DeepSeek V4 Pro mérite un pilote limité lorsque le travail demande une planification longue, des outils ou beaucoup de contexte. Ce n’est pas le choix par défaut pour tout : tarifs horaires, sorties longues et risque de sur-ingénierie imposent de prévoir routage et revue.
DeepSeek a annoncé la disponibilité générale le 13 août 2026. Le repère de cet article est deepseek-v4-pro, version DeepSeek-V4-Pro-0813, et le snapshot Artificial Analysis consulté le 20 septembre : indice 36, rang 7/113 et 0,67 dollar par tâche d’indice en effort max. (annonce GA, Artificial Analysis)
À retenir
GA ajoute les efforts low, high et max, Responses API et les indications Codex.
Le catalogue annonce 1M de contexte, 384K de sortie maximale, appels d’outils et API Responses/Anthropic ; il n’annonce pas vision.
La sortie coûte 1,98/3,96 dollars par million hors pointe/en pointe dans le snapshot consulté : vérifiez avant de budgéter.
MindStudio obtient 61/80 (76,25 %) sur huit tâches pour V4-Pro-0813 contre 24,8 % en préversion, sans publier tous les paramètres.
La planification et le frontend ressortent, mais sur-ingénierie, verbosité et latence restent des risques.
Aucun test ni screenshot Tabbit n’a été réalisé ; consultez la fiche DeepSeek V4 Pro (English).
Spécifications et accès
| Question | Snapshot actuel | Limite à garder |
|---|---|---|
| ID/version | deepseek-v4-pro ; DeepSeek-V4-Pro-0813 | Journalisez les deux. |
| Contexte/sortie | 1M / 384K tokens | Plafonds catalogue, pas quota garanti. |
| Raisonnement | low, high, max | Comparez aussi l’effort. |
| Fonctions | JSON, outils, Responses, Anthropic, Chat Prefix/FIM beta | Dépendent de la route. |
| Vision | Non indiquée dans l’API | Autre modèle pour les images. |
| Prix | Cache 0,022/0,044 ; sans cache 0,66/1,32 ; sortie 1,98/3,96 dollars/MTok, hors/en pointe | Cache, horaires et révisions changent le coût. |
Le site officiel fixe les heures de pointe à 01:00–04:00 et 06:00–10:00 UTC en semaine, hors jours fériés chinois, et affiche 500 requêtes simultanées. Recontrôlez ces données dynamiques.
De la préversion d’avril à GA
| Dimension | Préversion | V4-Pro-0813 GA | Lecture pratique |
|---|---|---|---|
| État | Tests initiaux | GA le 13 août | Fixez date et version. |
| Effort | Non documenté | low, high, max | Mesurez qualité et coût. |
| Agents | Premiers cas | Responses API et Codex | Journalisez outils et arrêt. |
| Huit tâches | 24,8 % | 61/80 | Comparaison directionnelle dans le même article. |
MindStudio a testé logique, 3D, animation, SVG, jeu, mathématiques, agent longue durée et fuseaux horaires. Sans prompts complets, paramètres et répétitions, ce n’est pas un classement universel. Voir la collection de revues (English).
Lire le chiffre clé
Les 0,67 dollar d’Artificial Analysis sont un repère de planification en max, pas une facture. Le snapshot actuel donne indice 36 et rang 7/113 ; une note plus ancienne donnait 53 et 3/107. Ne mélangez pas les snapshots et comparez le coût par résultat accepté avec le guide du raisonnement agentique.
Risques encore ouverts
Les cas XSCT de planification (98,0/92,6) et clarification (68,5) utilisent un juge LLM sans protocole public.
Classements et prix évoluent.
Cache, horaire, effort, sorties longues et reprises modifient le coût.
MindStudio a observé réflexion excessive et sur-ingénierie.
L’API ne déclare pas vision ; API, Expert Mode et fournisseurs ne garantissent pas le même accès.
Ce que dit la communauté
Le corps du fil Reddit a été supprimé. Les commentaires visibles sont anecdotiques : DeciusCurusProbinus écrit “Pretty much, if you are not a vibe coder”, SiteSpecialist6295 parle d’une “massive improvement” pour le coding agentique mais avertit sur les prompts vagues, The_Meme_Economy réserve Pro à la planification/revue et burntoutdev8291 le juge “very slow”. Aucun protocole reproductible.
Qui devrait essayer ?
| Travail | Premier pas | Pourquoi |
|---|---|---|
| Code multi-fichiers avec tests | Petit pilote en high | La planification est son meilleur cas. |
| Grand dépôt ou corpus | Commencer par une tranche | 1M ne garantit pas une bonne récupération. |
| Génération courante sensible au coût | Comparer Flash d’abord | La sortie en pointe peut coûter cher. |
| Débogage visuel | Ne pas supposer le support | L’API ne déclare pas vision. |
| Changement sensible | Tests, diff et validation humaine | Fonctionnel ne signifie pas sécurisé. |
Prochaine étape
Choisissez une tâche réversible : petite modification testée, extraction structurée ou plan séparé de l’exécution. Notez ID, effort, contexte, permissions, tokens, latence, reprises et corrections, puis répétez avec votre modèle actuel. Pour le navigateur, consultez le navigateur agentique, l’automatisation et Tabbit Browser. Aucun compte Tabbit n’a été vérifié ici.
Pour trouver un point de départ, consultez la bibliothèque de prompts (English) du modèle et le guide des meilleurs navigateurs IA. Ce sont des pistes, pas une garantie d’accès.
Tabbit BrowserVerdict
DeepSeek V4 Pro est un bon candidat pour un pilote de planification longue, coding agentique et grand contexte, pas un gagnant universel. Figez le modèle et l’effort, utilisez une tâche réversible et laissez le coût par résultat et l’intervention humaine décider.
Sources
Questions fréquentes
Qu’est-ce que DeepSeek V4 Pro ?
C’est le modèle général de raisonnement et d’agents de DeepSeek. Le catalogue actuel indique deepseek-v4-pro, version DeepSeek-V4-Pro-0813, contexte d’un million de tokens et sortie maximale de 384K.
Qu’est-ce qui change avec V4 Pro 0813 ?
La sortie GA du 13 août 2026 ajoute les efforts low, high et max, Responses API et des indications Codex. Un test indépendant de huit tâches dépasse aussi la préversion, sans rendre le protocole entièrement reproductible.
Quel est le prix ?
La table officielle vérifiée le 20 septembre 2026 indique 0,022/0,044 dollar par million pour l’entrée en cache, 0,66/1,32 sans cache et 1,98/3,96 en sortie, hors pointe/en pointe. Les tarifs évoluent.
Où l’utiliser ?
DeepSeek répertorie son API, des points de terminaison compatibles OpenAI et Anthropic, et l’Expert Mode web/app. Le compte, la région, le quota et le client déterminent l’accès réel.
La vision est-elle prise en charge ?
La table API actuelle indique que vision n’est pas pris en charge. Utilisez un autre modèle ou une autre route pour les images.
Comment le tester avant de migrer ?
Fixez l’ID et l’effort, choisissez une tâche réversible, notez tokens, outils, latence, reprises et corrections humaines, puis comparez le coût par résultat accepté.