DeepSeek V4 Pro Release-Datum: Bereits 14x günstiger als Kimi K3, noch nicht so intelligent

Am 31. Juli 2026 veröffentlichte das Unternehmen einen Changelog-Eintrag, in dem bekannt gegeben wurde, dass sein günstiges Modell das teure geschlagen habe. Der Eintrag handelte von DeepSeek V4 Flash, der 284B-Effizienzstufe, und die Schlagzeile lautete: „deutlich verbesserte Agent-Fähigkeiten, mit Benchmark-Ergebnissen, die weit über V4-Pro-Preview liegen.“ V4-Pro-Preview ist DeepSeek V4 Pro – das Flaggschiff mit 1,6 Billionen Parametern, das pro Token dreimal so viel kostet. Derselbe Eintrag endete mit einem einzigen Satz dazu: „Die offizielle Veröffentlichung von DeepSeek-V4-Pro wird bald folgen.“ Das ist der Kontext für die derzeit kursierende Prognose, dass das echte V4 Pro, wenn es erscheint, Kimi K3-Niveau erreichen, aber zehnmal günstiger sein wird. Eine Hälfte davon ist bereits messbar, und sie ist in die Richtung falsch, die fast niemand erwartet.

Eine Anmerkung dazu, was dieser Artikel ist und was nicht. Es gibt hier kein geleaktes System Card, keinen internen Benchmark, kein Datum. Die kursierende Vorhersage stammt von @scaling01 auf X – „DeepSeek-V4 Pro wird ein Knaller, wahrscheinlich auch auf Kimi-K3-Niveau, aber 10x günstiger“ – und sie ist eine Prognose eines viel beachteten Praktikers, keine Enthüllung von jemandem mit Zugang. Sie als Leak zu behandeln, ist genau das, wie schlechte Berichterstattung über Erscheinungstermine entsteht. Was wir stattdessen tun können, ist, die beiden überprüfbaren Hälften dieser Behauptung zu nehmen und sie mit Zahlen abzugleichen, die bereits existieren, denn der Vorschau-Build ist seit drei Monaten aufrufbar und sowohl er als auch Kimi K3 wurden von einem unabhängigen Labor getestet. Alles unten ist nach Quelle gekennzeichnet: die eigene Dokumentation des Unternehmens, Messungen von Artificial Analysis oder Arithmetik, die wir selbst durchgeführt haben und offenlegen.

Was DeepSeek tatsächlich gesagt hat – und was nicht

Der bestätigte Umfang ist größer, als die Einordnung als „unveröffentlichtes Modell“ vermuten lässt. V4 Pro ist keine Vaporware – Sie können es jetzt abrufen. Was nicht passiert ist, ist die Veröffentlichung, die das Unternehmen selbst als offiziell betrachtet.

• Architektur — ein Mixture-of-Experts-Modell mit 1,6 Billionen Gesamtparametern und 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token, vom Unternehmen bestätigt und auf Artificial Analysis identisch als 1600B/49B gelistet.

• Kontext und Ausgabe — ein Eingabefenster mit 1M Token (1.048.576) und bis zu 384K Ausgabe-Token. Text rein, Text raus; keine Bild-, Audio- oder Videoeingabe.

• Lizenz und Gewichte — MIT, mit Gewichten, die auf Hugging Face veröffentlicht sind. Dies ist ein Flaggschiff mit offenen Gewichten, was genau der Grund ist, warum der Vergleich mit Kimi K3 interessant ist.

• Listenpreis — 0,435 $ pro Million Eingabe-Tokens bei einem Cache-Miss, 0,003625 $ bei einem Cache-Hit und 0,87 $ pro Million Ausgabe-Tokens, von der eigenen Preisseite des Unternehmens.

• Interfaces — OpenAI-kompatible ChatCompletions und Endpunkte im Anthropic-Format sowie Reasoning-Aufwandstufen, Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgabe.

