685B Brain. 52B Active.

DeepSeek V4 Pro — Mixture-of-Experts routes each request to specialized sub-networks. Frontier knowledge at mid-size cost. On Yesmind.

Mixture-of-Experts — Active Routing

Code
Gen

Math
Logic

Bio
Med

Legal
Doc

NLP
Core

Vision
Parse

Chem
Mol

Reason
Chain

Trans
late

Data
Struct

Query: "Optimize this SQL query" → 4 of 10 expert groups active · 52B params used

685B

Total Parameters

52B

Active per Query

92%

Compute Savings

80.6%

SWE-bench Verified

$0.435

Per 1M input tokens

MIT

Open Source License

Context Window

Wat is DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro is een groot taalmodel van frontierklasse dat de aanname doorbreekt dat geavanceerde AI duur en gesloten moet zijn. Uitgebracht in 2026 onder een MIT-licentie, behaalt het 80,6% op SWE-bench Verified — gelijkwaardig aan Claude Opus 4.8 en dichtbij GPT-5.5 — voor slechts $0,435 per miljoen invoertokens. Dat is ongeveer 30 keer goedkoper dan Claude en 11 keer goedkoper dan GPT-5.5 bij equivalente uitvoerkwaliteit.

Het model is gebouwd op een Mixture of Experts (MoE)-architectuur met 1,6 biljoen totale parameters maar slechts 49 miljard actief per token. Dit ontwerp geeft DeepSeek V4 Pro de kennisbreedte van een massief model terwijl de inferentiekosten dicht bij die van een middelgroot dense model blijven. Het resultaat: frontierintelligentie zonder frontierprijzen.

DeepSeek V4 Pro ondersteunt een contextvenster van 1 miljoen tokens, drie adaptieve redeneermodi, een volledig OpenAI-compatibele API en agentische functieaanroepworkflows. Het werd getraind op Huawei Ascend AI-hardware — het eerste frontiermodel volledig buiten het Nvidia-ecosysteem gebouwd — wat aantoont dat onafhankelijkheid van de toeleveringsketen en onderzoeksexcellentie naast elkaar kunnen bestaan.

Op Yesmind heb je rechtstreeks toegang tot DeepSeek V4 Pro via onze uniforme interface — geen aparte API-sleutels, geen SDK-migratie, geen extra installatie. Één abonnement, elk frontiermodel.

80.6 %

SWE-bench Verified

$0.43 /M

Invoertokens

1.6 T

Totale Parameters

1 M

Tokencontext

Extreme Kostenefficiëntie

$0,435/M invoer — 11× goedkoper dan GPT-5.5, 29× goedkoper dan Claude Opus. Cache-hits voor $0,004/M. Een werkbelasting van 10 miljoen tokens per dag: $261/maand versus $7.500 bij Claude.

MIT-licentie — Echte Open Source

Zelf hosten, fine-tunen, doorverkopen — geen beperkingen. In tegenstelling tot de Llama-licentie: geen gebruikerslimieten, geen naamgevingsvereisten, geen uitzonderingen. Gewichten beschikbaar op HuggingFace.

Drie Adaptieve Redeneermodi

Standaard: snel, geen chain-of-thought. Thinking: uitgebalanceerde redenering voor code en analyse. Deep Think: maximale diepte voor bewijzen en architectuur. Één endpoint, drie profielen.

Contextvenster van 1 Miljoen Tokens

Volledige codebases, juridische contracten, onderzoeksbibliotheken — in één keer. Hybride aandacht reduceert de FLOPs tot 27% van V3.2 bij 1M context. Langdurige context die economisch haalbaar is.

MoE-architectuur — Massieve Kennis, Gematigde Kosten

685 miljard totale parameters, 52 miljard actief per token. De router selecteert gespecialiseerde expertgroepen per query — frontierkennis tegen de rekenkosten van een middelgroot model. 92% besparing ten opzichte van het equivalente dense model.

OpenAI-Compatibele API — Geen Migratie Nodig

Verander base_url en de modelnaam — dat is alles. Alle OpenAI SDK's werken. Ondersteunt ook het Anthropic-formaat. Geen vendor lock-in, schakel op elk moment terug.

