DeepSeek V4 Pro officieel beschikbaar: wat verandert er voor AI-agenten?

DeepSeek heeft zijn V4 Pro-model officieel beschikbaar gemaakt via de app, website en API. De productieversie draagt de naam DeepSeek-V4-Pro-0813, maar voor bestaande integraties verandert er op het eerste gezicht weinig: de API-aanroep blijft deepseek-v4-pro. Wie die modelnaam gebruikt, krijgt volgens DeepSeek automatisch de nieuwste algemeen beschikbare versie.

De belangrijkste vernieuwing zit dan ook niet alleen in het versienummer. DeepSeek zegt dat V4 Pro vooral beter presteert in productieomgevingen waarin AI-agenten code schrijven, tools gebruiken en opdrachten in meerdere stappen uitvoeren.

Wat verandert er in de V4 Pro-API?

Bestaande integraties hoeven niet te worden aangepast

Ontwikkelaars hoeven de modelidentifier in hun toepassingen niet te vervangen. In de documentatie staat dat deepseek-v4-pro naar de nieuwste algemeen beschikbare versie verwijst.

Dat maakt de overstap relatief eenvoudig: de naam in de applicatie blijft gelijk, terwijl de achterliggende dienst de 0813-release levert.

Ondersteuning voor Responses API en Codex

De API ondersteunt nu het formaat van de OpenAI Responses API en is geoptimaliseerd voor Codex-workflows, inclusief configuratie met één klik voor Codex. De bredere API-documentatie vermeldt daarnaast ondersteuning voor OpenAI Chat Completions en Anthropic-interfaces.

Voor ontwikkelaars betekent dit vooral dat V4 Pro beter aansluit op toepassingen die meer doen dan tekst genereren. Een agent kan modeluitvoer combineren met tools, code-uitvoering en herhaalde stappen om een taak af te ronden.

Benchmark: grote sprong ten opzichte van de preview

Volgens de door DeepSeek gepubliceerde resultaten is V4 Pro-0813 duidelijk verbeterd ten opzichte van de previewversie op verschillende tests voor codering en AI-agenten.

Op Terminal-Bench 2.1, een test voor het uitvoeren van taken in een terminalomgeving, behaalde het model 87,9 punten. De previewversie kwam uit op 72,1. Daarmee zit V4 Pro-0813 vlak achter Fable 5, dat volgens de aangehaalde vergelijking 88,0 scoorde.

Andere gerapporteerde resultaten zijn:

• CyberGym: 83,3.
• DeepSWE: 62,7, tegenover 12,8 voor de previewversie.
• NL2Repo: 61,5.
• AutomationBench: 31,8 in de resultaten die in de berichtgeving over de lancering worden aangehaald.

Volgens de berichtgeving over de release lag V4 Pro op CyberGym en AutomationBench boven Fable 5, terwijl het model op Terminal-Bench nipt achterbleef.

Die vergelijking vraagt wel om enige voorzichtigheid. De cijfers zijn voornamelijk afkomstig uit DeepSeeks eigen evaluatietabel en berichtgeving rond de lancering; ze komen niet uit één onafhankelijk uitgevoerd benchmarkonderzoek. De resultaten laten desondanks duidelijk zien waarop DeepSeek inzet: software-engineeringagenten, terminaltaken, cybersecurity en workflows waarin een model meerdere handelingen moet uitvoeren.

Wat kost de DeepSeek V4 Pro-API?

De aangeleverde prijsreferentie vermeldt de volgende tarieven per 1 miljoen tokens:

• Gecachte invoer: 0,022 dollar buiten piekuren en 0,044 dollar tijdens piekuren.
• Niet-gecachete invoer: 0,66 dollar buiten piekuren en 1,32 dollar tijdens piekuren.
• Uitvoer: 1,98 dollar buiten piekuren en 3,96 dollar tijdens piekuren.

Volgens dezelfde referentie bedraagt het tarief buiten piekuren de helft van het piektarief. De genoemde piekvensters zijn 01.00–04.00 UTC en 06.00–10.00 UTC.

De bronnen bevatten echter geen volledig eenduidige prijsinformatie. Een andere publicatie die naar DeepSeeks API-documentatie verwijst, noemt 3 yuan per miljoen invoertokens, 6 yuan per miljoen uitvoertokens en 0,025 yuan per miljoen tokens voor een cache-hit. Ontwikkelaars doen er daarom goed aan de actuele tarieven, valuta en voorwaarden rechtstreeks in de API-documentatie van DeepSeek te controleren voordat zij productiekosten berekenen.

Wat betekent dit voor ontwikkelaars?

De release is vooral interessant voor teams die programmeeragenten en systemen met toolgebruik bouwen. Bestaande gebruikers kunnen de identifier deepseek-v4-pro behouden, terwijl ondersteuning voor Responses API en Codex de aansluiting op bestaande agenttools kan vereenvoudigen.

De benchmarkresultaten wijzen bovendien op een sterkere positie bij taken die belangrijk zijn voor autonome softwareworkflows. Een score die op één test vrijwel gelijk is aan die van een concurrent bewijst echter niet dat modellen in elke programmeer-, redeneer- of productieomgeving hetzelfde presteren. Zolang onafhankelijke partijen de resultaten niet hebben bevestigd, moeten de cijfers worden gelezen als door DeepSeek gerapporteerde resultaten.

Kort samengevat is V4 Pro dus zowel een modelupdate als een uitbreiding van het API-platform. De modelnaam blijft stabiel, de integratiemogelijkheden worden breder en de gerapporteerde prestaties op taken voor AI-agenten zijn ten opzichte van de previewversie sterk toegenomen.