Releasedatum DeepSeek V4 Pro: Build 0813 is officieel live, en de prijs gaat omhoog

In de nacht van 12 op 13 augustus 2026, Pekingtijd, hield de vraag waar deze pagina om draaide op een vraag te zijn: DeepSeek V4 Pro is uitgebracht. D​eepSeek heeft het deepseek-v4-pro API-eindpunt dat het sinds 24 april als preview aanbood, bijgewerkt naar de officiële build — 0813 — 111 dagen later, en Artificial Analysis heeft het model op dezelfde manier opnieuw vermeld, met 13 augustus 2026 als datum in de eigen FAQ. De officiële build behoudt de architectuur van de preview (een mixture-of-experts met 1,6 biljoen parameters en 49 miljard actieve parameters) en behoudt ook de prijs ($0,435 per miljoen invoertokens / $0,87 per miljoen uitvoertokens), maar het is een wezenlijk betere agent — en het komt binnen een indexverschil van één cijfer van Moonshot Kimi K3, de rivaal met open gewichten waartegen deze pagina het sinds april afmeet.

Een week geleden was het doel van deze pagina om de in omloop zijnde voorspelling te testen dat V4 Pro zou komen "op Kimi K3-niveau maar 10x goedkoper." De release stelt ons eindelijk in staat om het te beoordelen, en de score ligt dichter bij de voorspelling dan de cijfers van de preview suggereerden: op de onafhankelijke Intelligence Index van Artificial Analysis scoort de 0813-build 53, terwijl de preview op 44 stond — een sprong die de prijshelft van de voorspelling precies laat waar die was en de intelligentiehelft een flink stuk dichter bij gelijkwaardigheid brengt. Hieronder vind je wat de officiële build werkelijk is, wat de release met de cijfers doet, en waarom het moment waarop je hebt gewacht ook het moment is waarop de leverancier je een prijsstijging heeft laten verwachten.

Wat de officiële build eigenlijk is

D​eepSeek presenteert 0813 als een post-training upgrade van dezelfde architectuur, niet als een nieuwe pretraining — het soort release dat het gedrag van het model veel sterker verandert dan het versienummer doet vermoeden. Het aantal parameters, het contextvenster van 1 miljoen tokens en de outputlimiet van 384.000 tokens zijn ongewijzigd ten opzichte van de preview. Wat veranderd is, is alles tussen de gewichten en jouw API-aanroep.

De twee belangrijkste wijzigingen zijn beide primeurs voor de modellijn. Native beeldredenering: de preview was alleen-tekst, en de 0813-build kan nu afbeeldingen, screenshots en gemengde documenten analyseren in zijn denkmotor — de mogelijkheid die DeepSeek V4 Pro had bestempeld als codeerspecialist ten opzichte van gesloten-frontier-agentmodellen. En een herbouwd agentgericht API-oppervlak: officiële ondersteuning voor de Responses API, integratie in Codex-achtige workflows, eindpunten in Anthropic-formaat, gestructureerde JSON-output en toolcalls, plus twee bètafuncties gericht op agentontwikkelaars — conversatieprefix-continuatie en fill-in-the-middle (FIM)-completion.

Eén operationeel getal dat de moeite waard is om te weten voordat je bouwt: de officiële API begrenst DeepSeek V4 Pro op 500 gelijktijdige verzoeken, een vijfde van de 2.500 limiet van DeepSeek V4 Flash. Voor een chat-UI is dat niets; voor een agentvloot die honderden parallelle aanroepen uitzendt, is het een echte plafond — en het is de reden dat teams die op dit model bouwen het meestal routeren naast een tweede provider in plaats van een productiepad op één enkele verbinding te vergokken.

Hier is de changelog-entry die deze pagina in de eerste plaats noodzakelijk maakte — de notitie van 31 juli 2026 die de officiële build van V4 Flash aankondigde en afsloot met de zin "De officiële release van DeepSeek-V4-Pro volgt binnenkort." Dat gebeurde op 13 augustus — stilletjes. Er is tot op heden geen formele Engelstalige aankondiging en er zijn geen Engelstalige evaluatieresultaten van D​eepSeek; de release wordt vastgesteld door het API-gedrag zelf, de prijspagina en onafhankelijke trackers, waarbij Artificial Analysis het model dezelfde dag opnieuw als de officiële build vermeldde.

