Tout savoir sur DeepSeek V4 Pro 0813

Ce qu'il faut savoir

DeepSeek V4 Pro 0813 est un modèle de langage de DeepSeek, sorti le 13 août 2026. Il a donc 2 mois au 22 octobre 2026. C'est un modèle à poids ouverts : il peut être installé chez vous, sur un serveur maîtrisé, en plus d'être proposé par 43 fournisseurs d'API recensés sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Que disent les tests indépendants ?

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), DeepSeek V4 Pro 0813 obtient un indice de capacité de 72,2 sur 100, calculé sur 5 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 91,7 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 98,6 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 64,6 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• FrontierCode (tâches de programmation avancées) : 28,6 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 5.5, atteint 54,6 %

Ce que ça coûte

DeepSeek V4 Pro 0813 est facturé 0,66 $US par million de tokens en entrée et 1,98 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,017 $US, soit 17,16 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 2 fois le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,022 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Caractéristiques techniques

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 393 216 tokens.

Il accepte en entrée : texte.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, DeepSeek V4 Pro 0813 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Par quoi le remplacer ?

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de DeepSeek V4 Pro 0813 sont :

• Qwen3.6 27B (Alibaba Cloud (Qwen), indice 72,2) — voir le comparatif
• GLM-5.3-Flash (Zhipu AI (Z.ai), indice 71,9) — voir le comparatif
• GLM-5.1 (Zhipu AI (Z.ai), indice 70,9) — voir le comparatif
• Kimi K2 Thinking (Moonshot AI, indice 69,6)