DeepSeek V4 Pro
El modelo V4 más grande de DeepSeek (versión del 13 de agosto), publicado con pesos abiertos bajo la licencia MIT y vendido a precios bajos con un 50% de descuento adicional fuera de hora pico. En la mayoría de las pruebas de aquí ahora queda detrás del más nuevo V4.1 Flash de la propia DeepSeek.
DeepSeekModelo de lenguajeLanzado en agosto de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Este modelo no está en el ranking actual de la gente: o es nuevo y todavía está reuniendo votos, o está por debajo del top 12. Mira el ranking de IA para ver los modelos mejor valorados.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Velocidad #13, Razonamiento #17.
Puntos fuertes y débiles
- Pesos abiertos bajo la licencia MIT
- 61.3% en ARC-AGI-2 y 92.8% en GPQA Diamond
- Las tarifas de API fuera de hora pico son la mitad de los $1.32 / $3.96 por millón de tokens estándar
- Artificial Analysis Intelligence Index más bajo (36.0) que el más barato V4.1 Flash (39.5)
- No está en la tabla de LMArena Vision; DeepSeek ofrece comprensión de imágenes con un modelo aparte, V4 Flash Vision
Ideal para
- Razonamiento y escritura de bajo costo
- Alojar tú mismo un modelo abierto grande
- Trabajos por lotes fuera de hora pico
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1464,6Puntaje Arena 1464.6 (IC 95% 1458.0 a 1471.2); 9,800 votos; entrada "deepseek-v4-pro-high-20260813"; puesto 56 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1446,2Puntaje Arena 1446.2 (IC 95% 1432.3 a 1460.1); 1,985 votos; entrada "deepseek-v4-pro-high-20260813"; puesto 46 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1582Puntaje Arena 1582.0 (IC 95% 1572.5 a 1591.5); 4,728 votos; entrada "DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)"; puesto 33 de 144 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,002Puntaje IPS 0.0016 (IC 95% -0.0161 a 0.0193); 7,070 sesiones; entrada "DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)"; puesto 30 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index3636.0 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 36), configuración "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)41,0%41.0% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado92,8%92.8% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)14,1%14.1% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)80,3%80.3% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones0,80.8 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo79 t/s79 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$0.67$0.67 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index43,143.1 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Codex - DeepSeek V4 Pro 0813 (max)"
- Puzles ARC-AGI-261,3%61.25% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "DeepSeek V4 Pro 0813 (Max)", $0.60 por tarea
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Claude Haiku 5.5El modelo actual más pequeño y rápido de Anthropic, hecho para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia como clasificación, extracción y enrutamiento.