Date de sortie de DeepSeek V4 Pro : la build 0813 est officiellement en ligne, et le prix va augmenter.

Dans la nuit du 12 au 13 août 2026, heure de Pékin, la question autour de laquelle cette page a été construite a cessé d'être une question : DeepSeek V4 Pro est publié. D​eepSeek a mis à jour l'endpoint API deepseek-v4-pro de la version préliminaire qu’il servait depuis le 24 avril à la version officielle — 0813 — 111 jours plus tard, et Artificial Analysis a de nouveau répertorié le modèle de la même manière, en le datant du 13 août 2026 dans sa propre FAQ. La version officielle conserve l’architecture de la version préliminaire (un mélange d’experts de 1,6 billion de paramètres avec 49 milliards de paramètres actifs) et conserve son prix (0,435 $ en entrée / 0,87 $ en sortie par million de jetons), mais elle est un agent nettement meilleur — et elle se place à un écart d’indice à un chiffre de la rivale à poids ouverts de Moonshot Kimi K3, que cette page utilise comme référence depuis avril.

Il y a une semaine, cette page avait pour mission de tester la prédiction en circulation selon laquelle le V4 Pro arriverait « au niveau du Kimi K3, mais 10 fois moins cher ». La sortie nous permet enfin de la noter, et la note est plus proche que ne le laissaient entendre les chiffres de l'aperçu : sur l'indice d'intelligence indépendant d'Artificial Analysis, la version 0813 obtient 53 là où l'aperçu stagnait à 44 — un bond qui laisse la moitié « prix » de la prévision exactement où elle était et rapproche considérablement sa moitié « intelligence » de la parité. Voici ce qu'est réellement la version officielle, ce que la sortie fait aux chiffres, et pourquoi le moment que vous attendiez est aussi celui où le fournisseur vous a prévenu d'une hausse de prix.

Ce qu'est réellement la version officielle

DeepSeek présente la version 0813 comme une mise à niveau post-entraînement de la même architecture, et non comme un nouveau pré-entraînement — le genre de sortie qui modifie le comportement du modèle bien plus que ne le suggère le numéro de version. Le nombre de paramètres, la fenêtre de contexte d'un million de jetons et le plafond de sortie de 384 000 jetons sont inchangés par rapport à l'aperçu. Ce qui a changé, c'est tout ce qui se trouve entre les poids et votre appel API.

Les deux changements les plus importants sont tous deux des premières pour la gamme de modèles. Raisonnement natif sur images : l'aperçu était limité au texte, et la build 0813 peut désormais analyser des images, des captures d'écran et des documents mixtes dans son moteur de raisonnement — la capacité qui avait fait de DeepSeek V4 Pro un spécialiste du codage face aux modèles d'agents propriétaires de pointe. Et une surface API repensée pour les agents : prise en charge officielle de la Responses API, intégration dans les workflows de type Codex, endpoints au format Anthropic, sortie JSON structurée et appels d'outils, plus deux fonctionnalités bêta destinées aux développeurs d'agents — la continuation de préfixe de conversation et la complétion fill-in-the-middle (FIM).

Un chiffre opérationnel à connaître avant de construire : l'API officielle plafonne DeepSeek V4 Pro à 500 requêtes simultanées, soit un cinquième de la limite de 2 500 sur DeepSeek V4 Flash. Pour une interface de chat, ce n'est rien ; pour une flotte d'agents qui déploie des centaines d'appels en parallèle, c'est un vrai plafond — et c'est la raison pour laquelle les équipes qui construisent sur ce modèle le routent généralement en parallèle d'un deuxième fournisseur plutôt que de miser un chemin de production sur une seule connexion.

Voici l’entrée du journal des modifications qui a rendu cette page nécessaire en premier lieu — la note du 31 juillet 2026 annonçant la version officielle de V4 Flash et se terminant par la phrase « La version officielle de DeepSeek-V4-Pro suivra bientôt. » Ce fut le cas, le 13 août — discrètement. Aucune annonce officielle en anglais ni aucun résultat d’évaluation en anglais de la part de D​eepSeek n’ont été publiés à ce jour ; la sortie est établie par le comportement de l’API lui-même, la page des prix et les traceurs indépendants, Artificial Analysis ayant re-répertorié le modèle comme version officielle le même jour.

Le bond de l'indice de référence, et ce qu'il fait à la prévision.

