Fiche modèle
DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeek · poids ouverts · sorti le 13/08/2026
Date de sortie, éditeur et accès : Epoch AI, CC BY 4.0. Fiche régénérée le 07/10/2026.
Taille
—
non publiée
Scores
Rang parmi les 274 modèles de l’indice ECI évalués par la même source. Un nom de benchmark mène à son explication.
| Benchmark | Score | Rang | Réglage | Source |
|---|---|---|---|---|
| Indice de capacités ECI (Epoch AI)Capacités générales | 155,3153,5–157,5 | 29 / 274 | Epoch AI, CC BY 4.0, non daté par la source, vu publié le 07/10/2026 | |
| LMArena texte, contrôle du styleConversation (préférence humaine) | 1 4641 458–1 471 | 35 / 166 | « deepseek-v4-pro-high-20260813 » | LMArena, CC BY 4.0, publié le 02/10/2026 |
| GPQA Diamond (Epoch AI)Sciences | 91,7 %88,7–94,7 | 25 / 186 | réglage « deepseek-v4-pro-0813_max » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 18/08/2026 |
| FrontierMath, niveaux 1 à 3 (Epoch AI)Maths | 64,6 %59,0–70,1 | 31 / 81 | réglage « deepseek-v4-pro-0813_max » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 19/08/2026 |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI)Maths de concours | 98,6 %96,7–100,6 | 19 / 176 | réglage « deepseek-v4-pro-0813_max » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 18/08/2026 |
| SimpleQA Verified (Epoch AI)Connaissances factuelles | 52,9 %49,8–56,0 | 21 / 77 | réglage « deepseek-v4-pro-0813_max » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 27/08/2026 |
| SWE-bench Verified (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », epoch.ai/benchmarks (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
Prix par fournisseur d’API
| Fournisseur | Entrée $/M | Sortie $/M | Mélangé | Clé LiteLLM |
|---|---|---|---|---|
| Sail | 0,92 $ | 2,77 $ | 1,38 $ | sail/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| DeepInfra | 1,30 $ | 2,60 $ | 1,63 $ | deepinfra/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| Weights & Biases | 1,31 $ | 3,96 $ | 1,97 $ | wandb/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| Baseten | 1,32 $ | 3,96 $ | 1,98 $ | baseten/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| Databricks | 1,32 $ | 3,96 $ | 1,98 $ | databricks/databricks-deepseek-v4-pro-0813 |
| Fireworks AI | 1,32 $ | 3,96 $ | 1,98 $ | fireworks_ai/deepseek-v4-pro-0813 |
| Nebius | 1,32 $ | 3,96 $ | 1,98 $ | nebius/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| Novita AI | 1,32 $ | 3,96 $ | 1,98 $ | novita/deepseek/deepseek-v4-pro-0813 |
| Together AI | 1,32 $ | 3,96 $ | 1,98 $ | together_ai/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
$ par million de jetons, tarif catalogue sans remise, sans cache ni traitement par lots. 9 offres rapprochées. Écart entre le moins cher (Sail, 1,38 $) et le plus cher : × 1,4. Relevé du 07/10/2026 ; vérifier chez le fournisseur avant de choisir. Sources : Prix : LiteLLM (BerriAI), licence MIT, © 2023 Berri AI. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
L’héberger soi-même
- Accès aux poids
- poids libres (usage sans restriction) (Epoch AI, CC BY 4.0)
- Licence
- MIT (LMArena, CC BY 4.0, classement du 02/10/2026 ; lire la licence avant tout usage commercial)
- Poids
- huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 (dépôt rapproché par la table de correspondance, existence vérifiée auprès de Hugging Face)
Outils
- vLLM (serveur, cartes graphiques) :
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813sert le dépôt Hugging Face derrière une API compatible OpenAI. Le modèle doit être pris en charge par la version installée. - llama.cpp (ordinateur, processeur ou carte graphique) : lit les poids au format GGUF, souvent publiés en 4 bits par la communauté. Chercher une version GGUF (rien ne garantit qu’elle existe ni qu’elle est fidèle), puis
llama-server -hf <dépôt GGUF>. - Ollama (le plus simple sur un ordinateur) :
ollama run hf.co/<dépôt GGUF>lance une version GGUF publiée sur Hugging Face.
Commandes d’après la documentation de chaque outil (liens ci-dessus). Les tailles, l’accès et les liens viennent des sources citées ; de Hugging Face, Le Crible ne reprend que l’adresse du dépôt et l’identifiant de licence déclaré sur sa carte. Sources : Epoch AI, « Data on AI models », epoch.ai/data/ai-models (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
Évolution
Aucun changement de prix relevé depuis le début de nos relevés quotidiens.