• Bisherige Zeitleiste — die V4-Familie erschien als Vorschau am 24. April 2026; die alten deepseek-chat und deepseek-reasoner Modellnamen wurden am 24. Juli 2026 eingestellt; Flash erhielt seinen offiziellen Build am 31. Juli 2026; Pro nicht.

• 6. August 2026 — DeepSeek hat Entwicklern mitgeteilt, dass es plant, die Gesamtpreise für DeepSeek-API-Dienste „in naher Zukunft, wobei eine erhebliche Erhöhung erwartet wird“ anzuheben, und bekräftigte, dass die offizielle V4-Pro-Veröffentlichung folgen wird. Es wurden weder neue Tarife noch ein Wirksamkeitsdatum veröffentlicht.

Und die Teile, die wirklich unbekannt bleiben, also der Großteil dessen, wonach die Menschen suchen:

• Das GA-Datum — weiterhin nicht angekündigt. „Wird bald folgen“ bleibt die gesamte offizielle Zusage des Unternehmens. Unbestätigte Presseberichte deuten auf ein Zeitfenster Mitte August hin — ein Medium brachte den 10.–20. August ins Spiel, und die Preisseite eines Wiederverkäufers änderte am 3. August die Preise für den V4 Pro cache in einem Muster, das historisch gesehen einer Veröffentlichung vorausgeht — aber nichts davon ist eine Aussage des Unternehmens. Es wurde kein Datum bestätigt.

• Was der GA-Build ändern wird — nicht angegeben. Das Unternehmen hat nicht gesagt, ob das offizielle V4 Pro ein erneutes Post-Training derselben Gewichte, ein neues Pretraining oder eine Preisanpassung ist.

• Ob der Preis es überlebt — unbeantwortet, und es gibt einen spezifischen Grund, sich darüber Sorgen zu machen, auf den wir weiter unten zu sprechen kommen.

Eine Korrektur, die ausdrücklich vorgenommen werden sollte, da die Suchergebnisse zu dieser Frage verunreinigt sind: Sie werden Seiten finden, die behaupten, dass die V4-Familie am 20. Juli 2026 die allgemeine Verfügbarkeit erreicht hat. Das unternehmenseigene Änderungsprotokoll, elf Tage nach diesem Datum, besagt, dass die offizielle V4-Pro-Veröffentlichung noch aussteht, und fügt hinzu, dass das Update vom 31. Juli „nur die DeepSeek-V4-Flash-API aktualisiert. Die DeepSeek-V4-Pro-API und die APP/WEB-Modelle bleiben unverändert.“ Wenn eine Zusammenfassung eines Drittanbieters und das primäre Änderungsprotokoll eines Anbieters nicht übereinstimmen, gewinnt das Änderungsprotokoll.

Die Preisangabe: „10x billiger" ist die konservative Lesart.

Kimi K3 lists at $3.00 per million input tokens and $15.00 per million output, with cache hits at $0.30. V4 Pro lists at $0.435 and $0.87, with cache hits at $0.003625. Setzt man diese gegeneinander ins Verhältnis, stellt sich heraus, dass „10x“ das untere Ende einer Spanne ist, nicht die Schlagzeile:

• Eingabetokens — 3,00 $ gegenüber 0,435 $, also ist V4 Pro 6,9-mal günstiger. Dies ist die eine Dimension, bei der die Behauptung übertreibt.

• Output-Tokens — 15,00 $ gegenüber 0,87 $, also 17,2-mal günstiger. Die Ausgabe ist der Bereich, in dem Reasoning-Modelle am meisten ausgeben, was diese Zahl zur wichtigsten macht.

• Ein 70/30-Input-Output-Mix — 6,60 $ pro Million gegenüber 0,5655 $, also 11,7x.

• Der 7:2:1-Cache-Hit/Input/Output-Mix von Artificial Analysis — 2,31 $ gegenüber 0,18 $, also das 12,8-fache.

