DeepSeek V4 Pro scoort 53, tegen een fractie van de prijs
DeepSeek bracht op 13 augustus zijn nieuwe topmodel V4 Pro 0813 uit, en de eerste onafhankelijke metingen zijn binnen. Artificial Analysis zet het model op 53 punten in zijn Intelligence Index. Dat is een punt boven de Flash-variant, en tien punten onder Claude Opus 5, dat met 63 bovenaan staat. Interessanter dan die tien punten is wat ze kosten.
Tien punten verschil, 39 keer het prijsverschil
Volgens de doorrekening van OfficeChai komt een gemiddelde taak met DeepSeek V4 Pro uit op zo’n 0,06 dollar, tegenover 2,34 dollar bij Claude Opus 5. Een prijsverschil van bijna veertig keer dus, voor een capaciteitsverschil dat in de meeste dagelijkse taken nauwelijks merkbaar zal zijn. GPT-5.6 Sol en Grok 4.6 staan allebei op 61 punten, Claude Fable 5 op 62.
Het beeld per benchmark is wisselvallig. Op GPQA Diamond, de set met vragen op promovendusniveau uit de exacte wetenschappen, haalt V4 Pro 93 procent en zit het gelijk met de koplopers. Op SciCode blijft het steken op 49 procent, de laagste score in het vergelijk. Terminal-Bench v2.1 levert 79 procent op, tien punten achter Opus 5. En op CritPt, een set natuurkundige redeneervragen, komt het model niet verder dan 18 procent.
Groot model, kleine rekenlast
Artificial Analysis beschrijft V4 Pro als een mixture-of-experts met 1,6 biljoen parameters in totaal, waarvan er per token maar 49 miljard actief zijn. Dat verklaart de snelheid: bijna 90 uitvoertokens per seconde, boven de mediaan van 71 voor vergelijkbare modellen. Het contextvenster is 1 miljoen tokens, alleen tekst in en tekst uit.
De gewichten staan onder MIT-licentie online, dus wie genoeg hardware heeft kan het model zelf draaien. Dat is een ander pad dan Z.ai koos bij GLM-5.3, waar de gewichten twee weken achter de hand blijven vanwege zorgen over misbruik. Qua schaal zit V4 Pro in dezelfde categorie als Kimi K3 van Moonshot.
De API wordt duurder, precies nu
De timing van de release valt samen met een prijsingreep. DeepSeek verhoogt vanaf 17 augustus zijn API-tarieven, met de scherpste stijging op cache-hit input tijdens piekuren: van 0,025 naar 0,30 renminbi per miljoen tokens, twaalf keer zoveel. Output gaat in piekuren naar 27 renminbi per miljoen tokens.
Zelfs na die verhoging blijft DeepSeek goedkoop vergeleken met de westerse aanbieders, maar het patroon van vorig jaar (steeds lagere prijzen, elk kwartaal opnieuw) is duidelijk voorbij. Google ging deze week nog de andere kant op en halveerde de prijs van Gemini 3.7 Flash.
Wat betekent dit
Voor wie AI inzet in productie verschuift de vraag van “welk model is het beste” naar “welk model is goed genoeg voor deze taak”. Een verschil van tien indexpunten telt bij complexe agent-workflows en lastige codeeropdrachten, waar V4 Pro op Terminal-Bench en SciCode duidelijk achterblijft. Voor samenvatten, classificeren, opzoeken en het gros van het schrijfwerk is dat verschil academisch, en dan wint de rekensom. De open gewichten maken het bovendien mogelijk om het model binnen de eigen infrastructuur te draaien, wat voor Nederlandse organisaties met gevoelige data een reden kan zijn om verder te kijken dan de API van de aanbieder zelf.
