DeepSeek R1 vs DeepSeek V4-Pro — DeepSeekè il modello specializzato nel ragionamento rispetto al suo modello flagship. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi API, finestra di contesto, requisiti hardware locali e una raccomandazione chiara e basata sui dati su quale scegliere.
| Specifiche | DeepSeek R1 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| Sviluppatore | DeepSeek | DeepSeek |
| Tipo | LLM (MoE, ragionamento) | LLM (MoE) |
| Parametri | 671 miliardi in totale / 37 miliardi attivi (MoE) | 1,6 trilioni totali / ~49 miliardi attivi (MoE) |
| Finestra contestuale | 128K | 1 milione |
| Modalità | Testo → Testo | Testo → Testo |
| Licenza | MIT (open) | MIT (open) |
| Pesi aperti | ✅ Sì | ✅ Sì |
| Costo input ($/1 milione) | $0.50 | $0.435 |
| Costo output ($/1 milione) | $2.15 | $0.87 |
| VRAM (4 bit) | ~400 GB | ~800 GB |
| GPU minima (locale) | Server multi-GPU | Server multi-GPU (es. 8× H100 80 GB) |
| Data di rilascio | 2025 | 2026-04 |
Principali differenze
- Costo: DeepSeek V4-Pro è 68% più economico rispetto a DeepSeek R1 su base di token combinati.
- Contesto: DeepSeek V4-Pro vince per quanto riguarda la finestra contestuale (1 milione rispetto a 128K) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG di grandi dimensioni.
- Apertura: entrambi hanno pesi aperti, quindi entrambi possono essere ospitati autonomamente o sottoposti a fine-tuning. Confronta le esigenze di VRAM indicate sopra per verificare quali modelli la tua GPU è in grado di eseguire.
- Esegui DeepSeek R1 in locale: ~~400 GB a 4 bit (minimo server multi-GPU).
- Esegui DeepSeek V4-Pro in locale: ~~800 GB a 4-bit (minimo: server multi-GPU, es. 8× H100 80 GB).
Quale scegliere?
Scegli DeepSeek R1 se si integra bene nel tuo stack esistente o se preferisci DeepSeek.
Scegli DeepSeek V4-Pro se desideri un costo inferiore per token in carichi di lavoro ad alto volume oppure hai bisogno di una finestra di contesto più ampia.
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