DeepSeek в 2026: обзор V4-Pro и V4-Flash после роста цен

DeepSeek (часто пишут «Deep Seek») – китайский AI-стартап, который за два года стал одним из лидеров индустрии. В апреле 2026 года DeepSeek выпустил V4, 13 августа V4-Pro вышла из беты, а 16 августа компания поменяла тарифную политику.

Прошлая версия этой статьи называла DeepSeek бюджетным флагманом и обещала цены в 10–50 раз ниже конкурентов. Первое по-прежнему верно. Второе пора пересчитать: DeepSeek поднял тарифы, ввёл пиковые окна, а цена попадания в кэш выросла вплоть до 1 100% относительно первых цен превью. Сама компания объясняет это переходом к роли устойчивого поставщика вычислений. Бюджет, посчитанный по весенним ценам, больше не сходится.

Для менеджера DeepSeek – по-прежнему прежде всего цена. По смешанной стоимости $0,33 за миллион токенов рядом с ним в таблице Artificial Analysis не стоит ни один флагман. Цена перестала быть агрессивной, и это меняет характер решения: выбирать DeepSeek «потому что дешевле всех» теперь надо осознанно, с пониманием, что именно вы покупаете.

Все модели доступны под лицензией MIT: можно скачать и развернуть на собственном сервере. Публичный эндпоинт при этом работает на FP4-квантовании, то есть ответы API и ответы локально развёрнутой модели из полных весов совпадать не обязаны.

Интерфейс DeepSeek

В чём особенность DeepSeek?

V4-Pro – МоE-модель на 1,6 триллиона параметров, из которых на каждом токене активны 49 миллиардов. Платите вы за активную часть, поэтому при размере флагмана стоимость запроса остаётся низкой. Гибридное внимание и сжатие KV-кэша уменьшают расход на длинном контексте.

Контекстное окно 1 048 576 токенов – примерно 750 000 слов, около 2 500 страниц текста.
Потолок ответа 393 216 токенов, самый большой среди всех моделей этого сравнения.
Три уровня усилия размышления. В API DeepSeek они называются low, high и max; на OpenRouter та же модель отдаёт high и xhigh. Если пишете интеграцию, сверяйте названия режимов у конкретного провайдера – они не совпадают.

Основные модели DeepSeek (сентябрь 2026)

DeepSeek V4-Pro

DeepSeek V4 Pro Разбирается в деталях балл 7.8 #21 из 47 $0.005 за задачу доступен из РФ

протестировано: май 2026 · бенчмарк mysummit.school О модели → Сравнить →

Флагман, 13 августа 2026 года вышел в общий доступ в приложении, вебе и API. Универсальный ассистент: тексты, анализ, код, работа с данными. Модель по-прежнему текстовая – на карточке Pro нет ни входа изображений, ни аудио, ни видео.

Цифры производителя из отчёта о том же релизе: Terminal Bench 2.1 – 87,9 и HLE с инструментами – 60,0. DSBench-FullStack – 71,1. Для варианта V4-Pro-Max заявлены LiveCodeBench 93,5 и SWE-bench Verified 80,6; там же Codeforces 3 206 и MRCR на миллионе токенов – 83,5. Это оценки самого DeepSeek, и ниже будет независимая картина, которая выглядит скромнее.

Контекст 1 000 000 токенов на вход, до 393 216 токенов на выход
Инструменты, tool_choice, структурированный вывод в JSON
Веса под MIT, публичный эндпоинт – FP4

Потолок ответа стоит обсудить отдельно. 393 216 токенов – это около 295 000 слов, годовой отчёт крупной компании за один проход. У остальных участников сравнения потолок ниже в разы, и для любого, кто генерирует длинные документы, это единственная характеристика, которую не заменяет никакая оценка интеллекта.

DeepSeek V4-Flash

DeepSeek V4 Flash Понимает простые задачи балл 7.5 #28 из 47 $0.001 за задачу доступен из РФ

протестировано: май 2026 · бенчмарк mysummit.school О модели → Сравнить →

Быстрая и дешёвая модель, 284 миллиарда параметров. Официальный релиз в статусе публичной беты состоялся 31 июля 2026; главным в нём производитель назвал агентные способности и поддержку Responses API для Codex. Terminal Bench 2.1 – 82,7 по данным производителя.

