13 августа 2026 года DeepSeek выпустила финальную версию DeepSeek-V4-Pro для приложения, веба и API, это записано в журнале изменений API. Имя модели в API прежнее: deepseek-v4-pro. В пересказах успели написать, что модель «соберёт сложный проект за секунды», но в журнале такого нет. Там три конкретные вещи: агентные тесты, поддержка Responses API с Codex и три уровня рассуждений.
Как шли выпуски
24 апреля 2026 года DeepSeek открыла V4-Pro и V4-Flash в API. 31 июля обновили только Flash, а Pro и веб-версию не трогали, пообещав финальную Pro «скоро». 13 августа она вышла.
Три уровня рассуждений
У V4-Pro и V4-Flash режим рассуждений теперь делится на low, high и max. DeepSeek советует low для простых задач, high для повседневной работы агента и max для сложных случаев. По документации чужие названия уровней сводятся к этим трём: medium, high и xhigh превращаются в high, настоящий потолок только у max.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Найди, где в репозитории собирается sitemap"}],
reasoning_effort="high",
extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)
print(response.choices[0].message.content)
Рассуждения приходят в поле reasoning_content. Если в запросе есть инструменты, это поле нужно возвращать в следующих запросах, иначе API ответит ошибкой 400. Уровень low просто думает короче, и экономия зависит от задачи, так что мерить лучше на своих примерах.
Агентные тесты от самой DeepSeek
Компания пишет, что финальная версия заметно сильнее как агент, особенно в реальной работе. Опубликованные цифры: HLE без инструментов и с ними 42,7 и 60,0, Terminal Bench 2.1 87,9, NL2Repo 61,5, Cybergym 83,3, DeepSWE 62,7, Toolathlon-Verified 74,1, Agents’ Last Exam 25,7, AutomationBench 31,8. Внутренние тесты DSBench-FullStack и DSBench-Hard дали 71,1 и 67,2.
У июльской Flash на тех же публичных тестах было меньше: Terminal Bench 2.1 82,7, NL2Repo 54,2, Cybergym 76,7, DeepSWE 54,4. Прямого сравнения с GPT-5.6 Sol или Fable 5 в журнале нет, так что место в «топе» лучше смотреть по независимым рейтингам. Для ориентира: у Grok 4.6 Artificial Analysis насчитала 88,4% в Terminal-Bench 2.1.
Агент работает циклами: подумал, вызвал инструмент, посмотрел результат. Это ближе к Codex или Claude Code, чем к чату, который пишет сайт целиком за один ответ.
Responses API и Codex
API DeepSeek теперь понимает формат OpenAI Responses API и подстроен под Codex. Для настройки есть скрипт из документации: сначала поставьте Codex и запустите его один раз, чтобы появился каталог ~/.codex.
bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.sh)
По описанию DeepSeek, скрипт сохраняет копию ~/.codex/config.toml и добавляет модели и провайдера. Но это всё равно запуск чужого скрипта из интернета: на машине с ключами сначала скачайте его и прочитайте. Ключ API берётся на platform.deepseek.com. Про сам Codex есть отдельная заметка.
Цены днём и ночью
Вместе с выпуском DeepSeek объявила дневные и ночные тарифы: в часы низкой нагрузки цена вдвое ниже пиковой. Новые цены начали действовать 16 августа 2026 года в 16:00 UTC, это 19:00 по Москве. Ночные прогоны агента после этого стали заметно дешевле. Актуальные цифры смотрите на странице цен, с осени там уже следующее поколение моделей.
Кому пробовать
Чат без ключа есть на chat.deepseek.com. Для своего агента или Codex указывайте deepseek-v4-pro и начинайте с low или high, а не сразу с max. Если нужно дешевле и быстрее, сначала попробуйте Flash, а Pro оставьте для тяжёлых задач. Сравнение китайских моделей для кода было в разборе GLM 5.2 против Fable 5, а как DeepSeek работает с картинками, я проверял в заметке про Vision.
13 августа V4-Pro перестала быть предварительной версией: три уровня рассуждений, агентные цифры выше июльской Flash, подключение к Codex и дневные и ночные цены. Обещания собрать проект за секунды оставьте мемам: для работы хватит deepseek-v4-pro в API и max только там, где high уже не справляется.