• Cache-Eingabe — 0,30 $ gegenüber 0,003625 $, etwa 83x. Der Cache-Read-Preis des Unternehmens belegt Platz 4 von 101 Modellen, die Artificial Analysis verfolgt, bei einem Abschlag von 99 % gegenüber der eigenen Cache-Miss-Rate.

Hypothetische Mischungen sind angreifbar, also hier eine gemessene. Artificial Analysis veröffentlicht, was es tatsächlich für die Durchführung seines vollständigen Intelligence Index bei jedem Modell ausgegeben hat – dieselbe Evaluationssuite, derselbe Aufbau, echte Token-Zahlen statt eines angenommenen Verhältnisses. Kimi K3 kostete 2.437,41 $ für die Evaluierung. V4 Pro kostete 176,34 $. Das ist das 13,8-fache bei identischer Arbeitslast, in Dollar, die jemand wirklich bezahlt hat.

Es lohnt sich zu verstehen, warum diese Zahl unter dem 17,2x-Output-Preis-Verhältnis liegt, denn es ist genau der Punkt, an dem die Billigkeit von V4 Pro teilweise selbstverschuldet ist. V4 Pro ist wortreich: Es verbrauchte 180 Mio. Output-Tokens, um den Index zu durchlaufen, gegenüber 130 Mio. bei Kimi K3 und einem Median von 100 Mio. in seiner Klasse. Es gibt also etwa 38 % mehr Tokens aus, um zu sagen, was es zu sagen hat, was den Vorteil pro Token schmälert. Die 13,8x-Zahl hat das bereits eingepreist; die 17,2x-Zahl nicht. Wenn Sie budgetieren, verwenden Sie die gemessene Zahl.

Dies ist auch der Teil der Geschichte, den man leicht selbst überprüfen kann, statt ihn einfach zu glauben. Da OrcaRouter die Listenpreise der Anbieter ohne Aufschlag (0 %) direkt durchreicht, stammen die Preise pro Token auf unseren Modellseiten deepseek/deepseek-v4-pro und kimi/kimi-k3 direkt von den beiden Anbietern — K3 weist auf unserer Seite $3.00/$15.00 aus und auf der von Moonshot $3.00/$15.00 — es handelt sich also nicht um einen weiterverkauften Tarif mit versteckter Marge — was bedeutet, dass sich die obige Rechnung auf einer einzigen Rechnung nachvollziehen lässt und dass eine Preisänderung eines der beiden Anbieter noch am selben Tag auf unserer Seite landet, nicht erst nach einem Vertragszyklus.

Der Intelligenz-Anspruch: 13 Punkte, nicht Parität.

„Kimi K3 level“ ist die Hälfte der Prognose, die den Kontakt mit den aktuellen Zahlen nicht überlebt. Beim Intelligence Index von Artificial Analysis erreicht Kimi K3 zum 5. August 2026 57 Punkte und DeepSeek V4 Pro (Reasoning, maximale Anstrengung) 44 Punkte – Platz 6 von 101 Modellen, was eine wirklich starke Platzierung ist, und immer noch 13 Punkte Rückstand. Beide werden von demselben Labor anhand desselben zusammengesetzten Index gemessen, beide mit maximaler Reasoning-Anstrengung, beide mit einem Kontext von 1 Million Token.

Die Benchmarks der Anbieter erzählen eine andere und schmeichelhaftere Geschichte – genau deshalb brauchen sie eine Kennzeichnung. Das Unternehmen berichtet für V4 Pro-Preview 80,6 % bei SWE-bench Verified und 90,1 % bei GPQA Diamond. Moonshot berichtet für Kimi K3 76,8 % bei SWE-bench Verified und 93,5 % bei GPQA Diamond. Nimmt man die Zahlen für bare Münze, gewinnt V4 Pro den Programmier-Benchmark eindeutig. Keiner der beiden Datensätze wurde unabhängig reproduziert; sie wurden mit unterschiedlichen Testumgebungen von Teams erstellt, die ein Eigeninteresse am Ausgang haben. Bei dem einen zusammengesetzten Benchmark, bei dem ein Dritter beide Modelle selbst getestet hat, kehrt sich die Reihenfolge um. Das ist die ganze Begründung dafür, Einzel-Benchmark-Vergleichen zwischen Anbietern zu misstrauen.

