DeepSeek R1 vs 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.
| Specifiche | DeepSeek R1 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| Sviluppatore | DeepSeek | DeepSeek |
| Tipo | LLM (MoE, ragionamento) | LLM (MoE) |
| Parametri | 671 miliardi totali / 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 |
| Prezzo in ingresso ($/1M) | $0.50 | $0.435 |
| Prezzo in uscita ($/1M) | $2.15 | $0.87 |
| VRAM (4-bit) | ~400 GB | ~800 GB |
| GPU minima (locale) | Server multi-GPU | Server multi-GPU (es. 8× H100 da 80 GB) |
| Data di rilascio | 2025 | 2026-04 |
Principali differenze
- Costo: DeepSeek V4-Pro is 68% cheaper than DeepSeek R1 on a blended-token basis.
- Contesto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 128K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Apertura: entrambi hanno pesi aperti, quindi entrambi possono essere ospitati localmente o affinati. Confronta le rispettive esigenze di VRAM sopra per verificare quali modelli la tua GPU è in grado di eseguire.
- 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)).
Quale scegliere?
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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