DeepSeek משיקה את V4-Pro-0813 עם יכולות agent — ומיד מקפיצה מחירים פי 4 עד 14

DeepSeek השיקה את DeepSeek-V4-Pro-0813 דרך ה-API, האפליקציה והווב, עם שיפור משמעותי ביכולות agent ובהנדסת תוכנה, חלון context של מיליון tokens, תמיכה מובנית בפורמט של OpenAI Responses API, ורמות reasoning-effort של low/high/max. ה-benchmarks הראשונים ממקמים את המודל על 87.9 ב-Terminal Bench 2.1 ו-62.7 ב-DeepSWE — thread אחד ב-Reddit ציין שה-87.9 נופל בעשירית נקודה בלבד מ-Claude Fable 5 שעומד על 88.0, וזאת בתמחור output זול פי 57 בערך. במקביל החברה הקימה 'DeepSeek Harness Team' ושחררה את DeepSeek Harness v0.1 ב-developer preview תחת רישיון MIT, במטרה מוצהרת להתחרות ב-Claude Code.

הסיפור האמיתי כאן הוא כלכלי. החל מ-16:00 UTC ב-16 באוגוסט, תמחור ה-output בשעות השיא של V4-Pro מזנק מ-0.87 ל-3.96 דולר למיליון tokens, כשתמחור ה-cache עולה לפי הדיווחים עד פי 10, וההעלאות הכלליות שחברי הקהילה מתארים נעות בין 50% ל-1000% ברחבי משפחת V4. שימוש מחוץ לשעות השיא מקבל הנחה של 50%, מה שדוחף עומסי batch לחלונות זמן זולים יותר.

מבחינה תחרותית, זו תפנית מפתיעה מצד החברה שאפשר לטעון שהיא זו שהציתה את מרוץ ה-inference הזול. הסיקור ב-Reuters וב-Bloomberg הציג את זה כמחסור בכוח מחשוב שסוף-סוף מופיע במחירונים; ה-SCMP דיווח שהמודל אכזב ב-benchmarks כלליים אך זהר ב-cybersecurity, מה שמרמז ש-DeepSeek נשענת על התמחות נישתית ולא על קפיצה רוחבית אל החזית.

הספקנים ב-r/DeepSeek היו חצויים — חלקם דיברו על סוף 'עידן הטעימות החינמיות', אחרים הצביעו על כך שמשתמשים אינם מחויבים לשלם את מחירי ה-inference של DeepSeek עצמה, כי ספקי צד-שלישי זולים יותר מארחים את המודלים הפתוחים. שווה לעקוב אם המתחרות ילכו בעקבותיה עם העלאות משלהן — מה שיאשש את נרטיב המחסור במקום להותיר את זה כאירוע חד-פעמי.