Zwei Dinge bezüglich der Indexzahl verdienen eigene Vorbehalte. Erstens: Wenn du ältere Berichte findest, die V4 Pro mit 52 statt 44 angeben, liegen sie nicht falsch – Artificial Analysis' eigener Artikel zum Start im April hat V4 Pro (Max) tatsächlich auf 52 gesetzt und als das Open-Weights-Reasoning-Modell Nummer 2 bezeichnet. Der Index wird überarbeitet, und diese Überarbeitungen verändern die Bewertung jedes Modells. Die Faustregel lautet: Nur Vergleiche mit demselben Datenstand sind aussagekräftig; eine 52 vom April und eine 57 vom August gehören nicht in denselben Satz. Zweitens: Die Seite von Artificial Analysis ist mit „Released April 2026“ datiert und unterscheidet nicht zwischen der Vorschauversion und einer zukünftigen offiziellen Version; ihre 44 ist also eine Messung dessen, was der Endpunkt geliefert hat, wann auch immer getestet wurde.

Wo V4 Pro Kimi K3 klar schlägt, sind die Achsen, die nicht Intelligenz sind. Es erzeugt 66,5 Token pro Sekunde gegenüber 37,6 bei K3, in einer Klasse, deren Median 65,9 beträgt – V4 Pro liegt also etwa im Durchschnitt seiner Klasse, und Kimi K3 ist ungewöhnlich langsam. Die Zeit bis zum ersten Token beträgt 1,61 Sekunden gegenüber 2,85. Bei einer interaktiven Agentenschleife ist dieser Unterschied bei jeder Runde spürbar, und er ist das stärkste Argument für den Vorschau-Build, wie er heute dasteht.

Was Flashes offizieller Build uns über Pro verrät

Hier ist das, was echten Beweisen über das unveröffentlichte Modell am nächsten kommt, und es stammt von dem Schwestermodell, das den Prozess bereits durchlaufen hat.

Das Änderungsprotokoll des Unternehmens vom 31. Juli besagt, dass „DeepSeek-V4-Flash-0731 behält dieselbe Modellarchitektur und -größe wie DeepSeek-V4-Flash-Preview bei und wurde nur erneut nachtrainiert." Gleiche Anzahl an Gewichten, gleiche Architektur, gleicher Preis – nur Nachtraining. Artificial Analysis bewertete das Ergebnis mit 50 Punkten gegenüber 40 für den vorherigen Flash-Build. Zehn Punkte im Gesamtindex, allein durch Nachtraining, ohne zusätzliche Kosten pro Token. Sein Output-Token-Verbrauch im Index sank ebenfalls um 12 %, von ~234 M auf ~206 M, sodass es zum gleichen Listenpreis günstiger zu betreiben war.

Überträgt man diesen Präzedenzfall auf Pro, ist die Rechnung unvermeidlich: 44 plus 10 ergibt 54. Kimi K3 liegt bei 57. Selbst wenn das offizielle V4 Pro das mit Abstand erfolgreichste Post-Training-Upgrade wiederholt, das das Unternehmen öffentlich demonstriert hat, bleibt es etwa drei Punkte unter dem „Kimi-K3-Niveau“ – während der Betrieb nur etwa ein Vierzehntel so viel kostet. Das ist ein bemerkenswertes Ergebnis – und nicht das, was die Prognose vorhersagt.