DeepSeek V4 Pro vs. Topmodellen voor AI

Hoe DeepSeek V4 Pro zich verhoudt tot GPT-5.5, Claude Opus 4.8 en Llama 4 Maverick op het gebied van benchmarks, prijzen en open-source toegang.

Features	DeepSeek V4 Pro DeepSeek AI	GPT-5.5 OpenAI	Claude Opus 4.8 Anthropic	Llama 4 Maverick Meta
SWE-bench Verified	80.6%	~80%	80.6%	~65%
LiveCodeBench	93.5%	~90%	~88%	TBD
Codeforces-rating	3,206	TBD	TBD	TBD
Contextvenster	1M tokens	1M tokens	200K+	1M tokens
Invoerprijs	$0.435/M	$5/M	$15/M	Free (open)
Uitvoerprijs	$0.87/M	$30/M	$25/M	Free (open)
Open Source
Zelf te Hosten
Redeneermodi	3 (Non-Think / High / Max)	Standard + Thinking	Standard + Extended	Standard
Trainingshardware	Huawei Ascend	Nvidia	Nvidia	Nvidia

Hoe DeepSeek V4 Pro Werkt

MoE-routering — frontierkennis tegen de inferentiekosten van een middelgroot model

Jouw Prompt Gaat het Model In

Elk verzoek wordt getokeniseerd en doorgegeven aan de routeringslaag van DeepSeek V4 Pro. Het MoE-gatenetwerk evalueert onmiddellijk welke expert-subnetwerken het meest relevant zijn voor jouw specifieke invoer — code, wiskunde, taal of redenering — voordat er een enkele rekenintensieve bewerking begint.

49 Miljard Actieve Parameters Verwerken de Inferentie

Van de 1,6 biljoen totale parameters worden er slechts ~49 miljard geactiveerd per token. De geselecteerde experts verwerken jouw verzoek met de diepte van een massief model, maar tegen de rekenkosten van een middelgroot dense model. Daarom levert DeepSeek V4 Pro uitvoerkwaliteit van frontierklasse voor $0,435/M in plaats van $5–$15/M.

Uitvoer Geleverd met Optionele Diepe Redenering

Het antwoord wordt samengesteld uit expertuitvoer en geretourneerd via jouw gekozen redeneermodus. Non-Think voor directe antwoorden. Think High voor stapsgewijze redeneringsketens. Think Max voor probleemoplossing met maximale diepte. Één model, drie kosten-kwaliteitsoperatiepunten — jij bepaalt de afweging per verzoek.

Het Open-Sourcevoordeel

Waarom de MIT-licentie alles verandert voor AI-implementatie

MIT-licentie — Geen Commerciële Beperkingen

De MIT-licentie is de meest permissieve grote open-sourcelicentie. Gebruik DeepSeek V4 Pro in commerciële producten, SaaS-applicaties en bedrijfssoftware zonder royaltyverplichtingen. Geen gebruikerslimieten. Geen naamgevingsvereisten voor afgeleiden. Geen gebruiksbeperkingen. In tegenstelling tot Meta's Llama-licentie zijn er geen uitzonderingen die grote implementaties uitsluiten. Bouw producten, verkoop ze en behoud alle inkomsten.

Zelf Hosten op Jouw Eigen Infrastructuur

Download de modelgewichten van HuggingFace en draai DeepSeek V4 Pro volledig op jouw eigen hardware — cloud, on-premise of air-gapped. Geen externe API-aanroepen, geen meting per token, geen vendor lock-in. Jij beheert uptime, latentie en schaalbeslissingen. Organisaties die hebben geïnvesteerd in GPU-infrastructuur kunnen nu een echt frontiermodel draaien tegen marginale kosten.

Fine-Tune voor Jouw Domein

Volledige fine-tuningtoegang betekent dat je DeepSeek V4 Pro kunt aanpassen aan jouw specifieke data, terminologie en taken. Train op propriëtaire codebases om technische nauwkeurigheid te verbeteren. Fine-tune op bedrijfsdocumenten om aan te sluiten bij jouw communicatiestijl. Bouw domeinspecifieke varianten zonder jouw trainingsdata te delen met derden. Het resulterende fine-getuned model is van jou — volledig in eigendom en volledig inzetbaar onder MIT.

