Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
DeepSeeks ræsonneringsmodel V4 Pro med åbne vægte og MIT-licens — et stort mixture-of-experts-system med et kontekstvindue på 1 million tokens og valgbart ræsonneringsniveau til opgaver med mange trin.
Oversigt. DeepSeek-V4-Pro-0813 er den endelige udgivelse af DeepSeeks V4 Pro-serie og efterfølger V4-Pro Preview. Det er en sparse mixture-of-experts-model med cirka 1,6 billioner parametre i alt og 49 milliarder aktive per token. Den er udgivet under en MIT-licens med åbne vægte på HuggingFace. Udviklere vælger den, når de har brug for en ræsonneringsfokuseret model, der kan håndtere et fuldt kontekstvindue på 1 million tokens i en enkelt forespørgsel.
Vigtigste styrker. Modellen er bygget som et dedikeret ræsonneringssystem med valgbare ræsonneringsniveauer (low, high, max), der viser synlige ræsonneringsspor under genereringen. Dens specifikationer er markante: et kontekstvindue på 1.048.576 tokens kombineret med op til 384k tokens som uddata, hvilket gør det muligt at bearbejde meget store mængder inddata og lange uddata med mange trin i én arbejdsgang. På Artificial Analysis Intelligence Index scorer den 42 ved maksimalt ræsonneringsniveau — hvilket rækker til en 6. plads ud af 112 modeller og ligger langt over medianen for modeller med lignende størrelse og åbne vægte (median: 22).
Anvendelsesområder. Brug DeepSeek-V4-Pro-0813 til analyse af lange dokumenter og store kodebaser, ræsonneringskæder med mange trin eller agentiske arbejdsflow, hvor værdien af et enormt kontekstvindue og justerbar ræsonneringsdybde er vigtigere end øjeblikkelige svar. Dens profil — med udvidede ræsonneringsspor og store mængder uddata — passer bedre til batch-behandling og asynkrone behandlingskæder end til svartidsfølsom, interaktiv chat. Sæt ræsonneringsniveauet til low for hurtigere gennemløb, eller op til max når opgavens kompleksitet retfærdiggør den ekstra tænketid.
Begrænsninger. Modellen er udelukkende til tekst: den har ingen billedforståelse, lyd eller indbygget understøttelse af dokumentfiler, så billed- eller talebaserede anvendelsesområder kræver en anden model. Dens batch-orienterede svartidsprofil og udvidede ræsonneringsspor betyder, at den ikke egner sig til realtidsapplikationer med kort svartid, og det er ikke oplyst, hvor træningsdataene slutter. De tilgængelige benchmarkdata er i øjeblikket begrænset til en samlet score i Intelligence Index uden bekræftede opdelinger på specifikke domæner (kode, matematik, agentisk osv.).
Bemærkning om suverænitet. DeepSeek-V4-Pro-0813 er udgivet under en MIT-licens med åbne vægte, så den kan køre selv på infrastruktur, du kontrollerer, i stedet for udelukkende at afhænge af et API fra en tredjepart. Der er endnu ikke bekræftet detaljer om dataplacering eller eksponering for CLOUD Act for de endepunkter, der drives af leverandører for denne model.
15 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Indbygget egenskab til værktøjskald understøtter direkte applikationsmønstre med strukturerede funktionskald.
Det ekstremt store kontekstvindue er velegnet til at indlæse flere hele forskningsartikler samtidigt til sammenlignende litteraturgennemgang.
Kontekst på 1 million tokens muliggør opsummering af hele dokumenter uden afkortning, hvilket er en direkte arkitektonisk fordel sammenlignet med modeller med mindre kontekst.
Et kontekstvindue på 1.048.576 tokens gør det muligt at indlæse meget store dokumenter på én gang, hvilket arkitektonisk passer perfekt til spørgsmål og svar baseret på dokumenter.
Et enormt kontekstvindue kombineret med værktøjskald understøtter generering af svar baseret på søgninger i meget store dokumentsæt.
Kontekstvinduet på 1 million tokens understøtter syntese på tværs af mange lange kildedokumenter uden opdeling, hvilket er et nøglekrav til forskningssyntese.
Understøttelse af værktøjskald muliggør agentiske kodningsløkker, men fraværet af publicerede SWE-bench eller benchmarks for kodning gør, at dette vurderes som acceptabelt snarere end stærkt.
Et kontekstvindue på 1 million tokens understøtter gennemgang af store kildekoder i én arbejdsgang, men der er ikke publiceret kodespecifikke benchmark-resultater, der kan retfærdiggøre en stærkere vurdering.
Det store kontekstvindue understøtter lange uddata og revisionscyklusser, selvom der endnu ikke er tilgængelige benchmarks for skrivekvalitet.
Værktøjskald plus et meget stort kontekstvindue understøtter lange planlægningskæder, selvom der endnu ikke er publiceret benchmarks for ræsonnering, der kan bekræfte planlægningskvalitet på topniveau.
Det store kontekstvindue hjælper med workflows til søgning direkte i konteksten, selvom dette er en generativ model snarere end et dedikeret embedding- eller søgesystem.
Der er ikke dokumenteret nogen egenskaber for billedforståelse eller OCR, hvilket gør modellen uegnet til OCR-opgaver.
Mangler helt egenskaber for billedforståelse, hvilket udelukker anvendelsesområder med forståelse af screenshots.
Der er ikke angivet nogen egenskaber for billedforståelse for denne model, så den kan ikke understøtte billedbaserede spørgsmål og svar.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på