Die ehrlichen Vorbehalte zu dieser Extrapolation, die reine Arithmetik und keine Vorhersage ist: Ein +10-Zuwachs bei einem 284B-Modell sagt wenig darüber aus, was sich bei einem 1.6T-Modell erreichen lässt, und der Spielraum könnte größer oder viel kleiner sein. Das Unternehmen hat nicht gesagt, dass der Pro-Build ausschließlich aus Post-Training bestehen wird. Und der Index ist zusammengesetzt, sodass drei Punkte ein einziges Benchmark ausmachen können. Der Grund, die Zahl trotzdem zu berechnen, ist, dass sie der einzige quantifizierte, vom Anbieter bestätigte Präzedenzfall ist, der existiert, und dass sie weit mehr ist als das, worauf die Prognose beruht.

Noch ein Detail aus diesem Änderungsprotokoll verdient es, hervorgehoben statt wiederholt zu werden: Die agentischen Scores von Flash wurden mit „dem Harness-Minimalmodus des Unternehmens (wird bald veröffentlicht)“ bei maximalem Aufwand, topp=0.95 und Temperatur=1.0 erzeugt. Der Harness, der die Zahlen generiert hat, wurde nicht öffentlich veröffentlicht – er ging Anfang August in die Closed Beta –, sodass diese Zahlen selbst im Prinzip von niemandem außerhalb des Unternehmens reproduziert werden können, nicht weil sie falsch sind, sondern weil das Instrument nicht verfügbar ist. Erwarten Sie, dass die Pro-Version mit demselben Sternchen erscheint.

Die Klauseln, die die Billigmodell-These zunichtemachen könnten

In der Preislistendokumentation des Unternehmens ist eine Richtlinie versteckt, in der fast keine Abdeckung der Preise der V4-Linie enthalten ist. In den Worten des Unternehmens wird die API „bald einen Zeitplan einführen“, unter dem „während der Stoßzeiten die Preise 2x so hoch sein werden wie die regulären Preise, anwendbar auf alle Abrechnungsposten.“ Die Stoßzeiten sind definiert als 09:00–12:00 und 14:00–18:00 Uhr Pekinger Zeit, täglich – sieben Stunden am Tag, jeden Tag. Das Datum des Inkrafttretens ist „vorbehaltlich der offiziellen Ankündigung“, und zum Zeitpunkt dieses Schreibens ist der Aufschlag nicht aktiv.

Beachten Sie die Richtung. Das Unternehmen bot historisch außerhalb der Spitzenzeiten Rabatte auf V3 und R1 an; dies ist ein Spitzenzuschlag auf den Standardtarif. Wenn er mit dem angegebenen Multiplikator aktiviert wird, wird der Tagespreis des V4 Pro für Input 0,87 $ und für Output 1,74 $ betragen. Der Vergleich ändert sich: Der 11,7-fache kombinierte Vorteil gegenüber Kimi K3 fällt auf das 5,8-fache, und der gemessene 13,8-fache fällt auf das 6,9-fache. Immer noch günstig. Nicht mehr „10x billiger“, und nicht mehr günstig zu den Zeiten, zu denen ein europäisches oder asiatisches Team tatsächlich arbeitet.

Am 6. August fiel der größere Schuh. DeepSeek kündigte auf seiner Entwicklerplattform an, die Gesamtpreise für die DeepSeek-API-Dienste „in naher Zukunft“ anzuheben, „wobei eine deutliche Erhöhung erwartet wird“. Es wurden weder neue Tarife noch ein Stichtag veröffentlicht, und das Unternehmen hat nicht mitgeteilt, ob die Erhöhung getrennt von der Spitzenzeiten-Regelung erfolgt oder zusammen mit ihr greift. Die Presse, die über das Unternehmen berichtet, wertete die Ankündigung als Signal, dass die offizielle V4-Pro-Veröffentlichung unmittelbar bevorsteht – ein unveröffentlichtes Flaggschiff preist man nicht aggressiv in ein Rabattregime ein, das man gerade dabei ist zu verlassen. Wer heute ein Kostenmodell auf Basis von V4 Pro erstellt, sollte beide Szenarien durchrechnen, und wer eine Schlagzeile liest, die besagt, das Unternehmen sei 14-mal günstiger – einschließlich dieser hier –, sollte wissen, dass sie eine Preisliste beschreibt, an der eine angekündigte Befristung hängt. Das ist der mit Abstand wahrscheinlichste Weg, auf dem die Preishälfte der Prognose nicht mehr zutrifft, und es hat nichts mit dem Modell zu tun.

