Ein Spitzenmodell legt sein Vorschau-Etikett ab

DeepSeek hat sein Spitzenmodell V4 Pro am 12. August 2026 aus der Vorschau in die allgemeine Verfügbarkeit überführt und damit eine Testphase beendet, die seit dem 24. April lief. Der Build trägt die Versionskennung 0813 und folgt der kleineren Variante V4-Flash, die denselben Schritt bereits am 31. Juli vollzogen hatte. Beide Modelle laufen nun in DeepSeeks Produktions-API und nicht mehr in einer Vorschaustufe, bei der Entwickler vor Änderungen ohne Ankündigung gewarnt worden waren.

V4 Pro behält das Kontextfenster von einer Million Token, das es bereits in der Vorschau hatte, bei einer maximalen Ausgabe von 384.000 Token je Anfrage. DeepSeek hat das Modell als Mixture-of-Experts-System mit 1,6 Billionen Parametern insgesamt gebaut, von denen 49 Milliarden für jeden einzelnen Token aktiv werden, dasselbe Architekturmuster, das das Unternehmen seit V3 nutzt, um die Betriebskosten niedrig zu halten und dabei die Gesamtkapazität zu steigern.

Die Effizienzrechnung hinter 1,6 Billionen Parametern

Die eigentliche Schlagzeile ist nicht die Parameterzahl, sondern wie günstig DeepSeek sie bedient. Ein neuer Aufmerksamkeitsmechanismus namens Compressed Sparse Attention, kombiniert mit der sogenannten Heavily Compressed Attention, senkt den Rechenaufwand je Inferenz-Token auf 27 Prozent dessen, was das vorherige Modell V3.2 benötigte, und verkleinert den speicherintensiven Key-Value-Cache auf 10 Prozent des früheren Umfangs.

Bei den Benchmarks löst V4 Pro 80,6 Prozent der Aufgaben von SWE-bench Verified, gleichauf mit Googles Gemini-3.1-Pro im selben Test, und erzielt eine Trefferquote von 90,1 Prozent bei GPQA Diamond sowie 93,5 Prozent bei LiveCodeBench. Bei Terminal Bench 2.0 liegt es hinter OpenAIs GPT-5.4 zurück, mit 67,9 gegenüber 75,1, und erreicht eine Codeforces-Wertung von 3.206, ein Beleg dafür, dass DeepSeek inzwischen an den führenden amerikanischen Labors gemessen wird, nicht mehr an ihnen vorbei.

Achtundneunzig Prozent günstiger, und das nicht mehr lange

Zum Start der allgemeinen Verfügbarkeit kostet V4 Pro 0,435 Dollar je Million Eingabe-Token bei einem Cache-Miss, 0,003625 Dollar je Million bei einem Cache-Hit und 0,87 Dollar je Million Ausgabe-Token, unverändert gegenüber der Vorschau. Die günstigere Stufe V4-Flash kostet 0,14 Dollar je Million Eingabe-Token und 0,28 Dollar für die Ausgabe. Das Analysehaus Artificial Analysis maß die effektiven Kosten von V4-Flash mit rund 0,03 Dollar je Benchmark-Aufgabe, gegenüber 1,86 Dollar bei OpenAIs GPT-5.6 Sol und 3,15 Dollar bei Anthropics Claude Fable 5, ein Abstand von mehr als 98 Prozent.

Im selben Zeitraum wie der Start von V4 Pro enthielt DeepSeeks Entwickler-Dokumentationsseite einen separaten Hinweis: Die gesamte API-Preisstruktur soll in naher Zukunft deutlich steigen, wobei das Unternehmen weder ein Datum noch einen Prozentsatz nannte. Entwickler wurden aufgefordert, ihre Nutzung entsprechend zu planen, die endgültige Preisstruktur werde separat bekanntgegeben, ein ungewöhnliches Eingeständnis, dass die heutige Preisliste nicht diejenige ist, gegen die Kunden budgetieren sollten.

Der Posten, der gerade variabel wurde

Der Zeitpunkt zählt mehr als die Zahl. DeepSeek warnt vor einer Neupreisung im selben Veröffentlichungszyklus, der V4 Pro gerade den Produktionsstatus verliehen hat, was Einkaufsteams signalisiert, dass die Zuverlässigkeit des Modells früher gereift ist als seine Kosten. Eine Obergrenze von 500 gleichzeitigen Anfragen beim Pro-Endpunkt, nur ein Fünftel der 2.500 bei der günstigeren Flash-Stufe, ist ein zweites Signal in dieselbe Richtung: Die Kapazität der teureren, hochwertigeren Stufe ist der Engpass, den DeepSeek zuerst managt, und der Preis ist der Hebel, der ihm dafür bleibt.

Unternehmen, die Workloads gezielt zu chinesischen Modellen verschoben haben, um der unberechenbaren amerikanischen Preisgestaltung zu entgehen, tragen nun dasselbe Risiko aus der Gegenrichtung, ohne Untergrenze und ohne Kalenderdatum. Nur zur Veranschaulichung, keine Prognose: Für einen deutschen Mittelständler, der in Euro budgetiert, würde ein Anstieg von umgerechnet rund 0,80 auf 1,38 Euro je Million Ausgabe-Token bei einer Arbeitslast von mehreren Milliarden Token im Monat aus einer Rundungsdifferenz schnell einen sechsstelligen Euro-Betrag pro Jahr machen, und DeepSeek hat keine Zusicherung gegeben, dass die Erhöhung dabei stehen bleibt. Eine subventionierte Preisliste als feste Größe in einem mehrjährigen Budget zu behandeln, war immer eine Wette darauf, dass ein rabattierter Markt stillhält; der Anbieter hat nun in seiner eigenen Dokumentation erklärt, dass er das nicht tut.

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