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.
| Especificações | DeepSeek R1 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| Desenvolvedor | DeepSeek | DeepSeek |
| Tipo | LLM (mixture-of-experts, raciocínio) | LLM (MoE) |
| Parâmetros | 671B no total / 37B ativos (MoE) | 1,6 trilhão no total / ~49 bilhões ativos (MoE) |
| Janela de contexto | 128K | 1 milhão |
| Modalidade | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licença | MIT (aberta) | MIT (aberta) |
| Pesos abertos | ✅ Sim | ✅ Sim |
| Preço de entrada (US$ / 1 milhão) | $0.50 | $0.435 |
| Preço de saída (US$ / 1 milhão) | $2.15 | $0.87 |
| VRAM (4 bits) | ~400 GB | ~800 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor multi-GPU | Servidor com múltiplas GPUs (ex.: 8× H100 de 80 GB) |
| Lançado | 2025 | 2026-04 |
Principais diferenças
- Custo: DeepSeek V4-Pro is 68% cheaper than DeepSeek R1 on a blended-token basis.
- Contexto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 128K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Abertura: ambos possuem pesos abertos, portanto podem ser auto-hospedados ou ajustados. Compare suas necessidades de VRAM acima para saber qual GPU suporta cada um.
- 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)).
Qual você deve escolher?
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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