Контекст тот же, миллион токенов. Режимы мышления те же. Модель рассчитана на потоковые задачи: чат-боты, обработка документов, массовые запросы.

Держать в голове стоит одно: Qwen3.8-Flash-Next обходит V4-Flash на большинстве протестированных задач при заметно меньшем числе активных параметров. V4-Flash за лето перестал быть сильнейшей моделью в своём сегменте.

Зрение: deepseek-v4-flash-vision-exp

21 августа 2026 DeepSeek выпустил первую модель с входом изображений. Она вызывается как model='deepseek-v4-flash-vision-exp' и тарифицируется по ставкам V4-Flash.

Заявленное назначение – автоматизация интерфейсов и разбор графиков. Модель принимает статические изображения и последовательности скриншотов; настоящий видеопоток она не обрабатывает. Chartography – 64,3, производитель также утверждает, что мультимодальные агентные способности приближаются к Opus 4.8. Обе цифры – его собственные.

В наш бенчмарк модель ещё не входит, независимых оценок у неё пока тоже нет – только данные производителя.

Суффикс -exp здесь рабочий. Это превью: строить на нём продакшн-процесс нельзя, и в любой момент может поменяться поведение или цена. Зрение появилось на дешёвом тире – флагман остался текстовым.

Генерация изображений по-прежнему живёт в отдельной линии Janus-Pro-7B: GenEval 80% против 67% у DALL-E 3 при ограничении разрешения в 384×384 px.

Пример мультимодальности DeepSeek – распознавание контента с изображений

Промпты для DeepSeek выглядят простыми: загрузил документ, попросил вывод. Сложность начинается там, где ответ нужен точный – с числами, которые сходятся, и с рисками, не потерявшимися на второй странице. Разница между «модель ответила» и «моделью можно работать» – это навык постановки задачи.

Дешёвая модель требует такой же точной постановки задачи. 9 практических задач менеджера в бесплатном модуле – без регистрации.

Доступ сразу после регистрации

Начать обучение

Сравнение с конкурентами

Что говорят независимые площадки

Сентябрьский срез Artificial Analysis по десяти ведущим моделям. Индекс интеллекта, смешанная цена за миллион токенов и скорость вывода – всё по одной методике, что и делает таблицу полезной.

Модель	Вендор	Intelligence Index	Смешанная цена, $/1M	Вывод, ток/с
Claude Fable 5.1 (max)	Anthropic	57	$6,12	70
GPT-6 Astra (max)	OpenAI	55	$2,57	71
Claude Opus 5 (max)	Anthropic	54	$4,21	58
Grok 4.6 (high)	xAI	51	$1,25	63
Kimi K3 (max)	Moonshot	50	$1,58	42
GLM-5.3 (max)	Z.ai	49	$1,26	87
Gemini 3.8 Flash (high)	Google	47	$0,74	334
Qwen3.8-Max	Alibaba	47	$1,19	40
GLM-5.3-Flash	Z.ai	46	$0,18	48
DeepSeek V4-Pro 0813 (max)	DeepSeek	42	$0,33	71

DeepSeek V4-Pro занимает в этой таблице последнее место по интеллекту; дешевле него только GLM-5.3-Flash, и тот из другого класса. Разброс между первой и последней строкой – 15 пунктов индекса, а между самой дорогой и самой дешёвой ценой среза – 34 раза. Это и есть честное позиционирование DeepSeek на сентябрь 2026: его берут за цену.

Оговорка про саму шкалу. Artificial Analysis публикует индекс версиями и перемасштабирует его между ними, поэтому «60» из релизного поста вендора и «42» из текущего среза – числа из разных систем координат. Сравнивать имеет смысл только внутри одного среза. Как устроено измерение в принципе – в разборе «Как работают бенчмарки LLM в 2026».