So erfahren Sie, dass der offizielle Build eingetroffen ist.

Es gibt ein Detail in der Art, wie das Unternehmen versendet, das wichtiger ist als das Datum, und es ist eine echte betriebliche Gefahr.

Die API-Modell-ID ist deepseek-v4-pro. Nicht deepseek-v4-pro-preview, und kein datierter Build-String — obwohl das Änderungsprotokoll des Unternehmens selbst den aktuellen Build als V4-Pro-Preview und den ausgelieferten Flash-Build als V4-Flash-0731 bezeichnet. Als Flash offiziell wurde, lautete die Anweisung: „Die API-Aufrufmethode bleibt unverändert — setzen Sie den Modellnamen einfach auf deepseek-v4-flash, um die neueste Version zu verwenden.“ Mit anderen Worten: Das Festlegen der Modell-ID bestimmt nicht den Build. Dieselbe Zeichenkette begann stillschweigend, einen anderen Satz von Gewichten auszuliefern, mit deutlich anderem Verhalten und zehn zusätzlichen Indexpunkten.

Die praktische Antwort auf die Frage „Wann erscheint V4 Pro?“ lautet also: Wenn Sie deepseek-v4-pro in der Produktion aufrufen, werden Sie es möglicherweise daran merken, dass sich Ihre eigenen Ausgaben ändern. Konkret sollten Sie auf Folgendes achten: einen neuen datierten Eintrag im API-Änderungsprotokoll des Unternehmens, in dem zuerst die Veröffentlichung von Flash erschien; ein Build-Suffix wie V4-Pro-0731 im Text dieses Eintrags, auch wenn die aufrufbare ID weiterhin ohne Zusatz bleibt; eine Neubewertung auf der V4-Pro-Seite von Artificial Analysis, die die erste unabhängige Bestätigung sein wird, die Sie erhalten; den angekündigten Preisanstieg, der sich in tatsächlichen Tarifen niederschlägt, denn die allgemeine Verfügbarkeit (GA) ist der natürliche Zeitpunkt für das Inkrafttreten sowohl der Preise als auch des Stoßzeitenplans; und die Responses-API des Unternehmens, deren Dokumentation besagt, dass die Unterstützung für deepseek-v4-pro für Anfang August geplant ist — das Verschwinden des Modells aus der Liste „geplant“ und sein Erscheinen in der Liste „unterstützt“ ist so nah an einem offiziellen Release-Signal, wie das Unternehmen es nur veröffentlicht. Zwei Signale, die wir nicht bestätigen können, sind dennoch wissenswert: Eine Preisseite eines Wiederverkäufers hat am 3. August die Cache-Preise für V4 Pro in einem Muster angepasst, das historisch einer Veröffentlichung vorausgeht, und die interne Evaluierungsumgebung des Unternehmens befindet sich in einer geschlossenen Beta, was bedeutet, dass seine Anbieter-Benchmarks möglicherweise endlich überprüfbar werden, wenn sie erscheint. Eine Zeichenfolge, die wie deepseek-v4-pro-202606 aussieht, ist außerdem als durchgesickerte Build-Kennung im Umlauf; wir konnten sie gegen keine offizielle Unternehmensquelle verifizieren, und sie sollte kein Gewicht haben, bis jemand es kann.

Sollten Sie heute auf der Vorschau aufbauen?

Für die meisten, die dieses Modell bewerten, ist das Veröffentlichungsdatum die falsche Frage. Die Vorschau ist aufrufbar, kostenpflichtig, MIT-lizenziert und belegt laut unabhängiger Messung Platz 6 von 101 bei Intelligenz. Die eigentliche Frage ist, was das anstehende GA mit der Arbeit macht, die Sie jetzt erstellen – und dafür gibt es zwei unterschiedliche Antworten.