Gegevenssoevereiniteit — Jouw Prompts Blijven van Jou

Wanneer je zelf host, verlaten jouw prompts, context en completions jouw infrastructuur nooit. Geen cloudprovider ziet jouw queries. Geen leverancier behoudt gespreksgeschiedenis. Er zijn geen trainingsgegevensbeleid van toepassing. Voor financiën, gezondheidszorg, juridische en overheidstoepassingen waarbij gegevensverblijfplaats en vertrouwelijkheid wettelijke vereisten zijn, is zelf gehoste DeepSeek V4 Pro het eerste frontiermodel dat naleving echt haalbaar maakt.

Wat DeepSeek V4 Pro Onderscheidt

30× Goedkoper dan Vergelijkbare Gesloten Modellen

Voor $0,435/M invoertokens kost DeepSeek V4 Pro 11× minder dan GPT-5.5 ($5/M) en 34× minder dan Claude Opus 4.8 ($15/M). Met promptcaching voor $0,003625/M benaderen werklasten met herhaalde context nagenoeg nulkosten. Een productiepipeline die dagelijks 10 miljoen uitvoertokens verwerkt, kost $261/maand op DeepSeek versus $7.500/maand op Claude. Hetzelfde budget dat één use case dekte, kan nu dertig use cases financieren.

MIT-licentie — Het Enige Echt Vrije Frontiermodel

Open-source AI bestaat al jaren, maar geen open-gewichtenmodel had de frontier-benchmarks van gesloten modellen geëvenaard — totdat DeepSeek V4 Pro verscheen. De MIT-licentie verwijdert alle commerciële beperkingen: bouw producten, implementeer op elke schaal, fine-tune vrij en behoud jouw afgeleiden. Het is de meest permissieve licentie gekoppeld aan het meest capabele open-gewichtenmodel ooit uitgebracht.

1,6T MoE — Diep Zonder Duur

1,6 biljoen parameters bieden encyclopedische wereldkennis over code, wetenschap, wiskunde en taal. Slechts 49 miljard worden geactiveerd per inferentie — overeenkomend met de rekenvoetafdruk van een middelgroot dense model. Manifold-beperkte hyperverbindingen en hybride KV-cachearchitectuur zorgen ervoor dat deze 49 miljard actieve parameters veel beter presteren dan hun omvang doet vermoeden. Je krijgt uitvoerkwaliteit van frontierklasse zonder inferentiekosten van frontierklasse.

Getraind op Huawei Ascend — Eerste Non-Nvidia Frontier

DeepSeek V4 Pro werd uitsluitend getraind op Huawei Ascend 950 en Cambricon AI-accelerators. Het is het eerste geverifieerde frontiermodel dat is getraind zonder één Nvidia GPU. Dit bewijst dat onafhankelijkheid van de AI-toeleveringsketen niet langer theoretisch is — een team dat buiten het Nvidia-ecosysteem opereert, heeft modellen geëvenaard of overtroffen die zijn getraind op de duurste GPU-clusters ter wereld.

Benchmarkprestaties

DeepSeek V4 Pro bij evaluaties voor programmeren, redeneren, wiskunde en wetenschap

 SWE-bench Verified (Programmeren) 80.6% 
Ties Claude Opus 4.8 for top open-weight score. Outperforms every prior open-source model on real-world software engineering tasks.

 LiveCodeBench (Competitief Programmeren) 93.5% 
Beats all closed models including GPT-5.5 (~90%) and Claude Opus 4.8 (~88%). Best-in-class result on live coding challenges.

Codeforces Rating 3,206

Grandmaster-level competitive programming rating. No other open-weight model comes close on this rigorous algorithmic benchmark.

MMLU-Pro (Multidisciplinaire Kennis) Top Tier

Frontier performance across STEM, humanities, and professional domains. Matches closed-model leaders on knowledge-intensive tasks.

GPQA Diamond (Wetenschap op Promotieniveau) Top 3

Expert-level performance on graduate science questions requiring deep reasoning across biology, chemistry, and physics.

Terminal-Bench 2.0 (Agentisch) 67.9%

Outperforms Claude Opus 4.8 (65.4%) on autonomous multi-step terminal tasks. Strong agentic intelligence score of 63.8.