D​eepSeek a publié les écarts entre l’aperçu et la disponibilité générale (GA) en même temps que la sortie. Ce sont des chiffres rapportés par le fournisseur, non reproduits par des laboratoires indépendants à l’heure où nous écrivons, et ils doivent être lus comme la propre affirmation de D​eepSeek concernant son modèle — mais l’ampleur des écarts est significative quoi qu’il en soit. Les benchmarks d’agents et d’utilisation d’outils ont environ doublé :

• DeepSWE (agent d’ingénierie logicielle) : 12.8 sur l’aperçu → 62.7 sur 0813, un score que DeepSeek note comme surpassant le 58.0 de Claude Opus 4.8.

• Cybergym (agent de sécurité IA) : 52.7 → 83.3, à peine au-dessus du 83.1 de Claude Fable 5.

• AutomationBench : 12,8 → 31,8, devant le 29,1 de Claude Fable 5.

• Terminal-Bench 2.1 : 72.1 → 87.9, à un point du 88.0 de Claude Fable 5.

• NL2Repo : 38,5 → 61,5 ; Toolathlon : 55,9 → 74,1 ; DSBench-Hard : 31,1 → 67,2 ; DSBench-FullStack : 41,8 → 71,1 ; HLE : 37,7 → 42,7 (60,0 avec outils).

Un saut de cette forme — les benchmarks agentiques doublant tandis que l'architecture reste figée — est l'empreinte d'un effort de post-entraînement intensif, et c'est exactement la forme que la version précédente de cet article avait prédite. Les points de contrôle indépendants concordent. Artificial Analysis a réévalué DeepSeek V4 Pro à 53 sur son indice d'intelligence, classé n°2 parmi les 104 modèles qu'elle répertorie actuellement — en hausse par rapport aux 44 de l'aperçu (classé n°6 sur 101). Sur le même instantané actuel, le Kimi K3 (max) de Moonshot obtient 60, de sorte que l'écart d'intelligence qui était de 13 points à l'époque de l'aperçu s'est réduit à sept.

Voici le moment de créditer l’arithmétique, car elle a abouti presque exactement. La version précédente de cet article extrapolait à partir de la build officielle de Flash — qui a gagné 10 points d’indice rien que grâce au post-entraînement — et prédisait que le Pro GA atteindrait 54. Le nouveau score réel est de 53. C’est le chiffre le plus important de cette mise à jour : la partie intelligence des prévisions s’est trompée d’un point, et dans le sens d’un « léger optimisme ».

Une qualification doit accompagner ce chiffre. Les résultats du benchmark 0813 ont d'abord fait surface non pas dans un post officiel en anglais, mais dans un groupe WeChat, d'où ils se sont propagés sur Reddit et Hacker News — or la fuite et l'instantané indépendant ne concordent même pas en termes de direction. Selon le décompte d'un analyste, les chiffres divulgués se situent environ 2,7 % en dessous de la mesure d'Artificial Analysis sur V4 Flash et environ 9 % en dessous sur V4 Pro. C'est un désaccord tant sur le signe que sur l'ampleur, et c'est la raison pour laquelle il faut continuer à consigner les écarts de doublement comme rapportés par le fournisseur et par la fuite, jusqu'à ce que D​eepSeek publie ses propres évaluations en anglais et qu'un laboratoire indépendant les reproduise.

Le graphique ci-dessus provient de la version originale de cette page — la projection qu'il a tracée (Kimi K3 à 57, « GA s'il répète le +10 de Flash » à 54, l'aperçu à 44). Le résultat mesuré se situe un point en dessous de la projection : l'instantané actuel d'Artificial Analysis indique Kimi K3 à 60 et DeepSeek V4 Pro 0813 à 53. La forme de la prédiction a tenu ; l'écart résiduel est plus petit que ce que l'aperçu suggérait, mais toujours présent.

Pour référence, voici l'instantané du laboratoire indépendant de l'ère d'aperçu — la page que cette page citait dans sa version précédente. Artificial Analysis a mesuré DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) à 44, rang #6 sur 101, a dépensé 176,34 $ pour l'évaluer, et a enregistré sa verbosité à 180 millions de jetons de sortie, contre une médiane de classe de 100 millions. Cette capture d'écran est désormais historique : la même page a répertorié le modèle à 53 après l'arrivée de la build 0813. C'est aussi l'illustration la plus claire de pourquoi les comparaisons sur le même instantané comptent — le 44 et le 53 sont des mesures de deux builds différentes.

Ce que cela coûte — confirmé, et les petits caractères

La sortie officielle n'a pas touché à la grille tarifaire. DeepSeek V4 Pro reste à 0,435 $ par million de jetons d'entrée en cas d'échec de cache, 0,003625 $ en cas de succès de cache (soit une remise de 99 %), et 0,87 $ par million de jetons de sortie — soit environ trois fois le prix de DeepSeek V4 Flash, et toujours environ un septième de ce que Kimi K3 facture pour l'entrée et un dix-septième pour la sortie. Le taux de succès de cache est effectivement gratuit, ce qui rend les charges de travail à contexte long avec des préfixes répétés (invites système, banques de few-shot, bases de code) nettement moins chères que sur n'importe quel barème de modèle fermé de pointe.

