DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek · Chine · sorti le DeepSeek · Chine · 24 avril 2026
- Réflexion réglable
- Poids ouverts · MIT
- Serveur seulement
- Classe énergétique E
Son bilan?
- Au classement général, 64e sur 257, dans un peloton de 17 modèles que la marge d'erreur ne permet pas de séparer.
- Pas encore classé en tâches d'agent : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en compréhension d'images.
Estimationenviron 0,75 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
82,0de 79,0 à 84,9
Les dix tâches?
- Raisonnement79,9Rang 56 · 56 %, voir le classement Raisonnement
- Code78,3Rang 51 · 42 %, voir le classement Code
- Agents85,4Provisoire · 12 %, voir le classement Agents
- Usage83,3Rang 59 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths80,7Rang 55 · 62 %, voir le classement Maths
- Sciences79,6Rang 56 · 80 %, voir le classement Sciences
- Français83,3Rang 28 · 50 %, voir le classement Français
- VisionNon mesuré
- Écriture84,6Rang 50 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web88,4Rang 40 · 100 %, voir le classement Web
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
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
- 0,38 € / 0,75 €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 affiliationEn bref
- Quel est le score de DeepSeek-V4-Pro ?
- DeepSeek-V4-Pro obtient un score IA de 82,0, avec une marge de 79,0 à 84,9, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 64e sur 257 modèles, à partir de 25 mesures.?
- Dans quelles tâches DeepSeek-V4-Pro est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont web (88,4) et agents (85,4). Sa tâche la plus faible est code (78,3).
- DeepSeek-V4-Pro 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 ?
- 0,38 € par million de jetons en entrée et 0,75 € 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 0,75 € 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 ?
- DeepSeek-V4-Pro est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 24 avril 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.