DeepSeek logo

DeepSeek-V4-Pro-Max

DeepSeek

DeepSeek-V4-Pro-Max — режим максимального усилия рассуждения (maximum reasoning effort) модели DeepSeek-V4-Pro, MoE-модели на 1.6T параметров с 49B активированными параметрами и контекстным окном 1M токенов. Вводит гибридную архитектуру внимания, объединяющую Compressed Sparse Attention (CSA) и Heavily Compressed Attention (HCA), для значительно улучшенной эффективности на длинном контексте: требуется лишь 27% FLOPs single-token инференса и 10% KV-кеша по сравнению с DeepSeek-V3.2 на контексте 1M токенов. Также включает Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) для стабильного распространения сигнала и обучается с оптимизатором Muon для более быстрой сходимости. Предобучен на более чем 32T токенов. V4-Pro-Max существенно продвигает open-source знаниевые возможности, достигает топового результата на коддинг-бенчмарках и сокращает разрыв с лидирующими closed-source моделями на задачах рассуждения и агентных задачах.

Основные характеристики

Параметры
1.6T
Контекст
1.0M
Дата выпуска
23 апреля 2026 г.
Индекс
42.8

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
23 апреля 2026 г.
Последнее обновление
3 мая 2026 г.
Сегодня
30 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
1.6T
Токены обучения
32.0T токенов
Граница знаний
-
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Ценообразование и доступность

Вход (за 1М токенов)
$1.00
Выход (за 1М токенов)
$8.00
Макс. входящих токенов
1.0M
Макс. исходящих токенов
65.5K
Поддерживаемые возможности
Вызов функцийСтруктурированный выводВыполнение кодаПоиск в интернетеПакетная обработкаДообучение

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Программирование

Тесты на навыки программирования
SWE-Bench Verified
• данные разработчика
80.6%

Рассуждения

Логические рассуждения и анализ
GPQA
Diamond (Pass@1) • данные разработчика
90.1%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
LiveCodeBench Pro
LiveCodeBench Pass@1 — оценка решения задач программирования с первой попытки. • данные разработчика
94.0%
GDPval-AA
Elo рейтинг GDPval-AA — оценка знаниевой работы (юриспруденция, финансы и т.д.). • данные разработчика
51.8%
BrowseComp
Pass@1 • данные разработчика
83.4%
CodeForces
Рейтинг • данные разработчика
100.0%
CorpusQA 1M
Точность • данные разработчика
62.0%
CSimpleQA
Pass@1 • данные разработчика
84.4%
FrontierCode 1.1
FrontierCode 1.1, текущая таблица лидеров; оценка mergeability: 17.6%. • проверено
17.6%
FrontierSWE
Claude Code • проверено
29.0%
HMMT Feb 26
Pass@1 • данные разработчика
95.2%
Humanity's Last Exam
Pass@1 (с инструментами) • данные разработчика
48.2%
IMO-AnswerBench
Pass@1 • данные разработчика
89.8%
LiveBench
2026-01-08 • проверено
73.6%
LiveCodeBench
Pass@1 • данные разработчика
93.5%
MathArena Apex
Шорт-лист (Pass@1) • данные разработчика
90.2%
MCP Atlas
Публичный (Pass@1) • данные разработчика
73.6%
MMLU-Pro
Максимальный • данные разработчика
87.5%
MRCR 1M
MMR • данные разработчика
83.5%
SimpleQA
Verified (Pass@1) • данные разработчика
57.9%
SWE-bench Multilingual
• данные разработчика
76.2%
SWE-Bench Pro
• данные разработчика
55.4%
Terminal-Bench 2.0
• данные разработчика
67.9%
Toolathlon
Pass@1 • данные разработчика
51.8%

Лицензия и метаданные

Лицензия
deepseek
Дата анонса
23 апреля 2026 г.
Последнее обновление
3 мая 2026 г.

DeepSeek-V4-Pro-Max: плюсы и минусы

Плюсы

  • Огромный контекст — 1M токенов: целые книги и кодовые базы за раз
  • Открытые веса — можно запустить на своём сервере
  • Сильнее всего в тесте CodeForces — 100.0%

Минусы

  • Работает только с текстом — картинки не понимает
  • Слабее в тесте FrontierCode 1.1 — 17.6%

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.