Jsou váhy otevřené a mohu tento model spustit lokálně?

Ano — váhy jsou zveřejněny na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813. Je to velký mixture-of-experts model, takže lokální nasazení vyžaduje značný hardware; výrobce nezveřejnil přesný počet parametrů.

Kolik to stojí a jak velké je kontextové okno?

Přes API stojí 0,66 USD za milion vstupních tokenů a 1,98 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem o velikosti 1 048 576 tokenů.

Jak se liší od DeepSeek V4 Pro Preview?

Vydání 0813 přidává modul DSpark pro spekulativní dekódování s nižší latencí, výrazně vylepšené agentní schopnosti a zlepšení benchmarků, která jsou zvláště patrná v produkčních agentních scénářích — preview mělo skóre 12,8 na DeepSWE, toto vydání 62,7.

▲

29.0%

tento týden

DeepSeek V4 Pro 0813

9010°

#llm #deepseek #uvažování #programování #agenti #dlouhý kontext

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

DeepSeek | 1,048,576 token context | $1.32/M input, $3.96/M output. DeepSeek V4 Pro 0813 is a large-scale mixture-of-experts model from DeepSeek. This is the GA release of DeepSeek V4 Pro.

Návody k tomuto modelu

Nejlepší lokální LLM podle použití (říjen 2026): správný otevřený model pro každou práci

Kolik VRAM vlastně potřebuji pro lokální AI?

Otevřené váhy vs open source vs pouze API: co vlastně smíš dělat

Co je soubor GGUF? Vysvětlení kvantovaných modelů (Q4, Q8, fp8, NF4)

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

DeepSeek V4 Pro 0813 je obecně dostupné vydání velkého modelu mixture-of-experts od DeepSeek, které nahrazuje předchozí preview s výrazně lepším agentním a kódovacím výkonem. Dodává se s modulem DSpark pro spekulativní dekódování a nastavitelného parametru úsilí o uvažování, což jej činí významně rychlejším a schopnějším v produkčních agentních smyčkách než jeho předchůdce. Otevřené váhy jsou dostupné na Hugging Face a ceny API jsou výrazně nižší než u většiny špičkových konkurentů.

Známý pro

Agentní kódovací úkoly: silné skóre na SWE-bench-style a terminálových benchmarkech.
Vestavěné spekulativní dekódování DSpark, které snižuje latenci při vlastním nasazení.
Tři úrovně úsilí o uvažování (nízké, vysoké, max) umožňují obchodovat náklady za důkladnost.
Kontextové okno přes jeden milion tokenů.
Otevřené váhy dostupné, spustitelné na vlastní infrastruktuře.

Dej pozor na

Žádná standardní Jinja chat šablona; musíte použít poskytnuté Python skripty pro správné formátování vstupů.
Jako velký MoE model vyžaduje lokální nasazení vážný hardware — výrobce nezveřejnil přesný počet parametrů.
Benchmarková srovnání provádí sám DeepSeek; interní testovací sady (DSBench) berte s patřičnou skepsí.

Nejlepší pro

Programování

Agenti a používání nástrojů

Uvažování

Dlouhý kontext

Běží lokálně

Promptů k vyzkoušení

Ladění neúspěšné testovací sady

Mám Python funkci, která parsuje ISO 8601 trvání a převádí je na sekundy. Prochází jednotkové testy pro jednoduché případy jako PT1H, ale selhává na P1Y2M3DT4H5M6S. Projděte, co parser musí zvládnout, napište opravenou implementaci a přidejte tři testy okrajových případů pokrývající přestupné roky a zlomkové sekundy.

Plán vícekrokového agentního úkolu

Jste agent s přístupem k bash terminálu a webovému vyhledávači. Workflow GitHub Actions uživatele selhává s 'exit code 137' na matrix buildu. Popište přesnou sekvenci volání nástrojů, kterou byste provedli pro diagnostiku příčiny, jaké informace byste sbírali v každém kroku a jakou opravu byste aplikovali, pokud je příčinou zabití z nedostatku paměti.

Uvažování přes problém s tvrdými omezeními

Pět inženýrů musí být přiřazeno ke třem projektům. Každý projekt potřebuje alespoň jednoho inženýra. Alice a Bob odmítají pracovat na stejném projektu. Carol musí být na Projektu 2. Dave a Eve musí být na různých projektech. Vyjmenujte všechna platná přiřazení a vysvětlete, jak jste eliminovali neplatná.

