DeepSeek V4 Pro 0423
8953°
<deepseek-v4-pro>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
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Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.
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Pro studio (SpyGlass) Web
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Explora modelos, renderiza y mejora desde cualquier navegador o teléfono.
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Unified Editor Web
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Editor para imágenes y video: renderiza, edita, mejora y más en una sola página.
OpenRouter Terminal / API
Pago por token
Chatea con este modelo en el navegador o llámalo desde tu código con una clave API.
Apps locales
Requiere configuración
Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
ModelDuel Web
Paga por uso
Genera el mismo prompt en hasta 50 modelos checkpoint/base a la vez.
Guías para este modelo
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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
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
DeepSeek V4 Pro es un modelo Mixture-of-Experts de 1.6T parámetros de DeepSeek, con 49B parámetros activos por token y una ventana de contexto de un millón de tokens. Su sistema de atención híbrida reduce drásticamente el cómputo en contextos largos comparado con su predecesor, haciéndolo práctico para análisis de bases de código completas y flujos de trabajo agentivos de múltiples pasos. Los pesos son abiertos; si puedes ejecutarlo, no estás atado a una API.
Conocido por
- Ventana de contexto de 1M tokens con un sistema de atención híbrida que mantiene los costos de inferencia manejables
- Fuerte desempeño en benchmarks de codificación, matemáticas, conocimiento y agentividad en la categoría de pesos abiertos
- Esfuerzo de razonamiento ajustable, hasta xhigh para máxima profundidad de pensamiento
- 1.6T parámetros totales, 49B activados — escala de frontera sin activar todo por token
- Pesos abiertos disponibles en Hugging Face para despliegue autohospedado
Cuidado con
- 1.6T parámetros totales implica requisitos de hardware serios para ejecución local; la mayoría de usuarios usará la API.
- Los tokens de salida cuestan el doble que los de entrada — cadenas largas de razonamiento suman más rápido de lo esperado.
- La ficha del modelo lo describe como una versión preliminar; úsalo con precaución en producción.
Prompts para probar
Auditoría completa de base de código
Voy a pegar una base de código Python grande a continuación. Identifica cada función que modifique el estado global, marca las que lo hagan sin seguridad de hilos y sugiere una refactorización para las tres más riesgosas. Explica tu razonamiento para cada clasificación de riesgo. [pega código]
Plan de agente de múltiples pasos
Estás planificando una canalización automatizada para monitorear un repositorio público de GitHub, resumir diariamente los nuevos pull requests, clasificarlos por tipo (corrección de errores, función, documentación, refactorización) y publicar un resumen en un canal de Slack. Enumera cada paso, las herramientas o APIs necesarias, modos de fallo a manejar y el orden de implementación.
Prueba matemática difícil
Demuestra que para cualquier primo p mayor que 3, p al cuadrado menos 1 es siempre divisible por 24. Muestra cada paso de la prueba claramente, indica cualquier lema que uses y luego verifica el resultado con tres ejemplos concretos.
Comparar con
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
- DeepSeek V4 Flash 0731Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.01/M entrada, $1.28/M salida
- DeepSeek V4 Flash 0423Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.09/M entrada, $0.18/M salida
- DeepSeek V4 Pro 0813Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $1.32/M entrada, $3.96/M salida
Más modelos de texto de deepseek
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar DeepSeek V4 Pro localmente?
- Sí, los pesos están publicados en Hugging Face bajo deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro. Ejecutarlos localmente requiere hardware serio dado que tiene 1.6T parámetros totales, por lo que la mayoría usará la API a menos que tenga un gran sistema multi-GPU.
- ¿Cuánto cuesta DeepSeek V4 Pro y cuál es el límite de contexto?
- Por API cuesta $0.44 por millón de tokens de entrada y $0.87 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens.
- ¿En qué se diferencia DeepSeek V4 Pro de DeepSeek V4 Flash?
- Ambos comparten la misma arquitectura de atención híbrida y ventana de un millón de tokens, pero Pro tiene 1.6T parámetros totales (49B activados) frente a los 284B totales (13B activados) de Flash. DeepSeek dice que Flash-Max puede acercarse al nivel de razonamiento de Pro con un presupuesto de pensamiento mayor, pero Pro tiene ventaja en tareas puras de conocimiento y flujos agentivos más complejos.
Veredicto del capitánEl modelo de pesos abiertos más capaz que DeepSeek ha lanzado — si puedes darle suficiente contexto, se gana su lugar.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #32 Hottest Text / LLM model · #32 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de DeepSeek V4 Pro 0423
Puntuación de calor desde 24 Apr 2026
Puntuación de popularidad
8,953°
Esta semana
▲
22.7%
8,925° entonces, 8,953° ahora
Este mes
▲
157%
8,827° entonces, 8,953° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,654°
Tokens de OpenRouter
3,257,945,734,845 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 325,794 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+299°
Tasa de adopción
Unos 9,616 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,953°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.325,794 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,654°8,654°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 9,616 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+299°8,953°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,953°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
DeepSeek V4 Pro 0423 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
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