Wie DeepSeek V4 Pro Gebruikt — en Hoe

Autonomous Coding Agents

80,6% op SWE-Bench, 67,9% op Terminal-Bench. Bouw CI/CD-automatisering en meerstapse debuggingagenten op schaal. Dezelfde taak die $1,40 kost op GPT-5.5 draait hier voor $0,12.

Prompt

“Refactor this module: extract DB calls into repository layer, add type hints, write pytest tests, generate migration guide”

Document Analysis at Scale

847 contracten in 23 minuten voor $14,80. 1M tokencontext — volledige documentbibliotheken in één keer. Geen chunking, geen RAG-complexiteit. Parsen, classificeren, structureren — alles in één pipeline.

Prompt

“Analyze this 600-page merger agreement: extract warranties, flag non-standard clauses, summarize risks”

Self-Hosted Enterprise AI

MIT-licentie — implementeer op jouw infrastructuur, prompts verlaten jouw netwerk nooit. GDPR, HIPAA, SOC 2 conform door ontwerp. Fine-tune op propriëtaire data. Of gebruik het via de Yesmind API — geen installatie vereist.

Prompt

“Summarize this internal earnings call and flag statements requiring legal review before 10-Q filing”

Research & Scientific Analysis

Deep Think-modus voor redenering op promotieniveau. GPQA Diamond bovenste tier, AIME '26: 83%, Codeforces Grandmaster (3.206). Meerstapse afleidingen voor $0,42 per analyse.

Prompt

“Analyze CRISPR off-target effects across 2025-2026 literature, cross-reference datasets, flag contradictions”

3 Redeneermodi — Één Model

Stem kosten, snelheid en diepgang per verzoek af zonder van model te wisselen

Non-Think

Directe, snelle antwoorden voor eenvoudige vragen. Geen chain-of-thought-verwerking, minimale latentie, laagste kosten per token. Gebruik voor classificatie, samenvatting, vertaling, eenvoudige Q&A en taken met hoog volume waarbij snelheid en efficiëntie meer tellen dan diepgang.

Think High

Gestructureerde stapsgewijze redenering voor meerdelige problemen. Het model plant expliciet vóór het antwoorden — complexe taken opsplitsen in deelproblemen, tussenliggende stappen verifiëren en coherente uitgebreide oplossingen opbouwen. Het beste voor programmeertaken, analytisch schrijven, data-analyse en technische uitleg.

Think Max

Maximale redeneerdiepte voor de moeilijkste problemen. Uitgebreide meerstapse ketens, recursieve verificatie, uitputtend hypotheseonderzoek. Codeforces 3.206 en GPQA Diamond-prestaties werken in deze modus. Gebruik voor competitief programmeren, onderzoeksvragen op promotieniveau, geavanceerde wiskunde en architectuurontwerpbeslissingen waarbij nauwkeurigheid zwaarder weegt dan snelheid.

Veelgestelde Vragen

DeepSeek V4 Pro is een open-source groot taalmodel ontwikkeld door DeepSeek AI, uitgebracht in 2026 onder de MIT-licentie. Het maakt gebruik van een Mixture of Experts-architectuur met 1,6 biljoen totale parameters en 49 miljard actief per token, en behaalt 80,6% op SWE-bench Verified — gelijk aan de beste closed-source modellen — voor $0,435 per miljoen invoertokens. Het ondersteunt een contextvenster van 1 miljoen tokens, drie redeneermodi en een volledig OpenAI-compatibele API.

DeepSeek V4 Pro kost $0,435/M invoertokens en $0,87/M uitvoertokens via API. Promptcache-hits kosten $0,003625/M — vrijwel gratis voor herhaalde context. Dit maakt het ongeveer 11× goedkoper dan GPT-5.5 ($5/M invoer) en 34× goedkoper dan Claude Opus 4.8 ($15/M invoer) voor equivalente uitvoerkwaliteit. Zelf hosten brengt geen kosten per token met zich mee buiten jouw eigen infrastructuur.

Ja. DeepSeek V4 Pro is uitgebracht onder de MIT-licentie — de meest permissieve grote open-sourcelicentie. Commercieel gebruik, fine-tuning, zelf hosten en het maken van afgeleide modellen zijn allemaal toegestaan zonder beperkingen, royalty's of gebruikerslimieten. Modelgewichten zijn publiekelijk beschikbaar op HuggingFace. Dit is een strengere open-sourcetoewijding dan Meta's Llama-licentie, die commerciële gebruiksvoorbehouden bevat.

