DeepSeek a discrètement fait passer son modèle deepseek-v4-pro au build 0813, marquant la mise en disponibilité générale d'un système qui fonctionnait en version préliminaire depuis avril. Le laboratoire d'IA chinois a publié la version finale de son modèle phare mercredi sans billet de blog ni annonce formelle — le seul signal était une cellule de tableau sur la page de tarification API, où la version du modèle pour « deepseek-v4-pro » indique désormais DeepSeek-V4-Pro-0813.

La tarification reste inchangée à environ 0,435 $ par million de tokens d'entrée et 0,87 $ par million de tokens de sortie, avec un coût de 0,003625 $ pour les entrées en cache. Ce qui a changé, ce sont les poids du modèle sous-jacent. La page de tarification API est le seul indicateur public de cette mise à jour.

DeepSeek V4 Pro est disponible depuis avril, au prix inférieur de 98 % à celui de GPT-5 Pro, mais tous les laboratoires indépendants qui l'ont testé évaluaient une version préliminaire. DeepSeek l'a reconnu le 31 juillet, lorsqu'elle a mis V4-Flash en disponibilité générale et a indiqué que l'API Pro restait « inchangée » avec une version officielle à « suivre prochainement. » La fiche du modèle sur Hugging Face, le principal dépôt pour les projets d'IA open source, décrit toujours la série V4 comme « une version préliminaire. » Cela signifie que les scores de référence largement diffusés décrivent une version que DeepSeek elle-même considérait comme inachevée. Personne en dehors de l'entreprise n'a encore soumis le build 0813 à des tests de référence indépendants.

Comparaison des références

DeepSeek a publié une comparaison portant sur 10 tests de référence d'agents — des évaluations qui mesurent la capacité des modèles à accomplir de manière autonome des tâches à plusieurs étapes telles que l'utilisation d'outils, l'exécution de code et l'analyse de données, plutôt que de simplement répondre à des questions. Sur les huit où Claude Fable 5 ou un autre modèle concurrent détient l'avantage, les écarts sont modestes. En moyennant l'avance relative de Fable 5 sur l'ensemble des références, on obtient 5,3 %. En excluant Humanity's Last Exam sans outils — où DeepSeek obtient un score de 42,7 contre 53,3, un écart de 10,6 % qui fausse disproportionnellement la moyenne — les lignes restantes affichent une moyenne de seulement 2,8 %. Sur deux des neuf références où les deux modèles sont évalués, DeepSeek l'emporte nettement.

Les tarifs sont publics des deux côtés, et la divergence est frappante. Fable 5 coûte 10 $ par million de tokens d'entrée et 50 $ par million de tokens de sortie. V4 Pro coûte 0,435 $ et 0,87 $ pour les mêmes volumes. Sur des tarifs mixtes, cela représente environ 30 $ contre 0,65 $ — soit environ 46 fois, ou 4 600 % du coût. Selon Reuters, les cabinets de recherche ont identifié le modèle de DeepSeek comme étant de loin le moins cher parmi les modèles d'IA bien connus.

Le coût par tâche accomplie est encore plus élevé, car Fable 5 génère des sorties plus longues et consomme davantage de calcul par réponse. Artificial Analysis a mesuré Fable 5 à 3,15 $ par tâche de référence contre 3 cents pour V4-Flash — soit environ 105 fois moins cher. Le PDG de Hugging Face, Clément Delangue, a évalué cet écart à plus de 31 $ par tâche contre environ 0,04 $. Aucun chiffre par tâche n'existe encore pour le build 0813.

La propre gamme de produits d'Anthropic complique le positionnement premium de Fable 5. Claude Opus 5 surpasse Fable 5 sur la plupart des références à la moitié du prix.

DeepSeek a elle-même mené ces évaluations de référence, sur une infrastructure qu'elle n'a pas publiée. Sa note de juillet précisait le mode minimal DeepSeek Harness « à paraître prochainement, » fonctionnant à effort maximal avec une créativité élevée. Deux des dix références, DSBench-FullStack et DSBench-Hard, sont des ensembles de tests internes sans classement public permettant une vérification indépendante.

Contexte industriel plus large

La trajectoire est constante parmi les laboratoires chinois de poids ouverts, qui continuent de se situer à quelques points de pourcentage de la frontière américaine pour une fraction du coût. Kimi K3 a battu Fable 5 et GPT-5.6 Sol dès sa sortie, et DeepSeek et Xiaomi ont réduit les coûts de l'IA frontière de 99 % tandis que les laboratoires américains vont dans la direction opposée. Les poids de DeepSeek sont sous licence MIT et disponibles sur Hugging Face, ce qui rend la vérification indépendante facilement accessible. La licence MIT permet une utilisation commerciale sans restriction, y compris la modification, la redistribution et l'intégration dans des produits propriétaires sans obligation de redevance.