Après presque quatre mois d’aperçu, DeepSeek passe enfin aux choses sérieuses. L’entreprise vient de publier la version définitive de son modèle phare à poids ouvert, DeepSeek V4 Pro 0813.
Pour rappel, la firme a présenté la famille V4 le 24 avril 2026. Elle avait alors publié les poids ouverts des versions Pro et Flash. Ces modèles étaient proposés sous licence MIT. L’accès à l’API était également disponible.
Puis, le 31 juillet, DeepSeek avait ensuite officialisé la version Flash. La maison chinoise avait alors promis que le lancement du Pro arriverait « bientôt ».
Bien que l’attente ait été assez longue, le « bientôt » n’a donc pas traîné éternellement. Avec V4 Pro 0813, la période d’aperçu touche officiellement à sa fin.
Côté tarif, rien ne change. Du moins, pour l’instant. L’utilisation coûte toujours 0,435 dollar par million de jetons en entrée sans cache. Avec un cache efficace, la facture descend à 0,003625 dollar. La sortie est facturée 0,87 dollar par million de jetons.
Ce que DeepSeek V4 Pro a dans le ventre
V4 Pro n’est pas vraiment du genre léger. Le modèle repose sur une architecture Mixture of Experts, avec environ 1 600 milliards de paramètres au total.
Toutefois, seuls 49 milliards sont activés pour chaque jeton. Vous connaissez la chanson. Cette méthode permet de conserver une énorme capacité tout en limitant les calculs nécessaires à chaque réponse.
DeepSeek V4 Pro conserve sa gigantesque fenêtre de contexte d’un million de jetons. La longueur maximale des réponses atteint, elle, 384 000 jetons.
L’architecture repose sur deux variantes de son système d’attention. Compressed Sparse Attention et Heavily Compressed Attention.
Selon l’entreprise, celles-ci permettent de ramener les besoins de calcul à environ 27 % de ceux de V3.2. La mémoire nécessaire au cache KV descendrait même à 10 % lors d’une utilisation avec un contexte d’un million de jetons.
Autre chose, les deux modèles V4 auraient été entraînés sur plus de 32 000 milliards de jetons. DeepSeek a ensuite développé certains experts spécialisés séparément avant de les réunir dans un modèle unique grâce à une technique de distillation.
Les performances sont-elles au rendez-vous ?
Comme vous pouvez le voir sur le tableau ci-dessous, les plus gros progrès concernent surtout le travail des agents.
V4 Pro 0813 prend largement l’avantage sur V4 Flash 0731 et V4 Pro Preview dans les tests dédiés aux agents. L’écart est même spectaculaire sur certaines tâches de programmation.
Sur Terminal Bench 2.1 par exemple, le modèle grimpe de 72,1 à 87,9. De même sur DeepSWE, passant de 12,8 à 62,7 et DSBench-FullStackn progressant de 41,8 à 71,1.
En tenant en compte la concurrence, DeepSeek V4 Pro devance Opus 4.8 sur Terminal Bench 2.1, Cybergym, DeepSWE et AutomationBench. Les deux modèles font aussi jeu égal sur Agents’ Last Exam.
Bien sûr, le modèle ne se place pas systématiquement devant tout le monde. Opus 4.8 garde par exemple l’avantage sur HLE, NL2Repo, Toolathlon-Verified, DSBench-FullStack et DSBench-Hard.
Même constat face à Fable 5. Celui-ci est devant sur la majorité des tests communs. DeepSeek prend toutefois une petite longueur d’avance sur Cybergym et AutomationBench. Sur Terminal Bench 2.1, les deux modèles sont quasiment au coude-à-coude : 87,9 contre 88,0.
Il faut toutefois noter que ces résultats viennent directement de DeepSeek. Et puis, les performances d’un agent peuvent varier. Selon son environnement, les invites utilisées, le niveau d’effort demandé ou encore les outils auxquels il a accès…
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