LMArena даёт вторую картину: в десятке лучших ни по тексту, ни по зрению DeepSeek там нет. У девяти верхних строк текстового рейтинга доверительные интервалы перекрываются – позиции с первой по девятую статистически неразличимы. Любое «модель X – лучшая» отсюда – это чтение рейтинга сверх того, что он измеряет, ровно тот аргумент, который серия уже разбирала в статье «Бенчмарки ИИ теряют смысл».

Китайские соседи

Kimi K3 – главный китайский конкурент DeepSeek по агентным задачам. В срезе Artificial Analysis он набирает 50 пунктов индекса при смешанной цене $1,58, то есть стоит примерно в пять раз дороже V4-Pro и на восемь пунктов выше него. В наш бенчмарк K3 как модель ещё не входит, и здесь приведены данные независимой площадки.

Отдельная неприятная для DeepSeek строка в той же таблице – GLM-5.3-Flash. 46 пунктов индекса и $0,18 смешанной цены: на четыре пункта выше V4-Pro и почти вдвое дешевле. Аргумент «возьмём DeepSeek, потому что дешевле китайских аналогов» больше не работает автоматически.

Где V4-Pro сильнее

Потолок ответа 393 216 токенов – максимальный в сравнении. Для генерации длинных документов конкурентов с такой цифрой в этой таблице нет.
Длинный контекст за вменяемые деньги: миллион токенов входа при цене порядка $0,435 за миллион на прямом доступе вне пика.
Код по данным производителя: LiveCodeBench 93,5 и SWE-bench Verified 80,6 у V4-Pro-Max.
Лицензия MIT на веса: модель можно забрать внутрь контура, чего нельзя сделать с закрытыми флагманами из верхней части таблицы.

Где V4-Pro уступает

Независимая оценка качества. 42 пункта Artificial Analysis – последняя строка среди десяти моделей этого среза.
Разрыв между цифрами производителя и независимой проверкой. Производитель заявляет 87,9 по Terminal Bench 2.1 и 60,0 по HLE с инструментами, независимый индекс при этом ставит модель в конец списка. Оба числа получены честно, они просто отвечают на разные вопросы.
Мультимодальность. У флагмана её нет вообще, у Flash она в статусе превью. У Claude, GPT и Gemini анализ изображений встроен в основную модель.
Коммуникация. По нашим данным, один из худших результатов среди топ-моделей в задачах на формулировку обратной связи.

Впрочем, разрыв в агентных задачах сокращается не только сменой модели. В августе 2026 исследование StateM подняло DeepSeek-V4 Flash с 82,7% до 88,1% на Terminal-Bench 2.1 без смены весов – только за счёт обвязки вокруг модели: ранбуков, постоянного состояния и проверки шагов. Что именно там сделано и почему это важно для доступных из России моделей – в разборе свежих бенчмарков промпт-инжиниринга.

Сравнить напрямую

DeepSeek V4 Pro vs Kimi K3 DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash (Yandex Cloud)

Знать, какая модель дешевле, полезно. Полезнее уметь объяснить, почему на вашей задаче дешёвая модель даёт приемлемый результат, а на соседней – нет.

Бесплатный модуль

Точная постановка задачи решает больше, чем выбор модели

Бесплатный модуль – это 9 практических задач менеджера: статус-отчёт за пять минут, письмо клиенту, скрининг резюме. Каждая сначала даёт убедительный результат, а потом показывает, какую ошибку вы в нём не заметили.

Детальный разбор инструментов с примерами

Готовые промпты для типовых задач

Навыки безопасного использования AI

Понимание, как измерять ROI

Открыть бесплатный модуль ->

Продолжите обучение

Откройте учебник и продолжите с того места, где остановились

Открыть учебник

Практическое применение для менеджера

«Перевод» с технического на человеческий – обобщение сложного технического отчёта в краткую записку для руководства.
Проверка логики решений (режим max) – загрузите бизнес-план и попросите найти слабые места. Максимальный уровень рассуждения указывает на неочевидные риски.
Анализ данных – опишите словами, что хотите узнать из таблицы Excel, и DeepSeek напишет формулы или скрипт.
Работа с большими документами – загрузите регламент или годовой отчёт (до ~2 500 страниц) и задавайте вопросы. Контекст в миллион токенов вмещает целые кодовые базы или корпоративные базы знаний.
Длинные документы на выход – потолок в 393 216 токенов позволяет просить связный текст на сотни страниц за один запрос, без склейки кусков.
Ускорение работы IT-команды – написание кода, проверка, тесты и документация.

