DeepSeek'in bu sonbahardaki model ailesi alışılmadık bir yapıda. V4 Pro 0813 daha büyük ve daha pahalı bir model: yoğun saatlerde çıktı token'ı başına maliyeti 1M token için $3.96, yani Flash'ın $1.20 fiyatının 3.3 katı. Ancak Flash, Pro'nun Ağustos'taki sürümünden bu yana iki kez yeniden eğitildi ve 17 Ekim güncellemesi olan V4.1 Flash 1017, DeepSeek'in her ikisi için yayımladığı tüm agentic ve kodlama benchmark'larında Pro'yu geride bırakıyor.
Peki Pro'nun primini hak ettiği bir kodlama veya agent görevi hâlâ var mı? DeepSeek'in kendi rakamlarına göre çok az. Pro, bir bilim-akıl yürütme benchmark'ında dar bir öne sahip ve Eylül'deki Flash'a göre daha kısa yanıtlar yazma eğiliminde. Agent'lar, terminal işleri ve görsel içeren her türlü iş için Flash artık daha iyi ve daha ucuz model.
Fiyat farkı
| Model | Girdi, yoğun saat | Çıktı, yoğun saat | Önbellek isabeti, yoğun saat |
|---|---|---|---|
| V4.1 Flash 1017 | $0.30 | $1.20 | $0.006 |
| V4 Pro 0813 | $1.32 | $3.96 | $0.044 |
1M token başına DeepSeek liste fiyatları, DeepSeek fiyatlandırma sayfasından alınmıştır. Yoğun olmayan saatlerde her iki model için fiyat yarıya iner. AIHubMix, yoğun saatlerde Flash 1017 için $0.3098 / $1.2392, Pro 0813 için ise $1.3944 / $4.1832 fiyat listeliyor.
Pro, girdi token'ı başına 4.4 kat, çıktı token'ı başına 3.3 kat ve önbelleğe alınmış token başına 7 kattan fazla maliyetli. DeepSeek API'sindeki eşzamanlılık sınırı da daha düşük: Flash'ın 2,500'üne karşılık Pro'da 500.
DeepSeek'in kendi rakamları ne diyor
Aşağıdaki Pro değerleri, tamamı maksimum çabayla çalıştırılan DeepSeek'in V4.1 Flash makalesinin Tablo 3'ünden alınmıştır; 1017 değerleri ise model kartından alınmıştır. Her ikisi de DeepSeek'in ölçümleridir ve kimse bunları henüz yeniden üretmedi. Makalenin Pro sütunu 0813 sürümünü adıyla belirtmiyor, ancak Terminal-Bench 2.1 puanı 0813 kartıyla eşleşiyor.
| Benchmark | V4 Pro | Flash (Eylül) | Flash 1017 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 12.4 | 31.2 | 42.3 |
| DeepSWE v1.1 | 62.7 | 74.2 | 77.0 |
| ProgramBench | 15.5 | 20.3 | 29.1 |
| NL2Repo-Bench | 61.5 | 65.4 | 68.2 |
| Automation-Bench | 43.2 | 54.8 | 60.5 |
| Agents' Last Exam | 25.7 | 31.8 | 35.4 |
| HLE, yalnızca metin alt kümesi | 42.7 | 39.1 | 44.0 |
| GPQA Diamond | 92.4 | 90.9 | — |
Tire işareti, DeepSeek'in 1017 için o puanı yayımlamadığı anlamına gelir.
Agentic satırlarda fark çok büyük. Terminal-Bench 4.0'da Pro 12.4, 1017 ise 42.3 puan alıyor; DeepSWE'de ise 62.7'ye karşılık 77.0. Eylül'deki Flash bile her kodlama ve agent satırında Pro'yu geçmişti. Artificial Analysis, Eylül'de genel indeksinde aynı sonuca bağımsız olarak ulaştı ve V4.1 Flash'ı V4 Pro 0813'ün önünde DeepSeek'in "yeni amiral gemisi" olarak nitelendirdi.
Pro'nun hâlâ savunulabildiği alanlar
Liste kısa ve her madde göründüğünden daha dar kapsamlı.
- GPQA Diamond. Pro'nun 92.4 puanı, Eylül'deki Flash'ın 90.9 puanını geçiyor. DeepSeek 1017 için bir puan yayımlamadı; dolayısıyla Pro'nun hâlâ önde olabileceği tek benchmark bu.
