалежного бенчмаркінгу 0813.
Компанія опублікувала порівняння за 10 агентськими бенчмарками. У восьми випадках, де Fable 5 або інша модель має перевагу, розриви невеликі.
Усередніть відносне лідерство Fable 5 за бенчмарками, і ви отримаєте 5,3%. Виключіть тест Humanity’s Last Exam без інструментів — де DeepSeek набирає 42,7 проти 53,3, що становить розрив у 10,6%, який спотворює всі дані — і середній показник для решти рядків становитиме 2,8%.
Ціни публічні для обох сторін, і саме тут порівняння перестає бути близьким. Fable 5 коштує $10 за мільйон вхідних токенів та $50 за мільйон вихідних. V4 Pro коштує $0,435 та $0,87, при цьому кешований вхід обходиться в $0,003625. За змішаними ставками це $30 проти $0,65 — приблизно в 46 разів, або 4600% від вартості. Такий розрив має значення, коли ви ведете бізнес і використовуєте інструменти ШІ у великих масштабах.
Вартість за виконану задачу зростає, оскільки Fable 5 думає довше і пише більше. Artificial Analysis оцінила її в $3,15 за бенчмарк-завдання проти 3 центів для V4-Flash, що приблизно в 105 разів дешевше. Генеральний директор Hugging Face Клеман Деланге оцінив розрив у понад $31 за завдання проти приблизно $0,04. Для 0813 ще немає даних про вартість за завдання.
Власна лінійка Anthropic ускладнює ситуацію з премією. Claude Opus 5 перевершує Fable 5 у більшості бенчмарків за половину ціни.
DeepSeek оцінив їх самостійно, на інфраструктурі, яку він ще не випустив. У липневому повідомленні зазначалося, що мінімальний режим DeepSeek Harness “буде випущений незабаром”, працюючи з максимальними зусиллями та високою креативністю. Два з десяти бенчмарків, DSBench-FullStack та DSBench-Hard, є внутрішніми тестовими наборами, для яких немає публічної таблиці лідерів для порівняння.
Однак напрямок розвитку є послідовним. Китайські лабораторії з відкритими вагами продовжують наближатися до американського лідерства за незначну частину ціни — Kimi K3 перевершив Fable 5 та GPT-5.6 Sol на момент випуску, а DeepSeek та Xiaomi знижують граничні витрати на 99%, тоді як американські лабораторії йдуть іншим шляхом. Ваги DeepSeek мають ліцензію MIT і доступні на Hugging Face, тому незалежна перевірка знаходиться на відстані завантаження.