Попробуйте сами: анализ рискованного решения

Ниже – управленческий кейс с неочевидными проблемами. Нажмите «Выполнить» и сравните, как V4-Pro, V4-Flash и Kimi K3 справляются с поиском рисков. Обратите внимание на глубину рассуждений и конкретность рекомендаций.

Попробуйте сами

Поиск рисков в бизнес-решении – V4-Pro vs V4-Flash vs Kimi

Вы

Ты – опытный бизнес-аналитик. Найди скрытые риски в следующем решении. ## Решение Сеть из 40 кофеен в Москве планирует за 3 месяца перевести все точки на полностью автоматизированное приготовление кофе (роботы-бариста). Бюджет: 120 млн руб. Ожидаемая экономия на ФОТ: 8 млн руб/мес. Окупаемость: 15 месяцев. Пилот на 2 точках показал рост скорости обслуживания на 40%. ## Контекст - 340 сотрудников-бариста подлежат сокращению - Договор аренды на 60% точек истекает через 18 месяцев - Средний чек: 380 руб, 70% выручки – утренний час пик (7:00–9:30) - NPS текущих клиентов: 72 ## Задание 1. Найди 3–5 рисков, которые авторы решения могли упустить 2. Для каждого: вероятность (высокая/средняя/низкая) и ущерб 3. Конкретные действия по снижению каждого риска 4. Какие предположения не подкреплены данными? 5. Итоговая рекомендация: принять, доработать или отклонить

Сравниваем:

deepseek-v4-pro · deepseek-v4-flash · kimi-k3

На что обратить внимание в ответах:

V4-Pro на максимальном уровне рассуждения выстраивает цепочку анализа и чаще находит неочевидные связи (аренда + сокращение = репутационный риск; пилот на 2 точках не показателен для 40)
V4-Flash отвечает быстрее и дешевле, но чаще пропускает взаимосвязи между рисками
Kimi K3 обычно структурирует ответ подробнее, но может быть избыточным

Кейс выше – заготовка: настоящая проверка начинается на ваших числах. 9 практических задач менеджера в бесплатном модуле помогут понять, какая модель нужна под вашу задачу. Без регистрации.

Доступ сразу после регистрации

Начать обучение

Обновление: наш бенчмарк, новые цены и Яндекс Облако (сентябрь 2026)

В нашем бенчмарке управленческих задач (42 модели, 80 сценариев) DeepSeek V4 проверялся на весенних ценах. Результаты по качеству остаются в силе, цифры по стоимости – уже нет.

DeepSeek V4-Pro

DeepSeek V4 Pro в 8 категориях задач

Шкала 0–10. Чем выше — тем лучше модель справилась с задачами

С ценами сейчас разнобой, и лучше показывать всю картину, чем выбирать одну удобную цифру. DeepSeek напрямую вне пика просит около $0,435 за миллион токенов на вход и $0,87 на выход, попадание в кэш – порядка $0,0036. Смешанная цена OpenRouter по 16–17 провайдерам – около $0,69 и $1,37, чтение кэша $0,057. Расхождение даёт и сама пиковая тарификация, и то, что каждый провайдер закладывает свою маржу. Для бюджета берите тот канал, через который реально пойдёт трафик.

Кому модель подходит по нашим сценариям: планы внедрения процессов, скрипты сложных командных разговоров, массовая рутинная переписка. Где она систематически подводит: ROI и финансовые модели с ошибками в расчётах, юридические обоснования, анализ тарифов SaaS.

