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Fiche modèle · édition du

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek · Chine · sorti le DeepSeek · Chine · 13 août 2026

  • Réflexion réglable
  • Poids ouverts · MIT
  • Serveur seulement
  • Classe énergétique E
87,6de 86,2 à 88,9Rang 38 · 65 %?
Empreinte?
Raisonnement88,6Code84,6Agents86,5UsageMaths87,0Sciences88,9FrançaisVisionÉcritureWeb

Son bilan?

  • Au classement général, 38e sur 257, dans un groupe de 18 modèles trop proches pour être départagés.
  • Pas encore classé en code, tâches d'agent et sciences : trop peu de mesures.
  • Pas encore mesuré en usage courant, français, compréhension d'images, écriture et création web.
L'essayer surDeepSeek (nouvel onglet)

Estimationenviron 1,7 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Où l'utiliser

Relevé du . Formules relevées sur la page officielle de chaque assistant, en France. Les prix et les modèles changent souvent : vérifiez avant de payer. Tous les abonnements →

Pour coder

Ces forfaits de code proposent ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →

Score général?

87,6de 86,2 à 88,9

Rang38Groupe 4, ex æquoCouverture65 %16 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluéeIndiceRang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
DeepSeek V4 Pro 0813 (Max)36,0non publié102,7 jetons/s1,15 s1,32 $ / 3,96 $
DeepSeek V4 Pro 0813 (Non-reasoning)20,4non publié95,1 jetons/s1,19 s1,32 $ / 3,96 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 1 104,0 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

  • Cartes graphiquesTrop juste
  • PC portables GeForce RTXTrop juste
  • PC portables Intel Core UltraTrop juste
  • PC portables Snapdragon X2Trop juste
  • MacTrop juste
  • Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
  • Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
  • Sans carte graphiqueTrop juste
  • ServeurOui
Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits1 104,0 GoAllégée, 8 bits1 932,0 GoComplète, 16 bits3 680,0 GoLe pointillé marque 448 Go, la mémoire utile de quatre DGX Spark en grappe, la plus grande machine que nous suivons.
Vitesse de générationPas d'estimation de vitesse : l'éditeur ne publie pas le nombre de paramètres actifs par jeton de ce modèle. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
0,66 € / 1,98 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
Entrées
Texte
Réflexion
Faible, élevée, maximaletrois niveaux réglables
Paramètres
1 600 milliards
Licence
MITpoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

25 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-202598,6 %91,2MaximaleSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond91,7 %86,9MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-190,5 %87,3FaibleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-190 %87,0MaximaleSATURÉarcprize.org
DTBench93,9 %92,7InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-187,2 %85,3ÉlevéeSATURÉarcprize.org
WeirdML (v2)66,2 %85,8MaximaleACTIFhtihle.github.io
ARC-AGI-261,3 %87,1MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-259,7 %86,8ÉlevéeSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-256,3 %86,1FaibleSATURÉepoch.ai
LMCA45,4584,5InconnueACTIFconceptualreasoning.ai
Voir les 13 autres mesures
SimpleQA Verified52,9 %90,1MaximaleACTIFepoch.ai
SciCode51 %84,2MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
ProofBench50 %87,8InconnueSATURÉvals.ai
APEX-Agents47,3 %86,5InconnueACTIFepoch.ai
Chess Puzzles46 %90,3MaximaleACTIFepoch.ai
SciCode39,9 %70,2SansACTIFartificialanalysis.ai
Mystery Game Puzzles43 %91,6MaximaleACTIFepoch.ai
FrontierCode28,5 %83,4Élevée · devin-cliACTIFcognition.com
FrontierMath, palier 4 (v2)26,8 %86,0MaximaleSATURÉepoch.ai
CritPt18 %89,5MaximaleACTIFepoch.ai
ARC-AGI-113 %62,8SansSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-20,8 %64,5SansSATURÉepoch.ai
CritPt0 %59,3SansACTIFepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt et SciCode. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

En bref

Quel est le score de DeepSeek V4 Pro 0813 ?
DeepSeek V4 Pro 0813 obtient un score IA de 87,6, avec une marge de 86,2 à 88,9, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 38e sur 257 modèles, à partir de 16 mesures.?
Dans quelles tâches DeepSeek V4 Pro 0813 est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont sciences (88,9) et raisonnement (88,6). Sa tâche la plus faible est code (84,6).
DeepSeek V4 Pro 0813 peut-il tourner en local ?
Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 1 104,0 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
Combien coûte DeepSeek V4 Pro 0813 ?
0,66 € par million de jetons en entrée et 1,98 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 1,7 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite DeepSeek V4 Pro 0813 ?
DeepSeek V4 Pro 0813 est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 13 août 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

Ses voisins?