De sprong in de benchmark, en wat dat doet met de voorspelling

D​eepSeek publiceerde de preview-to-GA-delta's samen met de release. Het zijn door de leverancier gerapporteerde cijfers, die op dit moment niet door onafhankelijke laboratoria zijn gereproduceerd, en ze moeten worden gelezen als D​eepSeek's eigen bewering over zijn eigen model — maar de omvang van de delta's is hoe dan ook het verhaal. De agentische en tool-use-benchmarks verdubbelden ruwweg:

• DeepSWE (software-engineeringagent): 12.8 op de preview → 62.7 op 0813, wat volgens D​eepSeek de 58.0 van Claude Opus 4.8 overtreft.

• Cybergym (AI-beveiligingsagent): 52.7 → 83.3, een haar boven Claude Fable 5's 83.1.

• AutomationBench: 12,8 → 31,8, vóór de 29,1 van Claude Fable 5.

• Terminal-Bench 2.1: 72.1 → 87.9, binnen een punt van Claude Fable 5's 88.0.

• 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 met tools).

Een sprong van die vorm — de agentische benchmarks verdubbelen terwijl de architectuur stil blijft staan — is de vingerafdruk van een zware inspanning na de training, en het is precies de vorm die de vorige versie van dit artikel voorspelde. De onafhankelijke checkpoints zijn het eens. Artificial Analysis heeft DeepSeek V4 Pro opnieuw gescoord op 53 op zijn Intelligence Index, genoteerd op #2 van de 104 modellen die het momenteel vermeldt — opgelopen van de 44 van de preview (positie #6 van 101). Op dezelfde huidige momentopname scoort Moonshot's Kimi K3 (max) 60, dus de intelligentiekloof die in het preview-tijdperk op 13 punten stond, is geslonken naar zeven.

Dit is het moment om de rekenkunde de eer te geven, want die kwam bijna precies uit. De vorige versie van dit artikel extrapoleerde vanuit de officiële Flash-build — die alleen al 10 indexpunten won na training — en voorspelde dat de Pro GA op 54 zou landen. De daadwerkelijke herscore is 53. Dat is het allerbelangrijkste getal in deze update: de intelligentiehelft van de voorspelling zat er één punt naast, en wel in de richting van "licht optimistisch."

Eén kanttekening hoort bij dat getal. De 0813-benchmarkresultaten kwamen niet eerst naar buiten in een officieel Engelstalig bericht, maar in een WeChat-groep, vanwaar ze zich verspreidden naar Reddit en Hacker News — en het lek en de onafhankelijke momentopname stemmen zelfs qua richting niet overeen. Volgens de telling van één analist liggen de gelekte cijfers ruwweg 2,7% onder de meting van Artificial Analysis bij V4 Flash en ongeveer 9% lager bij V4 Pro. Dat is een verschil in teken evenzeer als in omvang, en het is de reden om de verdubbelingsdeltas te blijven noteren als door de leverancier en via lekken gerapporteerd, totdat D​eepSeek zijn eigen evaluaties in het Engels publiceert en een onafhankelijk lab ze reproduceert.

De bovenstaande grafiek is afkomstig van de originele versie van deze pagina — de projectie die het tekende (Kimi K3 op 57, "GA als het Flash's +10 herhaalt" op 54, de preview op 44). Het gemeten resultaat ligt één punt onder de projectie: de huidige Artificial Analysis-snapshot geeft Kimi K3 op 60 en DeepSeek V4 Pro 0813 op 53. De vorm van de voorspelling hield stand; de resterende kloof is kleiner dan de preview suggereerde, maar nog steeds aanwezig.

Ter referentie: hier is de momentopname van het preview-tijdperk van het onafhankelijke lab — de pagina waarnaar deze pagina in zijn vorige versie verwees. Artificial Analysis mat DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) op 44, rang #6 van 101, besteedde $176,34 aan de evaluatie ervan, en registreerde de breedsprakigheid op 180 miljoen outputtokens, tegen een klassemediaan van 100 miljoen. Die screenshot is inmiddels historisch: dezelfde pagina herzag het model naar 53 nadat de 0813-build was uitgebracht. Het is ook de duidelijkste illustratie van waarom vergelijkingen binnen dezelfde momentopname ertoe doen — de 44 en de 53 zijn metingen van twee verschillende builds.

Wat het kost — bevestigd, en de kleine lettertjes

De officiële release heeft de prijslijst niet aangeraakt. DeepSeek V4 Pro blijft $0,435 per miljoen invoertokens bij een cache-misser, $0,003625 bij een cache-hit (een korting van 99%), en $0,87 per miljoen uitvoertokens — ongeveer drie keer de prijs van DeepSeek V4 Flash, en nog steeds ruwweg een zevende van wat Kimi K3 rekent voor invoer en een zeventiende voor uitvoer. De cache-hit-prijs is effectief gratis, waardoor workloads met lange context en herhaalde voorvoegsels (system prompts, few-shot banken, codebases) aanzienlijk goedkoper blijven dan op welk gesloten-frontier-prijsschema dan ook.