Wenn Sie zwischen V4 Pro und Kimi K3 auf Basis der Leistungsfähigkeit wählen, deuten die aktuellen Erkenntnisse darauf hin, dass Kimi K3 das Gesamtergebnis um 13 Punkte gewinnt und V4 Pro bei Geschwindigkeit, Latenz und Kosten mit deutlichem Abstand vorn liegt — und dass ein anstehendes Post-Training-Upgrade die Intelligenzlücke möglicherweise verkleinern, aber nicht schließen wird. Wenn Ihre Arbeit an der Grenze anspruchsvoller Denkaufgaben liegt, sind diese 13 Punkte das A und O, und der Preis ist nebensächlich. Wenn Ihre Arbeit ein hohes Volumen hat und lediglich schwierig ist, ist es schwer zu rechtfertigen, das 14-Fache dafür zu zahlen.

Wenn du dich bereits für V4 Pro entschieden hast, ist das zu managende Risiko nicht das Veröffentlichungsdatum, sondern der stille Tausch: Der Build hinter dieser Modell-ID wird sich unbemerkt ändern, genau wie bei Flash, und deine Evals sollten das erkennen können. Halte einen Regressionssatz bereit, den du bei Bedarf erneut ausführen kannst, und halte ein zweites Modell erreichbar, ohne eine Codeänderung vorzunehmen. Das ist der banale Grund, warum wir Failover genau so gebaut haben — V4 Pro, V4 Flash und Kimi K3 liegen alle hinter einem OrcaRouter-Schlüssel an einem OpenAI-kompatiblen Endpoint, sodass „Eval auf allen drei erneut ausführen, dann Traffic verlagern“ eher eine Konfigurationsänderung als eine Beschaffungsaktion ist und ein schlechter GA-Build eine Routing-Entscheidung statt eines Vorfalls. Ein unerprobtes Flaggschiff auszuprobieren ist viel einfacher, wenn die Rückgängigmachung dieser Entscheidung nichts kostet.

Fragen, die die Leute tatsächlich stellen

Ist DeepSeek V4 Pro veröffentlicht oder nicht?

Beides, je nachdem, was Sie meinen, weshalb die Suchergebnisse widersprüchlich sind. Das Modell ist seit dem Start der V4-Vorschau am 24. April 2026 öffentlich aufrufbar, mit veröffentlichten Preisen, offenen Gewichten unter der MIT-Lizenz und unabhängigen Benchmarks. Aber das firmeneigene Changelog vom 31. Juli 2026 besagt ausdrücklich, dass die V4-Pro-API „unverändert“ sei und ihre offizielle Veröffentlichung „bald folgen“ werde, und am 6. August erklärte DeepSeek erneut, die offizielle Version werde so bald wie möglich veröffentlicht, während es eine große Preiserhöhung für die API ankündigte. Also: verfügbar, aber noch nicht offiziell. Ein Datum wurde nicht bestätigt; unbestätigte Berichte deuten auf Mitte August, was die Wartezeit kurz machen würde.

Wird der offizielle Build so gut sein wie Kimi K3?

Gemessen am einzigen verfügbaren quantifizierten Präzedenzfall: wohl eher nicht. Flashs offizieller Build gewann allein durch Post-Training 10 Punkte im Intelligence Index von Artificial Analysis; V4 Pro liegt bei 44 und Kimi K3 bei 57, sodass ein identischer Zuwachs bei 54 landen würde. Diese Extrapolation könnte in beide Richtungen falsch sein – ein 1,6-T-Modell könnte einen anderen Spielraum haben als ein 284-B-Modell, und das Unternehmen hat nicht gesagt, dass die Pro-Veröffentlichung ausschließlich aus Post-Training bestehen wird. Aber wer heute Gleichstand behauptet, behauptet etwas, das keine veröffentlichte Messung stützt.