Porovnat s

DeepSeek V4.1 Flash
Model s otevřenými váhami
kontext 1,048,576 tokenů · $0.04/M vstup, $0.68/M výstup
DeepSeek V4 Flash 0731
Model s otevřenými váhami
kontext 1,048,576 tokenů · $0.01/M vstup, $1.28/M výstup
DeepSeek V4 Flash 0423
Model s otevřenými váhami
kontext 1,048,576 tokenů · $0.09/M vstup, $0.18/M výstup
DeepSeek V4 Pro 0423
Model s otevřenými váhami
kontext 1,048,576 tokenů · $0.96/M vstup, $1.91/M výstup

Více textových modelů od deepseek

Často kladené otázky

Jsou váhy otevřené a mohu tento model spustit lokálně?: Ano — váhy jsou zveřejněny na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813. Je to velký mixture-of-experts model, takže lokální nasazení vyžaduje značný hardware; výrobce nezveřejnil přesný počet parametrů.
Kolik to stojí a jak velké je kontextové okno?: Přes API stojí 0,66 USD za milion vstupních tokenů a 1,98 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem o velikosti 1 048 576 tokenů.
Jak se liší od DeepSeek V4 Pro Preview?: Vydání 0813 přidává modul DSpark pro spekulativní dekódování s nižší latencí, výrazně vylepšené agentní schopnosti a zlepšení benchmarků, která jsou zvláště patrná v produkčních agentních scénářích — preview mělo skóre 12,8 na DeepSWE, toto vydání 62,7.

Verdikt kapitána
Pokud provozujete agenty nad reálnými kódovými bázemi, je to dosud nejostřejší nástroj DeepSeek — a cena je těžko ignorovatelná.

Modelová karta na Hugging Face

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #25 Hottest Text / LLM model · #25 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularity: DeepSeek V4 Pro 0813

Heat skóre od 12 Aug 2026

Hodnocení popularity

9,010°

Tento týden

▲

29.0%

8,976° tehdy, 9,010° teď

Tento měsíc

▲

287%

8,831° tehdy, 9,010° teď

Poslední rok

n/a

Ještě nebylo vydáno/sledováno

7,000°

Základ

Měřítko jde od 0° do 9 999°. Vše pod 7,000° je vyhrazeno pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data: model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí na základu, a měření přidávají stupně nad něj. Základ nic neříká o modelu; o rozdílu mezi modely rozhodují právě stupně nad ním.

+1,695°

OpenRouter tokeny

4,479,902,661,686 tokenů tento model zpracoval přes OpenRouter za posledních 30 dní, výzvy i odpovědi dohromady. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení v rámci stahování, celkem 447,990; tokeny z posledního dne se započítávají do rychlosti adopce. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+315°

Rychlost přijetí

Přibližně 15,819 stažení denně, měřeno mezi dvěma odečty zdrojů, nikdy ne odhadováno z průměru za celý čas. Rychlost váží čtvrtinu termínu stažení, takže čerstvý nárůst se ukáže, aniž by jeden denní výkyv přebil roky používání.

Zobrazit podrobné rozdělení

Každé číslo na této stránce lze ověřit. Heat skóre tohoto modelu je 9,010°, a tady je postupně složeno z jednotlivých částí, s průběžným součtem po každé z nich: základ, stupně přidané každým zdrojem, bonus za typ modelu a odečtení podle stáří jeho vah. Barvy odpovídají pásmům v grafu nahoře. Na konci je slovník, který vysvětluje každý pojem.

1
Začni na základu.
Proč 7,000° a ne nula: škála jde od 0° do 9 999°, a část pod 7,000° je vyhrazena pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní a nikdy nepřevýšily model s daty. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data. Model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí tady; všechno, co následuje, je měření, a prostor nad základem obsahuje deset desetinných kroků ve staženích po 300° každý. Základ je stejný pro každý model, takže nerozhoduje; rozhodují stupně nad ním.
7,000°
běžící součet
2
Přidej stažení.
447,990 ekvivalentů stažení celkem, z OpenRouter tokeny. Desetinásobek stažení přidá stejných 300°, takže velikost je důležitá, ale nikdy nepřebije skóre.
+1,695°
8,695°
běžící součet
3
Přidej rychlost přijetí.
Zhruba 15,819 stažení denně právě teď, měřeno mezi dvěma odečty, s čtvrtinovou váhou.
+315°
9,010°
běžící součet
=
Skóre heat.
Kde se tento model nachází na každém seznamu na tomto webu. Nic jiného ho neupravuje.
9,010°

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Jak se popularita tohoto modelu vyvíjela oproti zbytku katalogu: jeho růst v počtu stažení, lajků a použití za každé období, měřeno proti typickému růstu modelu ve stejném období, spolu s jeho heat skóre v daném čase. Nad typickým růstem znamená nárůst, pod ním pokles. Minulost se rekonstruuje z dnešních celkových hodnot, prvního dne modelu a jeho měřenou rychlostí stahování, pokud jsou k dispozici dva záznamy; model, který na začátku období neexistoval, ukazuje n/a.

Podobné modely

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

DeepSeek V4 Pro 0813 je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm deepseek uvažování programování agenti dlouhý kontext lokální

Procházet podle rodiny modelů