Ce que cette sortie apporte à l'histoire des prix, c'est de concrétiser l'avertissement du fournisseur. Le 6 août, D​eepSeek a annoncé qu'il « prévoit d'augmenter les prix globaux des services API D​eepSeek dans un proche avenir, avec une hausse significative attendue », sans nouveaux tarifs ni date d'entrée en vigueur. Cet avertissement figurait dans la version précédente de cette page comme un risque pour la thèse du modèle à bas prix ; il se trouve désormais à côté d'une sortie confirmée, ce qui est le moment naturel pour que la hausse se concrétise. S'y ajoute la surcharge de pointe annoncée mais inactive — 2x les prix de tous les éléments de facturation entre 09:00 et 12:00 et entre 14:00 et 18:00, heure de Pékin, tous les jours. Ni l'un ni l'autre n'a de date d'entrée en vigueur.

La lecture pratique n'a pas changé, mais l'horloge est désormais visible. Le taux de 0,435 $/0,87 $ est le prix publié par l'entreprise et c'est celui avec lequel la version officielle est livrée ; c'est aussi, selon la déclaration écrite du fournisseur, un prix en transition. Quiconque construit aujourd'hui un modèle de coûts sur DeepSeek V4 Pro devrait modéliser le taux actuel et l'augmentation annoncée, et devrait savoir que la fenêtre de prix avantageux est ouverte maintenant — et que le fournisseur a dit à tout le monde qu'elle se ferme.

Parce qu'OrcaRouter transmet directement les prix catalogue des fournisseurs avec une marge de 0 %, le $0.435/$0.87 sur notre page de modèle deepseek/deepseek-v4-pro est le prix de D​eepSeek lui-même, et non un tarif revendu — ce qui signifie que dès que l'augmentation annoncée s'applique côté D​eepSeek, elle s'applique ici le jour même, sans marge d'intermédiaire ni cycle contractuel à attendre. Pour les équipes qui veulent verrouiller la tarification actuelle tant qu'elle dure — et contourner la limite de 500 requêtes concurrentes grâce à un basculement automatique vers un second fournisseur — le modèle n'est qu'à un appel d'API.

L'échange silencieux contre lequel vous aviez été prévenus — il s'est produit.

La version précédente de cette page signalait un risque opérationnel qui compte plus que la date : l'identifiant du modèle API est la simple chaîne deepseek-v4-pro, sans suffixe preview ni chaîne de build datée, alors même que le journal des modifications de l'entreprise faisait référence à la build Flash livrée sous le nom V4-Flash-0731. L'avertissement était que le fait d'épingler l'identifiant du modèle n'épinglerait pas la build, et que cette même chaîne commencerait un jour, silencieusement, à servir des poids différents.

Ce jour-là, c'était le 13 août. La chaîne deepseek-v4-pro qui servait la préversion depuis avril dessert désormais le build officiel, sans qu'aucun changement de code ne soit nécessaire pour en profiter — exactement le schéma Flash décrit dans le changelog (« définissez simplement le nom du modèle sur deepseek-v4-flash pour utiliser la dernière version »), répété pour Pro. Si vous avez développé en vous basant sur la préversion, vous appelez maintenant le build officiel, que vous l'ayez voulu ou non, et toute évaluation effectuée avant le 13 août mesure un modèle différent.

Les conseils pratiques de la version précédente restent donc valables, avec une étape de plus : conservez un ensemble de régression que vous pouvez relancer à la demande ; gardez un second modèle accessible sans modification de code ; et relancez vos évaluations maintenant, non pas parce que le build est mauvais, mais parce qu'il est nouveau. C'est la raison banale pour laquelle le basculement existe — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash et Kimi K3 se trouvent tous derrière une clé OrcaRouter sur un endpoint compatible OpenAI, donc « relancer l'évaluation sur les trois, puis déplacer le trafic » est une modification de configuration plutôt qu'une opération d'approvisionnement, et un mauvais build GA est une décision de routage plutôt qu'un incident.

Devriez-vous construire dessus maintenant ?

La sortie répond à la question que cette page avait été initialement écrite pour reporter. La version officielle est celle à évaluer — les scores d'agent de l'aperçu étaient un plancher, et les chiffres 0813 sont les vrais. Le résumé honnête de la décision : DeepSeek V4 Pro est le modèle d'agent bon marché le plus puissant avec des poids téléchargeables, il n'est plus « pas aussi intelligent » que Kimi K3 avec une large marge — sept points d'indice à effort maximal, avec la courbe de post-entraînement du fournisseur suggérant que l'écart se réduit encore — et le fournisseur vous a dit que le prix va augmenter.

