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DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)

deepseek · MIT-Lizenz · in der Arena seit 23. Apr. 2026

Chat des Labors Download
Arena-Wertung1451Platz 49 von 416 im Chat, kostenpflichtige Modelle eingeschlossen
Größe1598.8 B75.6 B aktiv pro Token (Mixture of Experts)
4-Bit-Download969 GBnur Gewichte, Q4_K_M
Max. Kontext1024KTokens, laut Modellkonfiguration

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Kein Konto, keine Zahlung. 5 Fragen pro Tag und Besucher, kurze Antworten. Es läuft auf Cloudflare Workers AI (@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813). Wir speichern deine Frage nicht. Schreib keine persönlichen Daten.

Arena-Wertungen

ArenaWertungRangStimmen
Chat1451Platz 49 von 41658K
Coding1582Platz 36 von 1485K
Agenten0 Agenten-WertungPlatz 30 von 537K Sitzungen

Rang unter allen Modellen, auch den kostenpflichtigen. Quelle: Arena-Leaderboard-Datensatz. Die Agenten-Wertung hat eine andere Skala (×100, aus echten Agenten-Sitzungen) und lässt sich nicht mit den anderen Wertungen vergleichen.

Geschwindigkeit auf gängiger Hardware

HardwareGPU-SpeicherPasst es?Geschwindigkeit
RTX 3060 12 GB12 GBPasst nicht—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBPasst nicht—
RTX 309024 GBPasst nicht—
RTX 409024 GBPasst nicht—
RTX 509032 GBPasst nicht—
RX 7900 XTX24 GBPasst nicht—
2 × RTX 309048 GBPasst nicht—
4 × RTX 309096 GBPasst nicht—
Mac M4 Max 128 GB96 GBPasst nicht—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBPasst nicht—
8 × H100 SXM640 GBPasst nicht—

Schätzung bei 4-Bit mit 32K Kontext, 64 GB DDR5 zum Auslagern. Geschwindigkeit ≈ Speicherbandbreite × 78 % ÷ pro Token gelesene Daten, plus feste Kosten pro Token, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests; typische Abweichung etwa ±10 %. Alle Grafikkarten vergleichen.

Benötigter GPU-Speicher

Stufe8K Kontext32K Kontext128K KontextQualität im Vergleich zum Original
Q3_K_M801 GB804 GB816 GB+4.7 % spürbarer Verlust
Q4_K_M970 GB974 GB986 GB+1.2 % sehr kleiner Verlust
Q5_K_M1138 GB1141 GB1154 GB+0.4 % nahezu verlustfrei
Q6_K1313 GB1316 GB1328 GB+0.2 % nahezu verlustfrei
Q8_01700 GB1703 GB1716 GB≈ 0 % wie das Original
F163199 GB3202 GB3215 GB≈ 0 % wie das Original

Gewichte + Kontext-Cache (aus der Architektur des Modells) + Laufzeit. Qualität: Anstieg von perplexity gegenüber dem vollen Modell, aus llama.cpp-Tests, skaliert nach Modellgröße. Simuliere dein eigenes Setup.

Chat-Wertung im Zeitverlauf

DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) 1451Bestes kostenpflichtiges Modell

Arena-Wertung vom 17. Apr. 2026 bis 15. Okt. 2026.

Coding-Wertung im Zeitverlauf

DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) 1582Bestes kostenpflichtiges Modell

Arena-Wertung vom 20. Apr. 2026 bis 19. Okt. 2026.

Agenten-Wertung im Zeitverlauf

DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) 0Bestes kostenpflichtiges Modell

Arena-Wertung vom 4. Juni 2026 bis 19. Okt. 2026.

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