Warum erzielt das günstige Modell von DeepSeek derzeit höhere Werte als sein Flaggschiff?

Wegen der Reihenfolge der Veröffentlichungen, nicht weil Flash das bessere Modell ist. Flash erhielt am 31. Juli ein Post-Training-Upgrade, das es auf dem Index von 40 auf 50 brachte; Pro hat kein entsprechendes Upgrade erhalten, daher wird es weiterhin auf Basis des Post-Trainings vom April gemessen. Das Unternehmen sagt dies selbst und beschreibt die agentischen Ergebnisse von Flash-0731 als „die V4-Pro-Preview bei Weitem übertreffend“. Die Umkehrung ist eine Momentaufnahme einer unvollendeten Einführung, und die ausstehende Pro-Veröffentlichung wäre genau das, was sie beenden würde.

Ist der Preis von 0,435 $ / 0,87 $ sicher, um darauf ein Kostenmodell aufzubauen?

Bedingt, und weniger sicher als noch vor einer Woche. Es handelt sich um den derzeit veröffentlichten Listenpreis des Unternehmens, und er spiegelt bereits eine große dauerhafte Reduzierung gegenüber den V4-Einführungspreisen wider. Doch am 6. August kündigte DeepSeek an, die API-Preise insgesamt zu erhöhen, „mit einer erheblichen Preissteigerung ist zu rechnen“, und es wurden noch keine neuen Tarife oder ein Datum veröffentlicht – zusätzlich zu der angekündigten, aber inaktiven Stoßzeiten-Regelung, die alle Abrechnungspositionen für sieben Stunden am Tag verdoppeln würde. Modellieren Sie beide Szenarien, und beachten Sie, dass selbst der verdoppelte Fall immer noch etwa 6x billiger ist als Kimi K3.

Die ehrliche Lesart

Die Vorhersage, die dies angestoßen hat, lag zur Hälfte richtig, und die Hälfte, die richtig lag, ist die Hälfte, die den Leuten am schwersten zu glauben fallen wird. „10x billiger“ untertreibt es: Bei derselben gemessenen Evaluierungsarbeitslast kostete der Vorschau-Build von DeepSeek V4 Pro 176,34 $ gegenüber 2.437,41 $ bei Kimi K3, und bei zwischengespeichertem Input ist der Unterschied nicht zehnfach, sondern etwa achtzigfach. „Kimi K3-Niveau“ ist der Teil, der noch nicht erreicht ist – 44 gegenüber 57 bei dem einen zusammengesetzten Test, den ein unabhängiges Labor mit beiden durchgeführt hat, mit einer optimistischen Extrapolation aus dem besten eigenen Präzedenzfall des Unternehmens, die bei 54 landet.

Was diese Einschätzung ändern würde, ist konkret und beachtenswert. Falls der offizielle V4-Pro-Build als Post-Training-Upgrade erscheint und Artificial Analysis ihn mit über 57 neu bewertet, hat sich die Prognose vollständig bewahrheitet und die zentrale Zahl dieses Artikels ist überholt. Falls er zusammen mit dem Spitzenzeiten-Zuschlag oder der am 6. August angekündigten Preiserhöhung erscheint, halbiert sich das Preisargument, und es stellt sich die interessante Frage, ob ein 6x-Rabatt ein 13-Punkte-Defizit aufwiegt. Und falls das Unternehmen seine Evaluierungsumgebung – bereits in der Closed Beta – ausliefert, werden die Anbieter-Benchmarks, die V4 Pro beim Programmieren derzeit begünstigen, zum ersten Mal überprüfbar. Bis einer dieser Fälle eintritt, ist die zutreffende Zusammenfassung von DeepSeek V4 Pro, dass es das preiswerteste ernstzunehmende Reasoning-Modell mit herunterladbaren Gewichten ist, dass es nicht das intelligenteste ist und dass sein Anbieter uns mitgeteilt hat, dass es noch nicht fertig ist.