Wat de release met het prijsverhaal doet, is de waarschuwing van de leverancier concreet maken. Op 6 augustus kondigde D​eepSeek aan dat het "van plan is om de algehele prijzen voor D​eepSeek API-diensten in de nabije toekomst te verhogen, waarbij een aanzienlijke stijging wordt verwacht", zonder nieuwe tarieven en zonder ingangsdatum. Die waarschuwing stond in de vorige versie van deze pagina als een risico voor de goedkope-modelthese; nu staat ze naast een bevestigde release, wat het natuurlijke moment is voor de verhoging om te landen. Daar komt nog bij: de aangekondigde maar inactieve piekuurtoeslag — 2x prijzen voor alle facturatieposten dagelijks tussen 09:00–12:00 en 14:00–18:00 Beijing-tijd. Geen van beide heeft een ingangsdatum.

De praktische interpretatie is niet veranderd, maar de klok is nu zichtbaar. Het tarief van $0,435/$0,87 is de gepubliceerde prijs van het bedrijf en dat is de prijs waarmee de officiële build wordt geleverd; het is ook, volgens de eigen schriftelijke verklaring van de leverancier, een prijs in transitie. Iedereen die vandaag een kostenmodel bouwt op DeepSeek V4 Pro, moet het huidige tarief en de aangekondigde verhoging modelleren, en moet weten dat het goedkope venster nu open is — en dat de leverancier iedereen heeft verteld dat het sluit.

Omdat OrcaRouter de catalogusprijzen van providers rechtstreeks doorgeeft met 0% opslag, is de $0.435/$0.87 op onze deepseek/deepseek-v4-pro-modelpagina D​eepSeek's eigen nummer, geen doorverkooptarief — wat betekent dat op het moment dat de aangekondigde verhoging bij D​eepSeek landt, die hier dezelfde dag landt, zonder tussenmarge en zonder contractcyclus waarop gewacht moet worden. Voor teams die de huidige tarieven willen vastleggen zolang ze nog gelden — en om de limiet van 500 gelijktijdige verbindingen te omzeilen met automatische failover naar een tweede provider — is het model één API-call verwijderd.

De stille swap waarvoor je gewaarschuwd was — het is gebeurd

De vorige versie van deze pagina wees op een operationeel gevaar dat meer telt dan de datum: de API-model-ID is de kale string deepseek-v4-pro, zonder preview-achtervoegsel en zonder gedateerde build-string, ook al verwees de eigen changelog van het bedrijf naar de uitgebrachte Flash-build als V4-Flash-0731. De waarschuwing was dat het vastzetten van de model-ID de build niet zou vastzetten, en dat dezelfde string op een dag stilletjes andere gewichten zou gaan serveren.

Die dag was 13 augustus. De deepseek-v4-pro string die sinds april de preview draaide, levert nu de officiële build op, zonder dat er code wijziging nodig is om dit op te pikken — hetzelfde Flash-patroon dat de changelog beschreef ("stel simpelweg de modelnaam in op deepseek-v4-flash om de nieuwste versie te gebruiken"), herhaald voor Pro. Als je tegen de preview hebt gebouwd, gebruik je nu de officiële build, of je dat nu bedoeld had of niet, en elke evaluatie die je vóór 13 augustus hebt uitgevoerd, is een meting van een ander model.

De praktische richtlijn uit de vorige versie blijft dan ook van kracht, maar nu een stap verder: houd een regressieset aan die je op verzoek opnieuw kunt draaien; houd een tweede model bereikbaar zonder code-wijziging; en draai je evals nu opnieuw, niet omdat de build slecht is, maar omdat hij nieuw is. Dit is de alledaagse reden waarom de failover bestaat — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash en Kimi K3 zitten allemaal achter één OrcaRouter-sleutel op een OpenAI-compatibel endpoint, dus "draai de eval op alle drie opnieuw en verplaats daarna het verkeer" is een configuratiewijziging in plaats van een inkooptraject, en een slechte GA-build is een routeringsbeslissing in plaats van een incident.

Zou je er nu op moeten voortbouwen?

De release beantwoordt de vraag die deze pagina oorspronkelijk was geschreven om uit te stellen. De officiële build is de versie om tegen te evalueren — de agentscores van de preview waren een ondergrens, en de 0813-cijfers zijn de echte. De eerlijke samenvatting van de beslissing: DeepSeek V4 Pro is het sterkste goedkope agentmodel met weights die je kunt downloaden, het is niet langer "niet zo slim" als Kimi K3 met een grote marge — zeven indexpunten bij maximale inspanning, met de eigen post-trainingcurve van de leverancier die suggereert dat de kloof nog steeds kleiner wordt — en de leverancier heeft je verteld dat de prijs omhoog gaat.

