DeepSeek R1 contre DeepSeek V4-Pro — DeepSeek’s dedicated reasoning model versus its flagship. Below is the full side-by-side: specifications, API pricing, context window, local hardware requirements, and a clear, data-driven recommendation on which to pick.
| Spécifications | DeepSeek R1 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| Développeur | DeepSeek | DeepSeek |
| Type | Modèle de langage (MoE, raisonnement) | LLM (MoE) |
| Paramètres | 671 milliards au total / 37 milliards actifs (MoE) | 1,6 trillion au total / ~49 milliards actifs (MoE) |
| Fenêtre de contexte | 128 K | 1 million |
| Modalité | Texte → Texte | Texte → Texte |
| Licence | MIT (open) | MIT (open) |
| Poids ouverts | ✅ Oui | ✅ Oui |
| Prix d’entrée ($/million) | $0.50 | $0.435 |
| Prix de sortie ($/million) | $2.15 | $0.87 |
| VRAM (4 bits) | ~400 Go | ~800 Go |
| GPU minimal (local) | Serveur multi-GPU | Serveur multi-GPU (par ex. 8 × H100 80 Go) |
| Date de sortie | 2025 | 2026-04 |
Principales différences
- Coût : DeepSeek V4-Pro is 68% cheaper than DeepSeek R1 on a blended-token basis.
- Contexte : DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 128K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Ouverture : Les deux modèles ont des poids ouverts, ce qui signifie qu’ils peuvent tous deux être auto-hébergés ou affinés. Comparez leurs besoins en VRAM ci-dessus pour déterminer ce que votre GPU est capable d’exécuter.
- Run DeepSeek R1 locally: ~~400 GB at 4-bit (min Multi-GPU server).
- Run DeepSeek V4-Pro locally: ~~800 GB at 4-bit (min Multi-GPU server (e.g. 8× H100 80GB)).
Lequel choisir ?
Choose DeepSeek R1 if it fits your existing stack or you prefer DeepSeek.
Choose DeepSeek V4-Pro if you want the lower per-token cost for high-volume workloads, or you need the larger context window.
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