DeepSeek V4 Pro 0813
9010°
Modeli çalıştır
Teklifler / Reklamlar
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.
Bu model için rehberler
Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model
Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?
Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor
GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)
Kaptanın notları
2026-10-13 tarihli notlar
DeepSeek V4 Pro 0813, DeepSeek'in büyük uzman karışımı modelinin genel kullanıma sunulan sürümüdür ve önceki önizlemeye kıyasla önemli ölçüde daha güçlü ajan tabanlı ve kodlama performansı sunar. DSpark spekülatif kod çözme modülü ve ayarlanabilir akıl yürütme çabası parametresi ile üretim ajan döngülerinde anlamlı şekilde daha hızlı ve yeteneklidir. Açık ağırlıklar Hugging Face üzerinde mevcuttur ve API fiyatlandırması çoğu frontier rakibinden oldukça düşüktür.
İle tanınır
- Ajan tabanlı kodlama görevleri: SWE-bench tarzı ve terminal benchmarklarında güçlü skorlar.
- DSpark spekülatif kod çözme yerleşik olarak gelir, kendi sunucunuzda gecikmeyi azaltır.
- Üç akıl yürütme çabası seviyesi (düşük, yüksek, maksimum) ile maliyet ve titizlik arasında seçim yapabilirsiniz.
- Bir milyon tokenlık bağlam penceresi.
- Açık ağırlıklar mevcut, kendi altyapınızda çalıştırabilirsiniz.
Dikkat et
- Standart bir Jinja sohbet şablonu yok; girdileri doğru biçimlendirmek için sağlanan Python kodlama betiklerini kullanmalısınız.
- Büyük bir MoE modeli olduğundan yerel dağıtım ciddi donanım gerektirir — yapımcı kesin parametre sayısını açıklamamıştır.
- Benchmark karşılaştırmaları DeepSeek tarafından yapılmaktadır; iç test setleri (DSBench) şüpheyle değerlendirilmelidir.
Denenecek istemler
Başarısız test paketini hata ayıkla
ISO 8601 sürelerini ayrıştıran ve saniyeye çeviren bir Python fonksiyonum var. PT1H gibi basit durumlarda birim testleri geçiyor ancak P1Y2M3DT4H5M6S gibi karmaşık durumlarda başarısız oluyor. Ayrıştırıcının neleri ele alması gerektiğini adım adım incele, düzeltilmiş bir uygulama yaz ve artık yıllar ile kesirli saniyeleri kapsayan üç uç durum testi ekle.
Çok adımlı ajan görevi planla
Bir bash terminali ve web arama aracına erişimi olan bir ajansınız. Bir kullanıcının GitHub Actions iş akışı 'exit code 137' hatası veriyor ve matris yapıda başarısız oluyor. Nedeni teşhis etmek için yapacağınız araç çağrılarının tam sırasını, her adımda toplayacağınız bilgileri ve neden bellek dışı öldürme ise uygulayacağınız düzeltmeyi anlat.
Zor kısıt problemi üzerinde akıl yürüt
Beş mühendis üç projeye atanacak. Her proje en az bir mühendise ihtiyaç duyuyor. Alice ve Bob aynı projede çalışmayı reddediyor. Carol Proje 2'de olmalı. Dave ve Eve farklı projelerde olmalı. Tüm geçerli atamaları listele ve geçersiz olanları nasıl eleme yaptığını açıkla.
İle karşılaştır
- DeepSeek V4.1 FlashAçık ağırlıklı model1,048,576 token bağlam · $0.04/M girdi, $0.68/M çıktı
- DeepSeek V4 Flash 0731Açık ağırlıklı model1,048,576 token bağlam · $0.01/M girdi, $1.28/M çıktı
- DeepSeek V4 Flash 0423Açık ağırlıklı model1,048,576 token bağlam · $0.09/M girdi, $0.18/M çıktı
- DeepSeek V4 Pro 0423Açık ağırlıklı model1,048,576 token bağlam · $0.96/M girdi, $1.91/M çıktı
deepseek tarafından daha fazla metin modeli
İnsanların sorduğu sorular
- Ağırlıklar açık mı ve bunu yerelde çalıştırabilir miyim?
