DeepSeek V4: Neue KI-Modelle mit 1 Million Token Kontext zu Kampfpreisen
Von Jörg SchockErster Hauptkommissar a. D. · über 35 Jahre Hamburger Polizei
Kurz gesagt: DeepSeek hat V4 Flash und V4 Pro über die eigene API freigeschaltet: Mixture-of-Experts-Modelle mit 1 Million Token Kontext, ab 0,14 $ je Million Input-Token. Nach Herstellerangaben erreicht V4 Pro rund 80,6 % auf SWE-bench Verified – nur wenige Punkte hinter deutlich teureren westlichen Spitzenmodellen; erste unabhängige Community-Messungen stützen die Richtung, sind aber noch nicht abgeschlossen.
Symbolbild: KI-generiert
Wer lange Dokumente, ganze Software-Projekte oder umfangreiche Gesprächsverläufe mit einer KI verarbeiten will, kennt das Problem: Die meisten Modelle vergessen den Anfang, sobald der Text eine gewisse Länge überschreitet – oder es wird teuer, weil jeder Abschnitt bezahlt werden muss. Genau hier setzt DeepSeek an: Die beiden im April als Vorschau gezeigten Modelle V4 Flash und V4 Pro stehen laut der offiziellen Preis- und Modelldokumentation (api-docs.deepseek.com) jetzt regulär in der API – mit einem Kontextfenster von 1 Million Token, bis zu 384.000 Token Ausgabe, JSON-Ausgaben, Tool-Calls und einer zur Anthropic-Schnittstelle kompatiblen API, sodass bestehende Anwendungen ohne großen Umbau umziehen können.
Was technisch dahintersteckt
Beide Modelle sind Mixture-of-Experts-Systeme, bei denen je Anfrage nur ein Bruchteil des Netzes rechnet: V4 Flash umfasst nach dem begleitenden DeepSeek-Forschungspapier (arXiv) insgesamt 284 Milliarden Parameter, von denen etwa 13 Milliarden pro Token aktiv sind; V4 Pro kommt auf 1,6 Billionen Parameter mit rund 49 Milliarden aktiven. Den Millionen-Token-Kontext macht eine neue, dünn besetzte Aufmerksamkeits-Technik („Lookahead Sparse Attention“) bezahlbar – sie ist der Grund, warum DeepSeek die Preise so aggressiv setzen kann.
Die Benchmark-Lage: Herstellerzahlen und was unabhängig dazu bekannt ist
Nach DeepSeeks eigenen Angaben erreicht V4 Pro rund 80,6 % auf SWE-bench Verified, dem derzeit wichtigsten Maßstab für eigenständiges Programmieren; das kleine V4 Flash liegt mit etwa 79,0 % nur 1,6 Punkte dahinter – bemerkenswert für ein Modell mit einem Bruchteil der aktiven Parameter. Zur Einordnung: Für Anthropics Claude Opus 4.8 kursieren etwa 88,6 %, das neue Spitzenmodell Fable 5 wird noch höher gehandelt. Diese Vergleichswerte stammen allerdings aus Benchmark-Aggregatoren, nicht aus einer einheitlichen, unabhängigen Messung – als Größenordnung taugen sie, als Nachkommastelle nicht.
Unabhängige Zahlen sind noch dünn, zeigen aber in dieselbe Richtung: Der Benchmark-Anbieter Vals AI meldet, V4 führe die Open-Source-Modelle auf seinem „Vibe Code Benchmark“ deutlich an – mit einem großen Sprung gegenüber dem Vorgänger V3.2. Auch das ist eine Anbieter-Angabe, kein nachgeprüfter Community-Lauf. In der LocalLLaMA-Community laufen die ersten eigenen Tests gerade erst an: Es gibt bereits quantisierte Community-Versionen auf Hugging Face und in Arbeit befindliche llama.cpp-Anpassungen; der Tenor dort: V4 Flash sei über die API schnell und günstig genug, um kleine Arbeitspferd-Modelle wie Claude Haiku zu ersetzen. Belastbare Aider- oder LMArena-Platzierungen stehen noch aus – sobald es sie gibt, ordnen wir nach.
Der Preis bleibt das schlagende Argument
V4 Flash kostet laut Preisliste 0,14 US-Dollar je 1 Million Input-Token (0,0028 $ bei Cache-Treffern) und 0,28 $ für die Ausgabe; V4 Pro liegt bei 0,435 $ Input und 0,87 $ Output. Damit kostet das Pro-Modell grob ein Zehntel dessen, was westliche Anbieter für ihre Spitzenklasse aufrufen – bei nach Herstellerangaben einstelligem Rückstand im wichtigsten Coding-Benchmark. DeepSeek kündigt in der Dokumentation allerdings mögliche Spitzenzeiten-Tarife an, ohne festen Termin.
Was das für Nutzer bedeutet
Für alle, die große Textmengen auswerten oder eigene KI-Anwendungen betreiben, sinkt die Einstiegshürde spürbar – ein Kontextfenster dieser Größe gab es bislang fast nur bei deutlich teureren Modellen. Zwei ehrliche Einschränkungen gehören dazu: Die Benchmark-Führung beruht bislang überwiegend auf DeepSeeks eigenen Zahlen, und wie bei jedem chinesischen Anbieter sollte man sich vor dem Einsatz mit sensiblen Daten die Datenschutzbedingungen ansehen – die Verarbeitung läuft auf Servern in China. Wer beides für seinen Anwendungsfall geklärt hat, bekommt hier das aktuell wohl aggressivste Preis-Leistungs-Angebot am KI-Markt.
Quellen: DeepSeek-Preis- und Modelldokumentation (api-docs.deepseek.com), DeepSeek-V4-Forschungspapier auf arXiv, Vals AI, Diskussionen auf r/LocalLLaMA (Release-Thread).