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DeepSeek V4 Pro

Benchmarks, precio, contexto y versiones

También buscado como

DeepSeek V4, DeepSeek V4 benchmark, deepseek v4 pro api, deepseek v4 pro pricing, deepseek v4 pro max

Respuesta directa: DeepSeek V4 Pro es un modelo de DeepSeek. 91,7% en GPQA Diamond, según Epoch AI. En OpenRouter, US$ 0,96 por 1 millón de tokens de entrada y US$ 1,91 por 1 millón de tokens de salida.

✓ Bueno para

  • razonamiento técnico en temas de ciencia (30º de 198 en GPQA Diamond)
  • cálculo y problemas con respuesta exacta (27º de 186 en OTIS Mock AIME)
  • corregir bugs en código real (6º de 32 en SWE-bench Verified)
  • razonamiento técnico como el modelo aparece por API (22º de 135 en GPQA Diamond (OpenRouter))
  • agentes que siguen reglas y usan herramientas (16º de 131 en τ-bench Verified (aerolínea))
  • documentos o código muy largos (ventana de 1 millón de tokens o más, según OpenRouter)
  • ejecutar en tu propia infraestructura (pesos abiertos)

✕ No es el mejor para

  • Sin dato suficiente en las fuentes abiertas de esta área para armar este bloque.

Este bloque sigue una regla de esta área, con los datos de las fuentes: si el modelo está en el 25% mejor de la métrica, el ítem entra en "Bueno para"; si está en la mitad de abajo, entra en "No es el mejor para". La franja del medio no entra en ninguno de los dos. El precio y el contexto usan OpenRouter; las notas usan Epoch AI o OpenRouter Benchmarks, en la última versión consultada.

Benchmarks

GPQA Diamond

?qué es
91,7%

métrica máxima 96,4%

30º / 198 · Epoch AI, versión más reciente consultada

OTIS Mock AIME

?
98,6%

métrica máxima 100%

27º / 186 · Epoch AI, versión más reciente consultada

FrontierMath (niveles 1 a 3)

?
64,6%

métrica máxima 95,1%

38º / 86 · Epoch AI, versión más reciente consultada

SimpleQA Verified

?
52,9%

métrica máxima 94%

26º / 87 · Epoch AI, versión más reciente consultada

SWE-bench Verified

?
77,6%

métrica máxima 83,5%

6º / 32 · Epoch AI, versión más reciente consultada

GPQA Diamond (OpenRouter)

?
91,9%

métrica máxima 96,5%

22º / 135 · OpenRouter Benchmarks, versión más reciente consultada

τ-bench Verified (aerolínea)

?
78,6%

métrica máxima 82%

16º / 131 · OpenRouter Benchmarks, versión más reciente consultada

Ficha

Laboratorio
DeepSeek
Origen
China
Familia
DeepSeek V4 dato provisional
Pesos?
abierto
Licencia
sin dato
Entrada US$/1M?
US$ 0,96
Salida US$/1M
US$ 1,91
Contexto?
1.048.576 tokens
Parámetros
sin dato
Entrada
text
Uso en OpenRouter?
0,66%
Descargas en 30 días?
sin dato
Casos de uso dato provisional
Texto Agentes Código
Fechas en las fuentes
  • 2026, publicación según Epoch AI
  • 2026, entrada en OpenRouter

Historial de versiones

Las fechas vienen de las fuentes: entrada en OpenRouter o creación del repositorio en Hugging Face, que pueden no coincidir con el lanzamiento oficial.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta DeepSeek V4 Pro?

En OpenRouter, US$ 0,96 por 1 millón de tokens de entrada y US$ 1,91 por 1 millón de tokens de salida.

¿Cuál es la nota de DeepSeek V4 Pro en GPQA Diamond?

91,7% en GPQA Diamond, según Epoch AI.

¿Qué es DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro es un modelo de DeepSeek, con pesos abiertos, usado para texto, agentes, código.

¿Cuál es la ventana de contexto de DeepSeek V4 Pro?

1.048.576 tokens, según OpenRouter.

¿DeepSeek V4 Pro es open source?

Sí, tiene pesos abiertos. Licencia: sin dato.

¿DeepSeek V4 Pro es bueno para programar?

En SWE-bench Verified marca 77,6%, según Epoch AI.

¿Quién creó DeepSeek V4 Pro?

Lo creó DeepSeek, laboratorio de origen China.

dato provisional Preguntas ordenadas por lo que aparece en las sugerencias públicas de búsqueda de Google (sin volumen). Respuestas solo con datos de las fuentes.

Compara con

Modelos de DeepSeek

Ver laboratorio

Fuentes

  • Epoch AI, CC BY 4.0, versión más reciente consultada.
  • OpenRouter, dados públicos da API; exports de benchmarks e rankings em CC BY 4.0, versión más reciente consultada.
  • OpenRouter Benchmarks, CC BY 4.0, versión más reciente consultada.

Las fechas vienen de las fuentes: entrada en OpenRouter o creación del repositorio en Hugging Face, que pueden no coincidir con el lanzamiento oficial. Familia y versión se agruparon por regla a partir del nombre.