DeepSeek V4-Flash

$0,09/$0,18 за миллион токенов вне пика – это последняя опубликованная цена модели, и в пиковые окна она удваивается. В нашем бенчмарке Flash занял место выше Gemini 3.1 Pro при цене в два порядка ниже. Рабочая модель для текстов и планов, если расписание запросов удаётся развести по тарифным окнам.

Подходит: еженедельные отчёты, классификация обратной связи, квартальные планы и матрицы рисков. Не подходит: бюджеты и финансовые модели, международное право и GDPR, код автоматизации.

DeepSeek на Яндекс Облаке – стоит ли?

Яндекс предлагает DeepSeek V4 Flash через свой API. DeepSeek V4 Flash (Yandex Cloud) – та же самая модель, но с фиксированной ценой, и после августовских изменений картина наценки стала зависеть от времени суток.

Параметр	DeepSeek напрямую, вне пика	DeepSeek напрямую, в пик	Яндекс Облако
Input за 1M	$0,09	$0,18	$3,00
Output за 1M	$0,18	$0,36	$5,00
Наценка Яндекса	×33 на вход, ×28 на выход	×17 на вход, ×14 на выход	–

В весенней версии статьи здесь стояла наценка 28–33 раза. Она никуда не делась, просто перестала быть единственной: пиковые окна сокращают разрыв вдвое.

За что платите: прямой доступ из России без VPN, SLA от Яндекса, хранение данных в РФ, контекстное окно в миллион токенов. Вердикт тот же, но с поправкой на расписание. Командам, которые уже работают в Яндекс Облаке и автоматизируют задачи без отдельного AI-бюджета, такая переплата может быть оправдана. Если VPN не проблема и трафик удаётся увести из пиковых окон, прямой доступ дешевле в десятки раз, а по нашему бенчмарку ещё и немного точнее.

Предыдущие поколения

DeepSeek V3.2 (протестирован ранее) – крепкий верхний средний уровень. Особенно силён в планировании и решении проблем. Серьёзный пробел – коммуникация: один из худших результатов среди всех протестированных моделей.

DeepSeek R1 – сопоставимый уровень. Сильные стороны – поиск информации и аналитика, где пошаговое мышление даёт заметное преимущество.

Цена vs Качество: где модель на карте рынка

Каждая точка – модель из BenchLM. Выше – сильнее, левее – дешевле. Выделены модели из этого обзора.

Полные интерактивные результаты ->

Подробный разбор по категориям – в статье о лучших AI для менеджера в России.

Ограничения и риски

Мультимодальность в статусе превью – флагман V4-Pro текстовый, вход изображений появился 21 августа только на Flash-тире и с суффиксом -exp. Реальное видео модель не обрабатывает. Генерация изображений – отдельная линия Janus-Pro с разрешением 384×384. У Claude, GPT и Gemini мультимодальность встроена в основную модель.
Безопасность контента – защитные фильтры слабее, чем у ChatGPT и Claude. Модель легче «уговорить» сгенерировать нежелательный контент.
Конфиденциальность данных – компания базируется в Китае. Решение: скачать модель (MIT-лицензия) и развернуть локально – дистилляты DeepSeek на 7B и 14B запускаются на обычном ноутбуке. Помнить при этом про FP4 на публичном эндпоинте: поведение API и локальной сборки из полных весов различается.
Меньше готовых интеграций – нет официальных плагинов для CRM, ERP. Но поддерживает формат API OpenAI и Anthropic – большинство инструментов работают через адаптер.
Стабильность API – в пиковые часы бывают задержки и отказы. С 16 августа пик зафиксирован в тарифах, что намекает на то, где именно нагрузка максимальна. Для продакшн-систем стоит использовать прокси-провайдеров (DeepInfra, Together.ai, OpenRouter).
Ломка старых интеграций – идентификаторы deepseek-chat и deepseek-reasoner отключены 24 июля 2026 года. Если интеграцию не обновили, она уже не работает.
Китайский язык как приоритет – на русском качество хорошее. По нашим данным, DeepSeek V3.2 превосходит все российские модели (включая Alice AI и GigaChat) даже в задачах с российской спецификой.