Als je werk zich op de grens van moeilijk redeneren bevindt, zijn de zeven punten voor Kimi K3 aan de marge nog steeds iets waard, en de prijs is daar een afleiding van. Als je werk een hoog volume heeft en alleen maar moeilijk is, is het betalen van ongeveer 14x voor Kimi K3 moeilijk te rechtvaardigen terwijl de 0813-build zo dichtbij scoort. En als je voor het bouwen op de officiële release wachtte, is dat wachten voorbij — de release waarop je wachtte is uitgebracht, met een prijs, open gewichten en een MIT-licentie, op 13 augustus 2026.

Vragen die mensen daadwerkelijk stellen

Is DeepSeek V4 Pro uitgebracht?Ja. De officiële build (0813) ging live op de D​eepSeek API op 13 augustus 2026, ter vervanging van de preview die sinds 24 april dienst had gedaan. De modelstring deepseek-v4-pro is ongewijzigd — de build erachter niet. D​eepSeek heeft nog geen Engelstalige aankondiging of eigen Engelse evaluaties gepubliceerd, dus de release wordt vastgesteld door het API-gedrag, de prijspagina en onafhankelijke hernotering, in plaats van door een verklaring van het bedrijf.

Is het nu zo goed als Kimi K3?Veel dichterbij, maar nog niet gelijk. Op de huidige Intelligence Index-snapshot van Artificial Analysis scoort DeepSeek V4 Pro 0813 53 tegen Kimi K3 (max) op 60 — een daling ten opzichte van de 13-puntenkloof die de preview begin augustus van Kimi K3 scheidde.

Is de prijs veranderd bij de officiële release? Nee. De catalogusprijs is ongewijzigd op $0.435 in / $0.87 uit per miljoen tokens, met cache-hits op $0.003625. De wijziging is aan de horizon, niet in de lijst: D​eepSeek heeft verklaard dat het een "significante" verhoging van de totale API-prijzen plant, zonder dat er al tarieven of een datum zijn.

Is de huidige prijs veilig om een kostenmodel op te bouwen? Voorwaardelijk, en met een zichtbare klok. Het is de door het bedrijf gepubliceerde prijs voor de officiële build, maar de leverancier heeft aangekondigd dat er een verhoging aankomt, en een inactieve piekurentoeslag zou de dagprijzen verdubbelen. Modelleer beide gevallen; zelfs verdubbeld blijft DeepSeek V4 Pro een aantal keer goedkoper dan Kimi K3.

De eerlijke lezing

De voorspelling waarmee deze pagina begon, was voor de helft juist — en de helft die klopte, is de helft die mensen het moeilijkst zullen geloven. "10x goedkoper" is nog een understatement: bij dezelfde gemeten evaluatieworkload kostte DeepSeek V4 Pro $176,34 tegenover Kimi K3's $2.437,41 — 13,8x — en de officiële release raakte die rekensom niet aan. "Kimi K3-niveau" is het deel dat binnen handbereik kwam, maar er niet kwam: de 0813-build scoort 53 tegenover Kimi K3's 60 op de enige composietscore waar een onafhankelijk lab beide op draait, terwijl de preview 13 punten achter had gestaan. De vorige versie van deze pagina voorspelde 54. Het kwam uit op 53.

Wat deze analyse zou veranderen is specifiek. Als de aangekondigde prijsverhoging gepaard gaat met tarieven die het voordeel halveren, is de goedkope-modelthese niet langer goedkoop op de uren dat de meeste teams werken. Als een extern laboratorium DeepSWE 62.7 en Cybergym 83.3 reproduceert, wordt de post-training-sprong van de leverancier bevestigd in plaats van geclaimd — en de via WeChat gelekste eval-set, die zelfs niet richtinggevend overeenkomt met Artificial Analysis, is een reden om op die reproductie aan te dringen in plaats van de delta's op goed vertrouwen aan te nemen. En als de 0813-gewichten naar Hugging Face worden verzonden met de beeld- en agentfuncties intact, wordt DeepSeek V4 Pro het sterkste zelf-hostbare agentmodel dat er is — datgene dat 'goedkope frontier-API' verandert in 'goedkope frontier-infrastructuur.' Voorlopig is de accurate samenvatting van DeepSeek V4 Pro dat het is uitgebracht, dat het het serieuze redeneringsmodel met de beste prijs-kwaliteitverhouding is met gewichten die je kunt downloaden, dat het dichter bij de frontier is dan een week geleden, en dat de leverancier je heeft verteld dat de prijs omhoog gaat.