DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek. Это общедоступная версия DeepSeek V4 Pro.
Провайдер для DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
DeepSeek | 83,40 ₽ | 250,19 ₽ | 2,78 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
GMICloud−15 % | 57 т/с | 99,7 % | 88,6 % | |||
Alibaba | 146,78 ₽ | 440,34 ₽ | 14,68 ₽ | 46 т/с | 100,0 % | 10,4 % |
DeepInfra | 164,27 ₽ | 328,54 ₽ | 12,64 ₽ | — | 96,5 % | < 0,1 % |
Sail Research | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 5,56 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
StreamLake | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 5,56 ₽ | — | 99,2 % | < 0,1 % |
Together | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 16,43 ₽ | 11 т/с | 99,6 % | 0,7 % |
Novita | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 16,68 ₽ | 62 т/с | 99,9 % | 0,2 % |
Parasail | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 5,56 ₽ | 57 т/с | 99,5 % | < 0,1 % |
SiliconFlow | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 55,60 ₽ | 69 т/с | 99,3 % | 0,1 % |
BaseTen | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 16,68 ₽ | — | 99,3 % | < 0,1 % |
DigitalOcean | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 5,56 ₽ | — | 99,5 % | < 0,1 % |
Cloudflare | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 5,56 ₽ | 36 т/с | 99,7 % | < 0,1 % |
Fireworks | 166,80 ₽ | 500,39 ₽ | 5,56 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Phala | 183,22 ₽ | 550,93 ₽ | 18,95 ₽ | — | 99,9 % | < 0,1 % |
Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.
Поддерживаемые параметры
Другие модели от deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284B и 13B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок, сохраняя при этом высокую производительность в рассуждениях и кодировании. Модель включает гибридный механизм attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждений `high` и `xhigh`; `xhigh` соответствует максимальному уровню рассуждений. Она хорошо подходит для таких приложений, как помощники по кодированию, чат-системы и рабочие процессы агентов, где важны скорость отклика и экономическая эффективность.
DeepSeek V4 Flash Latest
Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek V4 Flash.
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта переобученная версия подходит для кодирования, рассуждений и рабочих процессов агентов.
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 1,6T и 49B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для продвинутого рассуждения, кодирования и рабочих процессов агентов с длительным горизонтом, демонстрируя высокую производительность в тестах по знаниям, математике и разработке программного обеспечения. Построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, она представляет гибридную систему attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждения `high` и `xhigh`; `xhigh` соответствует максимальному уровню рассуждения. Модель хорошо подходит для сложных рабочих нагрузок, таких как анализ всей кодовой базы, многошаговая автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где критически важны как возможности, так и эффективность.
DeepSeek: DeepSeek V3.2
DeepSeek-V3.2 — это большая языковая модель, разработанная для гармоничного сочетания высокой вычислительной эффективности с мощными возможностями рассуждений и использования инструментов в качестве агента. Она представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA), мелкозернистый механизм разреженного внимания, который снижает затраты на обучение и инференс, сохраняя при этом качество в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая структура пост-обучения с подкреплением дополнительно улучшает рассуждения, демонстрируя производительность класса GPT-5, и модель показала золотые результаты на IMO и IOI 2025 года. V3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза агентских задач для лучшей интеграции рассуждений в настройки использования инструментов, повышая соответствие и обобщение в интерактивных средах. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевого параметра `reasoning` `enabled`.
DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная большая языковая модель, выпущенная DeepSeek в качестве промежуточного шага между V3.1 и будущими архитектурами. Она представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA), механизм разреженного внимания с мелкой гранулярностью, разработанный для повышения эффективности обучения и инференса в сценариях с длинным контекстом при сохранении качества вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевого параметра `reasoning` `enabled`. Модель обучалась в условиях, соответствующих V3.1-Terminus, чтобы обеспечить прямое сравнение. Бенчмаркинг показывает производительность примерно на уровне V3.1 в задачах рассуждения, кодирования и использования агентских инструментов, с незначительными компромиссами и улучшениями в зависимости от области. Этот выпуск сосредоточен на проверке архитектурных оптимизаций для расширенной длины контекста, а не на повышении точности выполнения задач, что делает его в первую очередь исследовательской моделью для изучения эффективных конструкций transformer.