Тарифы и доступность

С 16 августа 2026 DeepSeek считает токены по двум ставкам. Пиковые окна – 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, внутри них цена вдвое выше. По московскому времени это 04:00–07:00 и 09:00–13:00.

Второе окно накрывает российское рабочее утро целиком. Всё, что гоняется интерактивно с девяти до часу, платит двойную ставку; всё, что можно увести в ночной батч, платит половину. Разница между этими двумя режимами работы – ровно два раза, и ни на одной странице с ценами вы её не увидите: она зависит от вашего расписания.

Канал	Input за 1M	Output за 1M	Кэш
DeepSeek напрямую, вне пика	$0,435	$0,87	~$0,0036
DeepSeek напрямую, в пик	~$0,87	~$1,74	вдвое дороже внепикового
OpenRouter, смешанная по 16–17 провайдерам	~$0,69	~$1,37	$0,057 на чтение
DeepSeek V4-Flash напрямую, вне пика	$0,09	$0,18	~$0,014

Бесплатный доступ – на chat.deepseek.com можно пользоваться бесплатно, включая глубокий режим рассуждения.
Open source (MIT) – все модели доступны для скачивания, коммерческого использования и доработки без ограничений.
Кэш подорожал сильнее всего – ставка на попадание в кэш для V4-Pro выросла вплоть до 1 100% относительно первых цен превью. Сценарии, где экономия строилась на повторных запросах с длинным общим префиксом, стоит пересчитать заново.
Скидка 75%, объявленная весной временной, летом стала постоянной, а в августе к ней добавилась пиковая надбавка. Итог: стандартная цена V4-Pro на выходе – $0,87 вне пика и около $1,74 в пик.
Провайдеры расходятся в цене – прямой доступ DeepSeek дешевле смешанной ставки OpenRouter примерно в полтора раза, зато OpenRouter закрывает вопрос доступности и отказоустойчивости.

Пересчёт для бюджета выглядит так. Команда, обрабатывающая 100 миллионов токенов в месяц на V4-Flash, при прежних ценах платила за выход около $18. Тот же объём в пиковом окне стоит вдвое дороже, а на V4-Pro в пик счёт уходит в сотни долларов. Единственный бесплатный способ вернуть деньги – перенести batch-нагрузку из окна 09:00–13:00 по Москве.

Что изменилось с V3 на V4

Параметр	DeepSeek V3.2	DeepSeek V4-Pro
Контекст	128K токенов	1 000 000 токенов
Параметры	671B (37B активных)	1.6T (49B активных)
Режимы мышления	отдельная модель R1	встроено (3 уровня усилия)
Лицензия	Custom open	MIT
Макс. выход	~8K	393 216 токенов
Вход изображений	нет	нет у Pro, превью у Flash
Совместимость API	OpenAI-формат	OpenAI + Anthropic
Тарификация	плоская	пиковая и внепиковая с 16.08.2026
Чипы	Nvidia H800	Nvidia + Huawei Ascend

Миграция со старых версий

Идентификаторы deepseek-chat и deepseek-reasoner отключены 24 июля 2026 года. До этого они перенаправлялись на V4-Flash, теперь запросы к ним просто не проходят. Актуальные идентификаторы – deepseek/deepseek-v4-flash, deepseek/deepseek-v4-pro и deepseek-v4-flash-vision-exp для входа изображений.

Заодно проверьте названия режимов рассуждения: на прямом API это low, high и max, на OpenRouter – high и xhigh. Интеграция, которая честно передавала reasoning_effort: "max" в один канал, в другом может молча уйти в дефолт.

Полезные ссылки

За четыре месяца DeepSeek поднял цены, ввёл пиковые окна, подорожал в кэше на порядок – и остался самым дешёвым флагманом в независимой таблице. Покупатель, который брал его весной «потому что дёшево», в сентябре берёт его по той же причине и платит больше.

Таблица при этом не отвечает на главный вопрос: сколько пунктов индекса теряет ваша конкретная задача. Проверить это можно только на своих сценариях, и лучше до того, как модель вшита в процесс и её замена станет отдельным проектом.

Специализация