Neue Modelle
2026-08-13
DeepSeek hat sein Flaggschiff ohne Ankündigung veröffentlicht — dieselben 1,6 Billionen Parameter, fünffacher Agenten-Wert
Spät am Mittwochabend Pekinger Zeit wechselte die API-Dokumentation von DeepSeek stillschweigend von der V4-Pro-Vorschau zu einem Build namens DeepSeek-V4-Pro-0813. Es gab weder einen Blogbeitrag noch eine Vorstellung. Es ist die erste fertige Fassung des Flaggschiffs, das seit dem 24. April in der Vorschau lag, und an der Architektur hat sich nichts geändert: 1,6 Billionen Parameter in einer Mischung von Experten, rund 49 Milliarden aktiv je Token, eine Million Token Kontext, MIT-Lizenz. Alles bewegte sich im Nachtraining, und am meisten dort, wo Agenten arbeiten. Nach DeepSeeks eigener Übersicht steigt DeepSWE von 12,8 auf 62,7, Terminal Bench von 72,1 auf 87,9, Cybergym von 52,7 auf 83,3 und NL2Repo von 38,5 auf 61,5. Die API spricht nun auch die Responses- und Anthropic-Protokolle, lässt sich also ohne Zwischenschicht in Codex und Claude Code einhängen. Der Preis bleibt bei 3 Yuan je Million Eingabe-Token und 6 Yuan je Million Ausgabe-Token — mit dem Hinweis des Unternehmens, dass er demnächst deutlich steigen wird.
Warum es wichtig istInteressant ist nicht die Größe, denn die Größe ist unverändert. Ein Modell, das im April in einem agentischen Programmier-Benchmark 12,8 erreichte, erreicht im August 62,7 — gleiche Parameterzahl, anderes Nachtraining. Das heißt: Der verbleibende Spielraum bei Agenten liegt überwiegend in der Trainingsmethode, nicht darin, wie viele Gewichte man sich leisten kann. Wer für einen Programmieragenten zahlt, schaut auf die Rechnung: etwa 0,84 Dollar je Million Ausgabe-Token, weniger als ein Siebtel dessen, was die geschlossene Spitze verlangt, und das unter einer MIT-Lizenz, die den eigenen Betrieb erlaubt. DeepSeek hat im selben Atemzug angekündigt, dass dieser Preis nicht bleibt.
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