- Evet — ağırlıklar deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 adlı Hugging Face deposunda yayınlanmıştır. Büyük bir uzman karışımı modeli olduğundan yerel dağıtım ciddi donanım gerektirir; yapımcı kesin parametre sayısını açıklamamıştır.
- Maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?
- API üzerinden giriş token başına 0,66$, çıkış token başına 1,98$ ücretlendirilir ve bağlam penceresi 1.048.576 token büyüklüğündedir.
- DeepSeek V4 Pro Preview'den farkı nedir?
- 0813 sürümü, daha düşük gecikme için DSpark spekülatif kod çözme modülü, çok geliştirilmiş ajan yetenekleri ve özellikle üretim kodlama ajanı ortamlarında belirgin benchmark iyileştirmeleri sunar — önizleme DeepSWE'de 12,8 skor alırken bu sürüm 62,7 puan almıştır.
Kaptanın kararıGerçek kod tabanlarına karşı ajanlar çalıştırıyorsanız, DeepSeek'in şimdiye kadarki en keskin aracı — fiyatı da göz ardı edilmesi zor.
Hugging Face'de model kartı
Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.
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.
Also ranked: #25 Hottest Text / LLM model · #25 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
DeepSeek V4 Pro 0813 popülerlik eğilimi
12 Aug 2026 tarihinden beri ısı puanı
Isı puanı
9,010°
Bu hafta
▲
29.0%
8,976° o zaman, 9,010° şimdi
Bu ay
▲
287%
8,831° o zaman, 9,010° şimdi
Geçen yıl
n/a
Henüz yayınlanmadı/izlenmedi
7,000°
Taban
Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.
+1,695°
OpenRouter tokenları
Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 4,479,902,661,686 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 447,990; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+315°
Benimsenme oranı
Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 15,819 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.
Detaylı dökümü göster
Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,010° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.
- 1Tabandan başla.Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.7,000°toplamda
- 2İndirmeleri ekle.Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 447,990 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.+1,695°8,695°toplamda
- 3Benimsenme oranını ekle.Şu anda günde yaklaşık 15,819 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.+315°9,010°toplamda
- =Isı puanı.Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.9,010°
Terimler: burada kullanılan ifadeler
- Isı puanı
- Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
- Taban
- Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
- İndirme eşdeğerleri
- Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
- Logaritmik ölçek
- Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
- Beğeniler
- Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
- Benimsenme oranı
- Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
- Ölçülen ve tahmin edilen
- Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
- Seeder
- Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
- AI Horde
- Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
- Üretim siteleri
- Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
- OpenRouter tokenları
- Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Tam model (checkpoint)
- Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
- LoRA ve embedding
- Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
- Aile ve ağırlıklar
- Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
- Yaş
- Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
- Aile desteği
- Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
- Yer tutucu puan
- Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
- Yeni! (hoşgörü süresi)
- 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
- Trend
- Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
- Tipik model
- Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.
Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.
DeepSeek V4 Pro 0813, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.
Daha fazla Text / LLM modeliDaha fazla Text / LLM Metin / LLMllmdeepseekakıl yürütmekodlamaajanlaruzun bağlamyerel
Model Ailesine Göre Göz At
Text / LLM Modelleri
434
Anima Modelleri
528
Chroma Modelleri
19
Fibo Modelleri
2
Flux Modelleri
1,496
Flux 2 / Klein Modelleri
1,239
Flux 3 Modelleri
3
Moss Modelleri
3
Iris Modelleri
1
MiniMax H3 Modelleri
364
Hunyuan Modelleri
204
Ideogram Modelleri
20
Krea2 Modelleri
717
Qwen Modelleri
20
Qwen2 Modelleri
47
Ltx2 Modelleri
153