- Çıktı uzunluğu. Artificial Analysis, Eylül'deki Flash'ın indeksini çalıştırmak için Pro 0813'e göre %62 daha fazla çıktı token'ı kullandığını tespit etti. 1017, daha kısa çıktılar için eğitildi, ancak hiçbir üçüncü taraf bunu yeniden ölçmedi. Biri bunu yapana kadar, fiyatı üçte bir olan ama uzun yazan bir Flash, kısa yazan bir Pro'dan hâlâ daha ucuz.
- Kararlı, tarihli bir sürüm. Pro 0813, Ağustos'tan beri hizmette ve DeepSeek'in değişiklik günlüğü, bu sürümü sunmaya devam edeceğini belirtiyor. Değerlendirmeleriniz Pro üzerinde ayarlandıysa, bu bilinen bir değerdir.
- Bilgi. Yalnızca metin içeren HLE alt kümesinde Pro (42.7), Eylül'deki Flash (39.1) ile 1017 (44.0) arasında yer alıyor. Bu üstünlük artık yok.
Pro hiç görsel kabul etmiyor; 1017 ise kabul ediyor. İş akışınızın herhangi bir adımı ekran görüntüsü, grafik veya arayüz okuyorsa, bu tek başına karar için yeterli.
Aynı görevin her iki modeldeki maliyeti
Her iki model için görev başına token sayısını veren yayımlanmış bir test yok; bu nedenle bu örnek belirtilen varsayımlara dayanıyor. Bir agent hata düzeltme oturumu 40 model çağrısı yapıyor, toplamda 1.2M girdi token'ı gönderiyor (%90'ı önbellekten sunuluyor) ve düşünme dahil 60K çıktı token'ı üretiyor. İki model de aynı token sayılarını alıyor. AIHubMix liste fiyatlarıyla:
| Model | Yoğun saat | Yoğun olmayan saat |
|---|---|---|
| V4.1 Flash 1017 | $0.118 | $0.059 |
| V4 Pro 0813 | $0.469 | $0.233 |
Pro için yoğun saat hesabı: 0.12M × $1.3944 + 1.08M × $0.0465 + 0.06M × $4.1832 = $0.469.
Eşit token sayılarında Pro, aynı oturum için yaklaşık dört kat daha pahalıya mal oluyor. Başa baş noktasına ulaşmak için Pro'nun işi Flash'ın token sayısının kabaca dörtte biriyle bitirmesi gerekir. Artificial Analysis'in ölçtüğü fark çok daha küçük: Eylül'deki Flash, Pro'nun çıktı token'larının 1.62 katını kullandı; yani Pro'nun ihtiyacı olan miktar %25 değil, yaklaşık %62 idi. Benchmark'lara bakıldığında da daha ucuz olan model, görevi tamamlama olasılığı daha yüksek olan model.
Pro'ya kimler hâlâ ihtiyaç duyar
- Pro'da kalın eğer Pro 0813 üzerinde doğrulanmış bir üretim hattınız varsa ve bu ay değerlendirmeleri yeniden çalıştırmak için zamanınız yoksa ya da GPQA farkını kendi testlerinizde gördüğünüz bir bilim-soru-cevap iş yükünüz varsa.
- Flash'a geçin kodlama agent'ları, terminal otomasyonu, araç çağırma hatları, görsel içeren her iş ve eşzamanlılığın önemli olduğu yüksek hacimli her iş için.
- Geçmeden önce test edin Pro'nun daha kısa ve yoğun yanıtlarına güvendiğiniz uzun biçimli yazım ve analizler için. 1017, Eylül'deki Flash'tan daha kısa, ancak henüz kimse onu Pro ile karşılaştırarak ölçmedi.
