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DeepSeek V4 Pro on VM0. Cost-optimised reasoning

DeepSeeks Flaggschiff. Erstklassige SWE-bench-Ergebnisse, 1M-Kontext und Open-Source-Lizenz — das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Code-Agenten.

1M tokens · Text / Code · Prompt cache

DeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff von DeepSeek, veröffentlicht am 24. April 2026. Es bietet Spitzen-Code-Benchmarks (SWE-bench Verified, Terminal-Bench, LiveCodeBench), ein 1M-Token-Kontextfenster und eine Open-Source-Lizenz — alles zu einem aggressiven Preis.

Listenpreis $1,74/$3,48 pro 1M Tokens mit gecachtem Input bei $0,145/1M. Cache Writes sind kostenlos. Auf VM0 bei ×0,1 Credits positioniert, ist es eine der kosteneffizientesten Optionen für Code-schwere Agent-Workflows.

Was ist DeepSeek V4 Pro?

24. April 2026 · Flaggschiff der DeepSeek V4-Familie. Pro-Variante mit maximaler Reasoning-Tiefe.

DeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff der DeepSeek-V4-Generation, veröffentlicht am 24. April 2026 unter der MIT-Lizenz. Es ist ein Open-Weight-Mixture-of-Experts-Modell mit 1,6T Gesamtparametern und 49B aktiven Parametern pro Token.

V4 Pro unterstützt ein 1M-Token-Kontextfenster, 384K maximale Ausgabe, drei Reasoning-Effort-Modi (standard, think, think-max), JSON-Ausgabe, Tool Calls und FIM-Completion im Non-Think-Modus. Das Pro-Modell ergänzt eine hybride Attention-Architektur (Compressed Sparse Attention + Heavily Compressed Attention) für deutlich effizienteren Langkontext. 27% Single-Token-Inferenz-FLOPs und 10% KV-Cache gegenüber DeepSeek V3.2 bei 1M Kontext.

DeepSeek sorgte 2025 für Aufmerksamkeit, weil es Reasoning auf Anthropic-Niveau zu einem Bruchteil des Preises lieferte. V4 Pro setzt dieses Muster fort: Der vom Anbieter gemeldete SWE-bench Verified-Wert von 80,6% liegt nur 0,2 Punkte von Claude Opus 4.6 entfernt, bei ungefähr einem Siebtel der Anbieter-Kosten. Auf VM0 ist es über den DeepSeek-API-Key-Provider und VM0 Managed bei ×0,1 verfügbar. Der Multiplikator liegt unter Kimi K2.7 Code, bei deutlich stärkerem Reasoning-Verhalten.

Technische Daten auf einen Blick

FamilieDeepSeek V4-Familie
ParameterNicht veröffentlicht
ModalitätenText, Code
SprachenMehrsprachig
Kontextfenster1.000K Token
Max Output32K Token
LizenzOpen Source
Verfügbar auf VM024. April 2026

DeepSeek V4 Pro Benchmarks

Vom Anbieter gemeldete Werte aus DeepSeeks V4-Pro-Release. Unabhängige Reviews (Geeky Gadgets, Code Arena) platzieren V4 Pro auf Code Arena hinter GLM-5.1 und Kimi K2.7 Code auf Rang drei. Die stärksten Benchmark-Claims stammen aus DeepSeeks eigenen Materialien; behandle sie als Richtungssignal, nicht als absolute Wahrheit.

SWE-bench Verifiedvendor-reported; within 0.2pts of Opus 4.6
80.6%
Terminal-Bench 2.0vendor-reported; leads Opus 4.6
67.9%
LiveCodeBenchvendor-reported
93.5%
Codeforces ratingvendor-reported
3206
MMLU-Provendor-reported
Matches GPT-5.4
Artificial Analysis Intelligence Indexmax effort
52
SpeedArtificial Analysis
~36 tokens/sec

DeepSeek V4 Pro Preise

Listenpreis des Anbieters, pro 1 Mio. Tokens.

Input$1.74
Output$3.48
Cache Read$0.14
Cache WriteNicht abgerechnet

Wie sich DeepSeek V4 Pro in der Praxis verhält

Beobachtetes Verhalten aus produktiven Agent-Durchläufen.

Reasoning

Strongest sub-Sonnet reasoning in our lineup. Holds up on multi-step work where cheaper models start to drift. Vendor-reported MMLU-Pro matches GPT-5.4.

Coding benchmarks

Vendor-reported SWE-bench Verified 80.6% (within 0.2 of Opus 4.6), Terminal-Bench 2.0 67.9% (leads Opus 4.6), LiveCodeBench 93.5%.

Cost efficiency

The standout property. ×0.1 credit cost with reasoning that competes well with Sonnet 4.6 makes V4 Pro the cost-optimisation default, far cheaper than Claude Opus 4.7.

Cache economics

Cache writes are free. Unique among VM0's Built-in models. Stable system prompts and large pasted reference docs cost nothing extra to cache, only the read side bills.

Speed

Laut Artificial Analysis etwa 36 Token/Sekunde bei maximalem Effort. Langsamer als Kimi K2.7 Code und etwas langsamer als Opus 4.6.

Beste Agent-Aufgaben für DeepSeek V4 Pro

The PR-review agent that runs on every commit

Sonnet-tier accuracy at a fraction of Sonnet's vendor cost is what makes "review every commit, not just the big PRs" actually viable. V4 Pro reads the diff, the related files, and the linked issue, then writes a structured comment — and the per-call price is low enough that running it as a CI step on every push doesn't show up as a noticeable line item.

