Model
.ai
следим за открытыми ИИ-моделями

DeepSeek V4 Pro 0423

8953°
DeepSeek V4 Pro 0423
Запустить модель
Предложения / Реклама
Easy Creator (Prism) Веб
Безлимит · фиксированная плата

Лучшее для новичков. Мощные рабочие процессы, низкий порог вхождения.

PirateDiffusion Telegram
Безлимит · фиксированная плата

Создавай видео, изображения, кастомных чат-персонажей и многое другое.

Pro studio (SpyGlass) Веб
Безлимит · фиксированная плата

Просматривай модели, рендерь и дорабатывай с любого браузера или телефона.

Discord bot (Vector)
Безлимит · фиксированная плата

Добавь Vector на свой сервер или присоединяйся к Vector Discord. Создавай что угодно!

Unified Editor Веб
Безлимит · фиксированная плата

Редактор для изображений и видео: рендер, редактирование, увеличение и многое другое на одной странице.

OpenRouter Терминал / API
Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

Программы на компьютере
Требуется настройка

Устанавливай локальные программы, если у тебя мощный компьютер.

ModelDuel Веб
Платить за использование

Генерируйте одинаковый запрос сразу на до 50 контрольных точках/базовых моделях.

Руководства по этой модели
Все руководства
DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.96/M input, $1.91/M output. DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding, and long-horizon agent workflows, with strong performance across knowledge, math, and software engineering benchmarks. Built on the same architecture as DeepSeek V4 Flash, it introduces a hybrid attention system for efficient long-context processing. Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is well suited for complex workloads such as full-codebase analysis, multi-step automation, and large-scale information synthesis, where both capability and efficiency are critical
DeepSeek V4 Pro — это модель Mixture-of-Experts с 1,6 триллиона параметров от DeepSeek, с 49 миллиардами активных параметров на токен и контекстным окном в один миллион токенов. Её гибридная система внимания значительно снижает вычислительные затраты при работе с длинным контекстом по сравнению с предшественником, что делает её практичной для анализа полного кода и многошаговых агентных рабочих процессов. Веса открыты; если вы можете её запустить, вы не привязаны к API.

Известен

  • Контекстное окно в 1 миллион токенов с гибридной системой внимания, которая удерживает стоимость вывода в разумных пределах
  • Высокая производительность в задачах программирования, математики, знаний и агентных тестах на уровне открытых весов
  • Регулируемая глубина рассуждений, до очень высокой для максимальной глубины мышления
  • 1,6 триллиона параметров всего, 49 миллиардов активных — передовой масштаб без активации всех параметров на токен
  • Открытые веса доступны на Hugging Face для самостоятельного развёртывания

Остерегайтесь

  • 1,6 триллиона параметров требует серьёзного оборудования для локального запуска; большинство пользователей будут использовать API.
  • Стоимость выходных токенов вдвое выше входных — длинные цепочки рассуждений быстро накапливаются.
  • В описании модели указано, что это предварительный релиз; используйте с осторожностью в продакшене.

Подсказки для проб

Полный аудит кода
Я вставляю большой код на Python ниже. Определите каждую функцию, которая изменяет глобальное состояние, отметьте те, что делают это без потокобезопасности, и предложите рефакторинг для трёх самых рискованных. Объясните причину каждого рейтинга риска. [вставьте код]
План многошагового агента
Вы планируете автоматизированный конвейер для мониторинга публичного репозитория GitHub, ежедневного суммирования новых pull request, классификации их по типу (исправление ошибки, новая функция, документация, рефакторинг) и публикации дайджеста в канал Slack. Перечислите каждый шаг, необходимые инструменты или API, возможные ошибки и порядок реализации.
Сложное математическое доказательство
Докажите, что для любого простого числа p, большего 3, выражение p в квадрате минус 1 всегда делится на 24. Покажите каждый шаг доказательства, укажите используемые леммы и затем проверьте результат на трёх конкретных примерах.

Сравнить с

  • DeepSeek V4.1 Flash
    Модель с открытыми весами
    контекст из 1,048,576 токенов · $0.04/M вход, $0.68/M выход
  • DeepSeek V4 Flash 0731
    Модель с открытыми весами
    контекст из 1,048,576 токенов · $0.01/M вход, $1.28/M выход
  • DeepSeek V4 Flash 0423
    Модель с открытыми весами
    контекст из 1,048,576 токенов · $0.09/M вход, $0.18/M выход
  • DeepSeek V4 Pro 0813
    Модель с открытыми весами
    контекст из 1,048,576 токенов · $1.32/M вход, $3.96/M выход
Больше текстовых моделей от deepseek

Часто задаваемые вопросы

Открыты ли веса и могу ли я запускать DeepSeek V4 Pro локально?
Да, веса опубликованы на Hugging Face под deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro. Запуск локально требует серьёзного оборудования из-за 1,6 триллиона параметров, поэтому большинство используют API, если нет крупной многогпу-системы.
Сколько стоит DeepSeek V4 Pro и какой лимит контекста?
Через API стоимость составляет 0,44 доллара за миллион входных токенов и 0,87 доллара за миллион выходных токенов, с контекстным окном в один миллион токенов.
Чем DeepSeek V4 Pro отличается от DeepSeek V4 Flash?
Обе модели используют одинаковую гибридную архитектуру внимания и контекст в один миллион токенов, но Pro имеет 1,6 триллиона параметров (49 млрд активных) против 284 млрд (13 млрд активных) у Flash. DeepSeek утверждает, что Flash-Max может приблизиться к уровню Pro при большем бюджете на мышление, но Pro лучше справляется с чисто познавательными задачами и сложнейшими агентными рабочими процессами.
Вердикт капитана
Самая мощная модель с открытыми весами, выпущенная DeepSeek — если вы можете обеспечить достаточный контекст, она заслуживает своего места.
Карточка модели на Hugging Face
Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
DeepSeek V4 Pro 0423 на ModelTrends.ai: #58 Hottest AI model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #32 Hottest Text / LLM model · #32 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Тренд популярности DeepSeek V4 Pro 0423
Показатель популярности с 24 Apr 2026
Индекс популярности
8,953°
Эта неделя
▲
22.7%
8,925° тогда, 8,953° сейчас
Этот месяц
▲
157%
8,827° тогда, 8,953° сейчас
Прошлый год
n/a
Еще не выпущено/не отслеживается
DeepSeek V4 Pro 0423: Показатель популярности с 24 Apr 20267,000°7,547°8,094°8,641°9,187°Apr 2026May 2026Jul 2026Aug 2026Sep 2026Oct 20268,953°ModelTrends.ai
7,000°
Базовый уровень
Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.
+1,654°
Токены OpenRouter
3,257,945,734,845 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 325,794; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+299°
Темп внедрения
Около 9,616 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.
Показать подробности
Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 8,953°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.
  1. 1
    Начинаем с базового уровня.
    Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
    7,000°
    текущий итог
  2. 2
    Добавь загрузки.
    325,794 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
    +1,654°
    8,654°
    текущий итог
  3. 3
    Добавь темп внедрения.
    Примерно 9,616 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.
    +299°
    8,953°
    текущий итог
  4. =
    Итоговый показатель heat.
    Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
    8,953°
Глоссарий: используемые здесь термины
Показатель heat
Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум
7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок
Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала
Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки
Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения
Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено
Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер
Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde
Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации
Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter
Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт)
Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг
Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса
База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст
Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства
Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена
Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания)
Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд
Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель
Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.
Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.