DeepSeek V4 Pro API का जनरल रिलीज़: AI एजेंट्स के लिए बड़े अपग्रेड

इसका मतलब है कि मौजूदा ऐप्स और डेवलपर टूल्स में मॉडल आईडी बदलने या नए एंडपॉइंट पर माइग्रेट करने की जरूरत नहीं होनी चाहिए। बैकएंड पर अब यही नाम 0813 रिलीज़ को सर्व कर रहा है।

Responses API और Codex सपोर्ट

DeepSeek ने API में OpenAI Responses API फॉर्मेट का सपोर्ट जोड़ा है और इसे Codex वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ किया है। कंपनी से जुड़ी लॉन्च जानकारी में वन-क्लिक Codex कॉन्फ़िगरेशन का भी उल्लेख है।

विस्तृत API डॉक्यूमेंटेशन OpenAI Chat Completions और Anthropic इंटरफेस के साथ संगतता भी बताती है। डेवलपर्स के लिए इसका व्यावहारिक महत्व यह है कि V4 Pro को सिर्फ टेक्स्ट जनरेशन के बजाय ऐसे एजेंट सिस्टम में जोड़ना आसान हो सकता है, जो मॉडल आउटपुट के साथ टूल कॉल, कोड एक्ज़ीक्यूशन और दोहराए जाने वाले चरणों को संभालते हैं।

एजेंट और कोडिंग बेंचमार्क में उछाल

DeepSeek के प्रकाशित परिणामों में V4 Pro के प्रीव्यू वर्ज़न की तुलना में कई एजेंट और कोडिंग टेस्ट पर बड़ा सुधार दिखाया गया है।

Terminal-Bench 2.1 पर V4 Pro-0813 ने 87.9 स्कोर किया, जबकि प्रीव्यू मॉडल का स्कोर 72.1 था। तुलना में Fable 5 का रिपोर्टेड स्कोर 88.0 है—यानी दोनों के बीच अंतर 0.1 अंक का बताया गया है।

अन्य प्रकाशित आंकड़े इस प्रकार हैं:

• CyberGym: 83.3।
• DeepSWE: 62.7, जबकि प्रीव्यू वर्ज़न का स्कोर 12.8 था।
• NL2Repo: 61.5।
• AutomationBench: 31.8।

लॉन्च कवरेज के अनुसार, DeepSeek ने CyberGym और AutomationBench पर Fable 5 से बेहतर प्रदर्शन किया, जबकि Terminal-Bench पर वह मामूली अंतर से पीछे रहा।

हालांकि, इन आंकड़ों को संदर्भ के साथ पढ़ना जरूरी है। ये परिणाम मुख्य रूप से DeepSeek की अपनी मूल्यांकन तालिका और लॉन्च रिपोर्टिंग पर आधारित हैं; सभी टेस्ट किसी एक स्वतंत्र संस्था द्वारा एकसमान पद्धति से कराए गए स्वतंत्र अध्ययन नहीं हैं। इसलिए इन्हें फिलहाल DeepSeek के रिपोर्ट किए गए दावों के रूप में देखना बेहतर होगा।

फिर भी, बेंचमार्क का चयन कंपनी की प्राथमिकता स्पष्ट करता है: सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंट्स, टर्मिनल में काम पूरा करना, साइबर-सिक्योरिटी से जुड़े कार्य और ऐसे वर्कफ़्लो जिनमें मॉडल को केवल जवाब नहीं, बल्कि कई कार्रवाइयां पूरी करनी होती हैं।

DeepSeek V4 Pro API की कीमत

दिए गए प्राइसिंग संदर्भ में दरें प्रति 10 लाख टोकन इस तरह बताई गई हैं:

• कैश्ड इनपुट: ऑफ-पीक समय में $0.022 और पीक समय में $0.044।
• अनकैश्ड इनपुट: ऑफ-पीक में $0.66 और पीक में $1.32।
• आउटपुट: ऑफ-पीक में $1.98 और पीक में $3.96।

इसी संदर्भ के अनुसार ऑफ-पीक दर पीक दर की आधी है। पीक विंडो 01:00–04:00 UTC और 06:00–10:00 UTC बताई गई हैं।

हालांकि, उपलब्ध स्रोतों में कीमतों और मुद्रा को लेकर पूरी एकरूपता नहीं है। एक अन्य रिपोर्ट, जो DeepSeek की API डॉक्यूमेंटेशन का हवाला देती है, इनपुट के लिए 3 युआन, आउटपुट के लिए 6 युआन और कैश्ड-हिट इनपुट के लिए 0.025 युआन प्रति 10 लाख टोकन बताती है।

इसलिए प्रोडक्शन बजट बनाने से पहले डेवलपर्स को DeepSeek की आधिकारिक API डॉक्यूमेंटेशन में दिखाई जा रही मौजूदा दर, मुद्रा और पीक-ऑफ-पीक नियमों की पुष्टि करनी चाहिए।

डेवलपर्स के लिए इसका मतलब

यह रिलीज़ उन टीमों के लिए खास तौर पर उपयोगी हो सकती है जो कोडिंग एजेंट्स, टूल-यूज़िंग सिस्टम या लंबे मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन वर्कफ़्लो बना रही हैं। मौजूदा यूज़र deepseek-v4-pro मॉडल आईडी जारी रख सकते हैं, जबकि Responses API और Codex संगतता एजेंट टूलिंग से कनेक्शन का काम कम कर सकती है।

बेंचमार्क परिणामों से भी संकेत मिलता है कि DeepSeek ने उन कार्यों पर जोर दिया है जो स्वायत्त सॉफ्टवेयर वर्कफ़्लो में महत्वपूर्ण हैं। लेकिन किसी एक टेस्ट में लगभग बराबर स्कोर का मतलब यह नहीं है कि मॉडल हर कोडिंग, रीजनिंग या प्रोडक्शन परिस्थिति में समान प्रदर्शन करेगा। स्वतंत्र पुनरुत्पादन के बिना इन परिणामों को अंतिम निष्कर्ष नहीं माना जाना चाहिए।

कुल मिलाकर, DeepSeek V4 Pro का जनरल रिलीज़ मॉडल अपडेट से कहीं अधिक है। मॉडल का API नाम स्थिर रखा गया है, इंटीग्रेशन विकल्प बढ़ाए गए हैं और कंपनी के अनुसार प्रीव्यू वर्ज़न की तुलना में एजेंट-केंद्रित प्रदर्शन में तेज़ सुधार हुआ है।