Si votre travail se situe à la frontière du raisonnement difficile, les sept points pour Kimi K3 apportent encore quelque chose à la marge, et le prix n'est qu'une distraction par rapport à cela. Si votre travail est à volume élevé et simplement difficile, payer environ 14x pour Kimi K3 est difficile à justifier quand la version 0813 obtient un score aussi proche. Et si vous attendiez la sortie officielle avant de vous lancer, cette attente est terminée — la version que vous attendiez est sortie, avec un prix, des poids ouverts et une licence MIT, le 13 août 2026.

Les questions que les gens se posent réellement

DeepSeek V4 Pro est-il sorti ?Oui. La build officielle (0813) a été mise en service sur l'API D​eepSeek le 13 août 2026, remplaçant l'aperçu qui servait depuis le 24 avril. La chaîne de modèle, deepseek-v4-pro, est inchangée — la build qui se cache derrière ne l'est pas. D​eepSeek n'a pas encore publié d'annonce en anglais ni ses propres évaluations en anglais, donc la sortie est établie par le comportement de l'API, la page de tarification et une réinscription indépendante plutôt que par une déclaration de l'entreprise.

Est-ce que c'est aussi bon que Kimi K3 maintenant ?Beaucoup plus proche, mais pas encore égal. Sur l'instantané actuel de l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro 0813 obtient 53 contre 60 pour Kimi K3 (max) — soit une réduction de l'écart de 13 points qui séparait l'aperçu de Kimi K3 début août.

Le prix a-t-il changé lors de la sortie officielle ? Non. Le prix catalogue est inchangé à 0,435 $ en entrée / 0,87 $ en sortie par million de jetons, avec des succès de cache à 0,003625 $. Le changement est à l'horizon, pas dans la liste : D​eepSeek a déclaré qu'il prévoit une augmentation « significative » de la tarification globale de l'API, sans encore de tarifs ni de date.

Le prix actuel est-il sûr pour établir un modèle de coûts ? Conditionnellement, et avec une horloge visible. C'est le prix publié par l'entreprise pour la version officielle, mais le fournisseur a annoncé qu'une augmentation arrive, et un supplément aux heures de pointe inactif doublerait les prix de jour. Modélisez les deux cas ; même doublé, DeepSeek V4 Pro reste plusieurs fois moins cher que Kimi K3.

La lecture honnête

La prévision à l'origine de cette page était à moitié correcte, et la moitié correcte est celle que les gens auront le plus de mal à croire. « 10x moins cher » est encore en dessous de la vérité : sur la même charge d'évaluation mesurée, DeepSeek V4 Pro a coûté 176,34 $ contre 2 437,41 $ pour Kimi K3 — soit 13,8x — et la version officielle n'a pas modifié ce calcul. « Niveau Kimi K3 » est la partie qui était à portée de main mais qui n'est pas venue : la build 0813 obtient 53 contre 60 pour Kimi K3 sur le seul indice composite qu'un laboratoire indépendant fait tourner sur les deux, alors que la préversion était en retard de 13 points. La version précédente de cette page prédisait 54. Elle a finalement obtenu 53.

Ce qui changerait cette lecture est précis. Si la hausse de prix annoncée se concrétise avec des tarifs qui réduisent de moitié l'avantage, la thèse du modèle bon marché cesse d'être bon marché aux heures où la plupart des équipes travaillent. Si un laboratoire tiers reproduit DeepSWE 62.7 et Cybergym 83.3, le bond post-entraînement du fournisseur est confirmé plutôt que revendiqué — et le jeu d'évaluation fuité sur WeChat, qui ne correspond même pas directionnellement à Artificial Analysis, est une raison d'insister sur cette reproduction plutôt que de prendre les écarts pour argent comptant. Et si les poids 0813 arrivent sur Hugging Face avec les fonctionnalités image et agent intactes, DeepSeek V4 Pro devient le modèle d'agent auto-hébergeable le plus puissant qui existe — ce qui transforme « API frontière bon marché » en « infrastructure frontière bon marché ». Pour l'instant, le résumé exact de DeepSeek V4 Pro est qu'il est publié, qu'il s'agit du modèle de raisonnement sérieux au meilleur rapport qualité-prix avec des poids téléchargeables, qu'il est plus proche de la frontière qu'il ne l'était il y a une semaine, et que son fournisseur vous a annoncé que le prix allait augmenter.