Mixture of Experts (MoE) betekent dat het model 1,6 biljoen totale parameters heeft verdeeld over vele gespecialiseerde subnetwerken die 'experts' worden genoemd. Voor elk verwerkt token selecteert een routeringslaag slechts ~49 miljard parameters om te activeren — de experts die het meest relevant zijn voor die specifieke invoer. Het resultaat: de kennisbreedte van een model met 1,6 biljoen parameters tegen de inferentiekosten van een model met ~49 miljard parameters. Deze architecturale efficiëntie is de reden waarom DeepSeek V4 Pro frontier-benchmarks behaalt tegen middelgroot-modelprijzen.

Non-Think levert snelle, directe antwoorden zonder chain-of-thought-verwerking — ideaal voor eenvoudige vragen en werklasten met hoog volume. Think High maakt gestructureerde stapsgewijze redenering mogelijk voor meerdelige problemen, debuggen en analyse. Think Max past maximale redeneerdiepte toe voor de moeilijkste uitdagingen — competitief programmeren, onderzoek op promotieniveau, complexe wiskunde. Alle drie de modi zijn beschikbaar op hetzelfde modeleindpunt; jij selecteert het operatiepunt per verzoek.

Ja. De MIT-licentie verleent volledige rechten om DeepSeek V4 Pro te implementeren op jouw eigen hardware — cloud, on-premise of air-gapped. Modelgewichten zijn beschikbaar op HuggingFace. Je hebt aanzienlijke GPU-capaciteit nodig gezien de omvang van het model; de voetafdruk van 49 miljard actieve parameters van de MoE-architectuur betekent echter dat de inferentiekosten per token lager zijn dan bij een dense model met een equivalent parameteraantal. Zelf hosten is het aanbevolen pad voor organisaties met vereisten voor gegevenssoevereiniteit.

Op SWE-bench Verified scoren beide modellen ongeveer 80% — statistische pariteit voor coderingstaken uit de echte wereld. DeepSeek V4 Pro leidt op LiveCodeBench (93,5% vs. ~90%) en competitief programmeren. GPT-5.5 leidt op sommige agentische benchmarks zoals Terminal-Bench (82,7% vs. 67,9%). Het cruciale verschil is kosten en openheid: DeepSeek V4 Pro kost 11× minder per token, ondersteunt zelf hosten en is volledig MIT-gelicenseerd — GPT-5.5 is closed-source zonder zelf-hostoptie.

DeepSeek V4 Pro ondersteunt een contextvenster van 1 miljoen tokens — equivalent aan ongeveer 750.000 woorden of meerdere volledige romans. De hybride Compressed Sparse Attention (CSA) plus Hybrid Chunk Attention (HCA)-architectuur verwerkt 1M context met slechts 27% van de FLOPs die V3.2 nodig heeft. Dit maakt verwerking van lange context op schaal economisch haalbaar, in tegenstelling tot dense modellen waarbij 1M context de berekening en kosten proportioneel vermenigvuldigt.

Ja. DeepSeek V4 Pro gebruikt een OpenAI-compatibel API-formaat. Migreren van GPT-modellen vereist het wijzigen van één parameter: de base_url. Geen nieuwe SDK-installatie, geen herschrijven van prompts, geen herstructurering van workflows. Anthropic-formaatverzoeken worden ook ondersteund voor teams die migreren van Claude. Bestaande LangChain-, LlamaIndex- en directe API-integraties werken zonder aanpassingen.

DeepSeek V4 Pro werd uitsluitend getraind op Huawei Ascend 950 en Cambricon AI-accelerators — waarmee het het eerste geverifieerde frontier-taalmodel is dat is getraind zonder Nvidia GPU's. Dit heeft significante implicaties voor de veerkracht van de AI-toeleveringsketen. Het toont aan dat het trainen van frontiermodellen niet langer uitsluitend afhankelijk is van het CUDA-ecosysteem van Nvidia, en valideert Huawei's AI-hardware als een levensvatbaar alternatief voor grootschalige modelontwikkeling.