AIHubMix üzerinde geçişi nasıl test edersiniz
Her iki model de AIHubMix'te tek bir anahtar altında: deepseek-v4.1-flash-1017 ve deepseek-v4-pro-0813. Kendi değerlendirme setinizi her ikisinden de çalıştırın, başarı oranlarını karşılaştırın ve her çalıştırmanın maliyetini istek günlüklerinde kontrol edin. AIHubMix karşılaştırma sayfası, özelliklerini ve fiyatlarını yan yana gösterir.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"], base_url="https://aihubmix.com/v1")
for model in ("deepseek-v4-pro-0813", "deepseek-v4.1-flash-1017"):
resp = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Find the bug: def mean(xs): return sum(xs) / len(xs) - 1"}],
max_tokens=16000,
)
print(model, resp.usage.completion_tokens, resp.choices[0].message.content[:200])
Kendi istemleriniz üzerinde completion_tokens değerlerini karşılaştırmak, 1017'nin daha kısa çıktılarının iş yükünüzde Pro'ya karşı geçerli olup olmadığını görmenin en hızlı yoludur.
SSS
DeepSeek V4.1 Flash 1017, V4 Pro'dan daha iyi mi?
DeepSeek'in her ikisi için yayımladığı her kodlama ve agent benchmark'ında evet, çoğu zaman büyük farkla: Terminal-Bench 4.0'da 42.3'e karşılık 12.4, DeepSWE'de ise 77.0'a karşılık 62.7. Bunlar DeepSeek'in kendi rakamları.
V4 Pro ne kadar daha pahalı?
DeepSeek'in yoğun saat fiyatlarında Pro, 1M token başına $1.32 girdi ve $3.96 çıktı ücreti alıyor; Flash ise $0.30 ve $1.20. Bu, çıktıda 3.3 kat demek. Yoğun olmayan saatlerde her iki fiyat da yarıya iner.
V4 Pro hangi alanlarda hâlâ daha iyi?
Pro, GPQA Diamond'da 92.4 puan alıyor; Eylül'deki Flash ise 90.9 puan aldı ve 1017 için yayımlanmış bir puan yok. Artificial Analysis ayrıca Eylül'deki Flash'ın Pro'dan daha fazla çıktı token'ı kullandığını ölçtü.
V4 Pro görselleri destekliyor mu?
Hayır. DeepSeek'in fiyatlandırma sayfası, görsel desteğini yalnızca Flash için listeliyor.
DeepSeek V4 Pro'yu emekliye mi ayıracak?
DeepSeek, V4 Pro'yu sunmaya devam edeceğini söyledi ve bir emeklilik tarihi açıklamadı.
1017'nin daha kısa çıktıları, görev başına Pro'dan daha ucuz olmasını sağlayabilir mi?
Eşit token sayılarında görev başına zaten daha ucuz; yukarıdaki örnekte yaklaşık dört kat. Daha kısa çıktılar bu farkı daha da artırır.
Üretimdeki bir Pro hattını bugün taşımalı mıyım?
Önce değerlendirme setinizi her iki modelde de çalıştırın. 1017, Pro'nun başarı oranını yakalarsa, geçiş maliyeti düşürür ve eşzamanlılık konusunda da kapasite kazandırır.
Okumaya devam edin: DeepSeek V4.1 Flash 1017 serisi
- Pro'dan geçiş, DeepSeek'in yerinde güncellediği bir modele geçmek anlamına gelir; yükseltme yazısı 1017'de neyin değiştiğini anlatıyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017: Aynı Fiyat, Daha Kısa Çıktılar. Geçmeli Misiniz?
- Bir Pro entegrasyonunu Flash'a mı taşıyorsunuz? Geçiş rehberi, her iki model için geçerli olan düşünme modu 400 hatasını ve faturalandırma kurallarını ele alıyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017'ye Geçiş: reasoning_content 400 Hatası, Sessiz Takma Ad Değişimi ve Yoğun Saat Faturalandırması
- Flash sizin için Pro'nun yerini alıyorsa, bir sonraki soru DeepSeek'in ürün ailesi dışında nasıl bir performans gösterdiği: DeepSeek V4.1 Flash 1017 ile Claude Haiku 5.5 Karşılaştırması: Terminal Kodlama Agent'ları İçin Hangi Ucuz Model?
Kaynaklar
- DeepSeek modelleri ve fiyatlandırma (DeepSeek)
- DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression (DeepSeek-AI, arXiv)
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs DeepSeek V4 Pro 0813 (AIHubMix)
- DeepSeek V4.1 Flash (max): Intelligence, Performance & Price Analysis (Artificial Analysis)
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 Tested: Specs, Benchmarks & Price (Kingy.ai)
