To nie jest wyłącznie aktualizacja numeru wersji. DeepSeek deklaruje wyraźną poprawę działania w produkcyjnych scenariuszach z udziałem agentów AI — szczególnie podczas programowania, korzystania z narzędzi oraz realizowania zadań wymagających wielu kolejnych kroków.

Co zmienia oficjalna wersja V4 Pro

Dotychczasowe integracje powinny działać bez zmian

Dokumentacja DeepSeek wskazuje, że ustawienie modelu na deepseek-v4-pro automatycznie kieruje zapytania do najnowszej wersji ogólnodostępnej.

Oznacza to prostą aktualizację dla istniejących wdrożeń: nazwa modelu pozostaje stabilna, a po stronie API obsługiwana jest wersja 0813. Nie trzeba więc wymieniać identyfikatora w aplikacji tylko po to, by korzystać z nowego wydania.

Responses API i Codex w centrum uwagi

Nowe API obsługuje format OpenAI Responses API i zostało zoptymalizowane pod kątem przepływów pracy z Codex, w tym konfiguracji Codex jednym kliknięciem. Dokumentacja wymienia również zgodność z interfejsami OpenAI Chat Completions oraz Anthropic.

W praktyce ma to znaczenie dla twórców agentów, a nie tylko prostych aplikacji generujących tekst. Tego typu interfejsy ułatwiają łączenie odpowiedzi modelu z narzędziami, wykonywaniem kodu i kolejnymi etapami zadania. To właśnie w takich scenariuszach model ma samodzielnie planować działania, korzystać z dostępnych funkcji i iteracyjnie dochodzić do wyniku.

Wyniki benchmarków: duży skok względem wersji preview

Według opublikowanych przez DeepSeek danych V4 Pro 0813 znacząco poprawił wyniki w kilku testach związanych z programowaniem i pracą agentów. W Terminal-Bench 2.1, który sprawdza wykonywanie zadań w środowisku terminalowym, model uzyskał 87,9 pkt, w porównaniu z 72,1 pkt dla wcześniejszej wersji preview. To wynik niemal identyczny z rezultatem Fable 5 — 88,0 pkt.

Pozostałe podawane wyniki to:

• CyberGym: 83,3 pkt.
• DeepSWE: 62,7 pkt, wobec 12,8 pkt w wersji preview.
• NL2Repo: 61,5 pkt.
• AutomationBench: 31,8 pkt w przywoływanych wynikach.

Relacje dotyczące premiery wskazują, że V4 Pro przewyższył Fable 5 w testach CyberGym i AutomationBench, natomiast w Terminal-Bench pozostał minimalnie za nim.

Wyniki te należy jednak interpretować ostrożnie. Zasadniczo opierają się na tabeli ewaluacyjnej DeepSeek i materiałach towarzyszących premierze, a nie na jednym, niezależnie przeprowadzonym badaniu porównawczym. Są więc przede wszystkim deklarowanymi wynikami producenta, które wymagają niezależnego odtworzenia.

Mimo tego kierunek rozwoju jest czytelny: DeepSeek celuje w agentów programistycznych, zadania terminalowe, cyberbezpieczeństwo i procesy, w których model musi wykonać serię działań zamiast udzielić jednej odpowiedzi.

Ile kosztuje API DeepSeek V4 Pro?

Dostarczona tabela cen podaje stawki za 1 mln tokenów:

• Tokeny wejściowe z cache: 0,022 dol. poza szczytem i 0,044 dol. w godzinach szczytu.
• Tokeny wejściowe bez cache: 0,66 dol. poza szczytem i 1,32 dol. w godzinach szczytu.
• Tokeny wyjściowe: 1,98 dol. poza szczytem i 3,96 dol. w godzinach szczytu.

Według tego samego źródła stawki poza szczytem są o połowę niższe. Okna szczytowe przypadają na 01:00–04:00 UTC oraz 06:00–10:00 UTC.

W materiałach dotyczących cen występują jednak rozbieżności walutowe i dokumentacyjne. Inny raport, powołujący się na dokumentację DeepSeek, podaje 3 juany za milion tokenów wejściowych, 6 juanów za milion tokenów wyjściowych oraz 0,025 juana za milion tokenów wejściowych rozpoznanych w cache.

Przed wyliczeniem kosztów produkcyjnego wdrożenia warto więc sprawdzić aktualny cennik bezpośrednio w dokumentacji API DeepSeek i potwierdzić zarówno walutę, jak i zakres obowiązywania poszczególnych stawek.

Co premiera oznacza dla twórców aplikacji?

V4 Pro 0813 jest szczególnie interesujący dla zespołów budujących agentów do programowania i systemów korzystających z narzędzi. Użytkownicy istniejących integracji mogą zachować identyfikator deepseek-v4-pro, a zgodność z Responses API i Codex może ograniczyć ilość pracy potrzebnej do podłączenia modelu do gotowego środowiska agentowego.

Wzrost z 72,1 do 87,9 pkt w Terminal-Bench oraz z 12,8 do 62,7 pkt w DeepSWE sugeruje dużą poprawę względem wersji preview w zadaniach związanych z kodem i działaniem w terminalu. Nie oznacza to jednak, że model będzie radził sobie identycznie w każdym projekcie, języku programowania czy środowisku produkcyjnym. Wynik w jednym benchmarku nie zastępuje testów na własnych danych i procesach.

Najkrócej mówiąc, DeepSeek V4 Pro to jednocześnie premiera modelu i aktualizacja platformy agentowej. Nazwa używana w kodzie pozostaje bez zmian, API zyskuje szerszą kompatybilność, a deklarowane wyniki w zadaniach wieloetapowych wyraźnie wzrosły względem wersji preview.

