Каков максимальный объем данных, который может обработать DeepSeek V4 Pro за один раз?

Модель поддерживает контекстное окно размером до 1 048 576 токенов, что позволяет загружать в один запрос эквивалент нескольких сотен тысяч слов или объемных технических спецификаций.

Для каких задач лучше всего подходит архитектура Mixture-of-Experts в этой модели?

Эта архитектура эффективна для сложных интеллектуальных задач, таких как программирование, научные исследования и финансовая аналитика, где требуется активация специализированных параметров нейросети.

Можно ли использовать DeepSeek V4 Pro через alltokens для структурированного вывода?

Да, модель поддерживает параметры response_format и structured_outputs, что позволяет получать строго отформатированные данные, например, в формате JSON.

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 (batch)

DeepseekОбновлено: 12 августа 2026 г.

DeepSeek V4 Pro 0813 — это мощная языковая модель на базе архитектуры Mixture-of-Experts, предназначенная для обработки колоссальных объемов данных. Благодаря рекордному контекстному окну в 1 миллион токенов, она идеально подходит для глубокого анализа длинных документов и сложных вычислений в пакетном режиме.

Использовать через API

Метрики

Вход

158 ₽/M

Выход

474 ₽/M

Контекст

1M tokens

Параметры

Релиз

12 августа 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель с архитектурой mixture-of-experts от DeepSeek. Это стабильный релиз DeepSeek V4 Pro.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 (batch)Текущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

158 / 474

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 (batch)Текущая

158 / 474

Модель

z-ai/glm-5.2:batch

Для чего

Обе модели оптимизированы для пакетной обработки данных (batch) и имеют схожее позиционирование в сегменте высокопроизводительных решений.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

z-ai/glm-5.2:batch

—

— / —

Модель

Z.ai: GLM 5.3

Для чего

Является прямым конкурентом по уровню сложности архитектуры и возможностям генерации текста в рамках актуальных линеек ИИ.

Контекст

Цена ₽

150 / 527

Z.ai: GLM 5.3

150 / 527

Когда выбирать

Необходим анализ сверхдлинных текстов или целых библиотек документации благодаря контексту в 1 млн токенов.
Требуется высокая точность в задачах, использующих архитектуру Mixture-of-Experts для сложных рассуждений.
Работа предполагает пакетную обработку запросов, где важна стабильность и глубина проработки ответов.

Когда не выбирать

Требуется мгновенный интерактивный ответ в чате реального времени без задержек, характерных для пакетных моделей.
Задачи ограничиваются короткими промптами, где возможности огромного контекстного окна останутся невостребованными.
Необходима работа с мультимодальным контентом, таким как изображения или видео, так как модель сфокусирована на тексте.