The scheduled summariser that runs every night

Pulls yesterday's customer conversations, support tickets, or sales calls and writes a digest. The system prompt and tool schema don't change between runs, and DeepSeek doesn't bill cache writes — so the long fixed prefix is paid for once and cached reads cost a fraction of normal input. This is where V4 Pro's pricing model genuinely changes what's affordable.

The whole-repo code agent that costs less than Opus

1M-token context with hybrid attention (Compressed Sparse Attention plus Heavily Compressed Attention) means a mid-sized codebase fits in one prompt and inference cost stays manageable as the window fills up. For cross-file refactors and architecture-level reviews, this is where you get the Opus-style "see everything at once" workflow without the Opus-style invoice.

Wann du DeepSeek V4 Pro überspringen solltest

Verzichte auf V4 Pro bei den schwierigsten Tool-Routing-Edge-Cases, in denen Sonnet 4.6 noch führt, sowie bei Bulk-Single-Shot-Arbeit, für die GPT-5.4 Mini oder Kimi K2.7 Code zu niedrigeren Kosten ausreicht.

DeepSeek V4 Pro vs andere Modelle

DeepSeek V4 Pro vs Claude Sonnet 4.6

Sonnet 4.6 (×1) gewinnt bei Tool-Routing-Edge-Cases und englischem Reasoning. V4 Pro (×0,1) gewinnt bei Kosten und ist bei Coding-Benchmarks wettbewerbsfähig (Anbieterangaben). Vor einer festen Umstellung lohnt ein A/B-Test mit einem echten Agenten.

DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.7 Code

Niedrigerer Multiplikator als Kimi (×0,1 vs. ×0,3). Kimi hat stärkeren Langkontext-Recall und bessere multimodale Coding-Passung; V4 Pro hat bessere Cache-Ökonomie und ein 1M-Kontextfenster. Wähle nach der wichtigeren Eigenschaft.

DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

GLM-5.2 ist die aktuelle Z.AI-Standardroute auf VM0. Es ist der bessere Vergleich für neue Z.AI-gestützte Agenten; GLM-5.1 bleibt nur für getunte Workflows aus Kompatibilitätsgründen verfügbar.

Fazit: Solltest du DeepSeek V4 Pro nutzen?

DeepSeek V4 Pro ist die erste Wahl für Code-intensive Agenten, wenn die Gesamtbetriebskosten im Vordergrund stehen. Seine Open-Source-Lizenz und führenden Code-Benchmarks machen es zum stärksten Kosteneffizienz-Kandidaten auf VM0.

Häufig gestellte Fragen

When was DeepSeek V4 Pro released?

DeepSeek veröffentlichte V4 Pro am 24. April 2026 unter der MIT-Lizenz mit Open Weights.

Why are cache writes free?

DeepSeek doesn't bill the cache-write portion. Only cache reads bill, at $0.145 per 1M tokens. Stable system prompts and large reference contexts cost nothing extra to cache.

What's V4 Pro's context window?

1 million tokens with up to 384K tokens of output. The hybrid attention architecture makes the full window usable at much lower inference cost than V3.2.

How does V4 Pro compare to Claude Opus 4.6?

Vendor-reported SWE-bench Verified is within 0.2 points (80.6 vs 80.8). Terminal-Bench 2.0 favours V4 Pro (67.9 vs 65.4). Opus 4.6 leads on HLE (40.0 vs 37.7) and HMMT 2026 math (96.2 vs 95.2). At ~7× lower vendor cost, V4 Pro is the right call when reasoning quality is the bar but cost matters.

Is V4 Pro open-source?

Yes. Weights are published under the MIT License. The hosted DeepSeek API is the production path for VM0.

Alternativen

DeepSeek V4 Pro auf VM0 nutzen

Zwei Wege, um DeepSeek V4 Pro auf VM0 zu nutzen

VM0 unterstützt DeepSeek V4 Pro als Built-in-Modell, das in VM0-Credits abgerechnet wird, sowie über Bring-your-own mit einem DeepSeek API key. Der Built-in-Weg nutzt VM0 Managed Routing und den unten erklärten Credit-Multiplikator; der Bring-your-own-Weg rechnet direkt mit dem Upstream-Anbieter ab und überspringt die VM0-Credit-Umrechnung.

VM0s Empfehlung

VM0 positioniert DeepSeek V4 Pro als kostensparende Option statt als Core-Agent-Modell. Nutze es zur Optimierung der Stückkosten bei Nicht-Kernarbeit wie Massenklassifikation, Vorfiltern, latenzkritischen Kurzantworten oder fest zugewiesenen Legacy-Agents, während Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 oder Claude Sonnet 4.6 die entscheidenden Schritte übernehmen.

Credits und der ×0.1-Multiplikator

Jedes Built-in-Modell auf VM0 wird als Vielfaches von Claude Sonnet 4.6 bepreist, das die ×1-Credit-Basislinie bildet. DeepSeek V4 Pro wird mit ×0.1 Credits abgerechnet. Der Multiplikator erscheint auf deiner VM0-Rechnung; der Anbieter-Listenpreis in der obigen Preistabelle ist das, was der Upstream-Anbieter berechnet, bevor VM0 ihn in Credits umrechnet.

DeepSeek V4 Pro wird mit ×0.1 abgerechnet, d.h. ein Schritt kostet hier nur das 0.1-fache der Credits eines äquivalenten Schritts mit Sonnet 4.6 (der ×1-Basislinie). Damit liegt es deutlich unter der Credit-Basislinie und ist die natürliche Wahl für volumenstarke Hintergrundarbeit, bei der Kosten pro Schritt wichtiger sind als höchste Reasoning-Qualität.

Verfügbar auf VM0 seit April 24, 2026.