To nie jest wyłącznie aktualizacja numeru wersji. DeepSeek deklaruje wyraźną poprawę działania w produkcyjnych scenariuszach z udziałem agentów AI — szczególnie podczas programowania, korzystania z narzędzi oraz realizowania zadań wymagających wielu kolejnych kroków.

Co zmienia oficjalna wersja V4 Pro

Dotychczasowe integracje powinny działać bez zmian

Dokumentacja DeepSeek wskazuje, że ustawienie modelu na deepseek-v4-pro automatycznie kieruje zapytania do najnowszej wersji ogólnodostępnej.

Oznacza to prostą aktualizację dla istniejących wdrożeń: nazwa modelu pozostaje stabilna, a po stronie API obsługiwana jest wersja 0813. Nie trzeba więc wymieniać identyfikatora w aplikacji tylko po to, by korzystać z nowego wydania.

Responses API i Codex w centrum uwagi

Nowe API obsługuje format OpenAI Responses API i zostało zoptymalizowane pod kątem przepływów pracy z Codex, w tym konfiguracji Codex jednym kliknięciem. Dokumentacja wymienia również zgodność z interfejsami OpenAI Chat Completions oraz Anthropic.

W praktyce ma to znaczenie dla twórców agentów, a nie tylko prostych aplikacji generujących tekst. Tego typu interfejsy ułatwiają łączenie odpowiedzi modelu z narzędziami, wykonywaniem kodu i kolejnymi etapami zadania. To właśnie w takich scenariuszach model ma samodzielnie planować działania, korzystać z dostępnych funkcji i iteracyjnie dochodzić do wyniku.

Wyniki benchmarków: duży skok względem wersji preview

Według opublikowanych przez DeepSeek danych V4 Pro 0813 znacząco poprawił wyniki w kilku testach związanych z programowaniem i pracą agentów. W Terminal-Bench 2.1, który sprawdza wykonywanie zadań w środowisku terminalowym, model uzyskał 87,9 pkt, w porównaniu z 72,1 pkt dla wcześniejszej wersji preview. To wynik niemal identyczny z rezultatem Fable 5 — 88,0 pkt.

Pozostałe podawane wyniki to:

• CyberGym: 83,3 pkt.
• DeepSWE: 62,7 pkt, wobec 12,8 pkt w wersji preview.
• NL2Repo: 61,5 pkt.
• AutomationBench: 31,8 pkt w przywoływanych wynikach.

Relacje dotyczące premiery wskazują, że V4 Pro przewyższył Fable 5 w testach CyberGym i AutomationBench, natomiast w Terminal-Bench pozostał minimalnie za nim.

Wyniki te należy jednak interpretować ostrożnie. Zasadniczo opierają się na tabeli ewaluacyjnej DeepSeek i materiałach towarzyszących premierze, a nie na jednym, niezależnie przeprowadzonym badaniu porównawczym. Są więc przede wszystkim deklarowanymi wynikami producenta, które wymagają niezależnego odtworzenia.

Mimo tego kierunek rozwoju jest czytelny: DeepSeek celuje w agentów programistycznych, zadania terminalowe, cyberbezpieczeństwo i procesy, w których model musi wykonać serię działań zamiast udzielić jednej odpowiedzi.

Ile kosztuje API DeepSeek V4 Pro?

Dostarczona tabela cen podaje stawki za 1 mln tokenów:

• Tokeny wejściowe z cache: 0,022 dol. poza szczytem i 0,044 dol. w godzinach szczytu.
• Tokeny wejściowe bez cache: 0,66 dol. poza szczytem i 1,32 dol. w godzinach szczytu.
• Tokeny wyjściowe: 1,98 dol. poza szczytem i 3,96 dol. w godzinach szczytu.

Według tego samego źródła stawki poza szczytem są o połowę niższe. Okna szczytowe przypadają na 01:00–04:00 UTC oraz 06:00–10:00 UTC.

W materiałach dotyczących cen występują jednak rozbieżności walutowe i dokumentacyjne. Inny raport, powołujący się na dokumentację DeepSeek, podaje 3 juany za milion tokenów wejściowych, 6 juanów za milion tokenów wyjściowych oraz 0,025 juana za milion tokenów wejściowych rozpoznanych w cache.

Przed wyliczeniem kosztów produkcyjnego wdrożenia warto więc sprawdzić aktualny cennik bezpośrednio w dokumentacji API DeepSeek i potwierdzić zarówno walutę, jak i zakres obowiązywania poszczególnych stawek.

Co premiera oznacza dla twórców aplikacji?

V4 Pro 0813 jest szczególnie interesujący dla zespołów budujących agentów do programowania i systemów korzystających z narzędzi. Użytkownicy istniejących integracji mogą zachować identyfikator deepseek-v4-pro, a zgodność z Responses API i Codex może ograniczyć ilość pracy potrzebnej do podłączenia modelu do gotowego środowiska agentowego.

Wzrost z 72,1 do 87,9 pkt w Terminal-Bench oraz z 12,8 do 62,7 pkt w DeepSWE sugeruje dużą poprawę względem wersji preview w zadaniach związanych z kodem i działaniem w terminalu. Nie oznacza to jednak, że model będzie radził sobie identycznie w każdym projekcie, języku programowania czy środowisku produkcyjnym. Wynik w jednym benchmarku nie zastępuje testów na własnych danych i procesach.

Najkrócej mówiąc, DeepSeek V4 Pro to jednocześnie premiera modelu i aktualizacja platformy agentowej. Nazwa używana w kodzie pozostaje bez zmian, API zyskuje szerszą kompatybilność, a deklarowane wyniki w zadaniach wieloetapowych wyraźnie wzrosły względem wersji preview.