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title: "DeepSeek V4 Pro 0813 GA : un modèle open-weight bat Opus 4.8 sur Terminal-Bench"
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language: "fr"
tags: ["AI", "LLM", "DeepSeek", "Coding Agents", "Open Source", "MoE"]
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# DeepSeek V4 Pro 0813 GA : un modèle open-weight bat Opus 4.8 sur Terminal-Bench

Published: 2026-08-17
Tags: AI, LLM, DeepSeek, Coding Agents, Open Source, MoE

![DeepSeek V4 Pro 0813 GA : un modèle open-weight bat Opus 4.8 sur Terminal-Bench](https://wary-platypus-754.convex.cloud/api/storage/53f272ac-9201-40d6-9836-d164dbddd4fd)

# DeepSeek V4 Pro 0813 GA : un modèle open-weight bat Opus 4.8 sur Terminal-Bench

## TL;DR

**DeepSeek-V4-Pro-0813** est en disponibilité générale depuis le 13 août 2026 : la préversion d'avril devient un build de production pour l'application, le web et l'API. Ce modèle Mixture-of-Experts de 1 600 milliards de paramètres — dont 49 milliards actifs par token — obtient **87,9 % sur Terminal-Bench 2.1**, devançant de peu Claude Opus 4.8 (85,0 %). C'est la première fois qu'un modèle open-weight dépasse un modèle fermé de pointe sur ce benchmark. Vérifié de manière indépendante, il atteint 96,40 % sur SWE-bench Verified, ce qui en fait le modèle open-weight le mieux classé. Mais les poids de la version GA ne sont pas encore sur Hugging Face, une hausse de prix importante entre en vigueur le 16 août, et plusieurs benchmarks autodéclarés attendent encore une réplication indépendante.

## La version GA : ce qui a réellement changé

DeepSeek a volontairement échelonné le déploiement de V4. La famille est d'abord apparue sous forme de préversions open-weight le **24 avril 2026**, les variantes Pro et Flash étant publiées sous licence MIT. Le **31 juillet 2026**, le [modèle Flash](/fr/blog/deepseek-v4-flash-tient-parce-que-ses-experts-sont-en-4-bits), plus petit (284 milliards de paramètres au total / 13 milliards actifs), est passé en version finale le premier, avec des poids ouverts sur Hugging Face. Le build Pro devait « suivre bientôt » — promesse tenue avec le **build 0813**, apparu sur le point de terminaison de l'API le 12 août et officiellement confirmé en GA le 13 août.

Par rapport à la préversion d'avril, la version GA apporte quatre nouveautés concrètes :

- **Trois niveaux d'effort de raisonnement** : `low`, `high` et `max` — pour arbitrer entre latence et précision
- **Prise en charge native de la Responses API** pour les workflows agentiques avec appels d'outils
- **Sortie maximale portée à 384K tokens** (contre la limite de la préversion)
- **DeepSeek Harness (dsh)** — un nouveau harness natif pour agents de code, qui a récolté 72 000 étoiles GitHub en une nuit

Ce que la version GA n'a **pas** apporté : des poids ouverts mis à jour pour le checkpoint 0813. Le dépôt Hugging Face héberge toujours les poids de la préversion d'avril. Le build de production n'est pour l'instant accessible que via l'API et l'application.

## Architecture : le MoE à une échelle inédite

Le pari de DeepSeek sur le **Mixture-of-Experts (MoE)** atteint avec V4 Pro sa forme la plus extrême. Le modèle compte **1 600 milliards de paramètres** mais n'en active qu'environ **49 milliards par token** — un taux d'activation de 3 % qui maîtrise les coûts d'inférence tout en donnant à chaque token accès à des réseaux d'experts spécialisés.

Parmi les principales innovations architecturales :

- **Système d'attention hybride** : combine **Compressed Sparse Attention** et **Heavily Compressed Attention** pour traiter efficacement les longs contextes
- **Manifold-Constrained Hyper-Connections** — un nouveau mécanisme de routage pour la sélection des experts
- **Optimiseur Muon** — utilisé pendant l'entraînement pour une meilleure convergence
- **Gains d'efficacité** : avec un contexte d'un million de tokens, V4 Pro ne nécessite que **27 % des FLOPs d'inférence par token** et **10 % de la mémoire de KV-cache** de DeepSeek V3.2

L'architecture est partagée avec V4 Flash, mais considérablement mise à l'échelle. Les deux modèles prennent en charge une **fenêtre de contexte d'un million de tokens** — soit environ 1 500 pages A4 de texte.

## Résultats des benchmarks : là où V4 Pro l'emporte

Le build 0813 affiche des progrès spectaculaires par rapport à la préversion d'avril, en particulier sur les capacités agentiques. Vue d'ensemble :

### Benchmarks autodéclarés (évaluation de DeepSeek)

| Benchmark | Préversion d'avril | V4 Pro 0813 | Écart |
|-----------|--------------|-------------|-------|
| Terminal-Bench 2.1 | 72,1 % | 87,9 % | +15,8 |
| DeepSWE | 12,8 % | 62,7 % | +49,9 |
| NL2Repo | 38,5 % | 61,5 % | +23,0 |
| CyberGym | 52,7 % | 83,3 % | +30,6 |
| Toolathlon Verified | 55,9 % | 74,1 % | +18,2 |
| AutomationBench | 12,8 % | 31,8 % | +19,0 |
| DSBench-FullStack | — | 71,1 % | — |
| DSBench-Hard | — | 67,2 % | — |

### Résultats vérifiés de manière indépendante

[**Vals.ai**](http://Vals.ai) a fait passer V4 Pro 0813 par son pipeline d'évaluation indépendant et a confirmé :

- **SWE-bench Verified : 96,40 %** — 2e sur 82 modèles, modèle open-weight le mieux classé (devant Kimi K3 à 93,40 %)
- **Vals Index : 52,37 %** — 18e sur 46 modèles, en hausse de 9,48 points par rapport à DeepSeek V4 (42,89 %)
- Coût par test : 0,02 $ — contre 1,29 $ pour Claude Opus 5 à 97,00 %

**Artificial Analysis** attribue à V4 Pro 0813 un score de **53 sur son Intelligence Index**, ce qui en fait le deuxième modèle open-weight le plus intelligent évalué à ce jour. Il est aussi plus économe en tokens que la version d'avril, avec environ 30 % de tokens de sortie en moins sur l'index.

Le **Center for AI Standards and Innovation (CAISI) du NIST** apporte le point de vue d'une institution publique. En avril 2026, il a évalué de manière indépendante la préversion de V4 Pro sur neuf benchmarks dans cinq domaines, dont deux évaluations non publiques conçues pour résister à la contamination :

> « Selon les données de DeepSeek, DeepSeek V4 est à peu près aussi performant qu'Opus 4.6 et GPT-5.4, sortis environ deux mois plus tôt. Cependant, les évaluations du CAISI, qui incluent des benchmarks non publics, indiquent que DeepSeek V4 obtient des résultats similaires à GPT-5, sorti environ huit mois plus tôt. » — NIST CAISI, [Evaluation of DeepSeek V4 Pro](https://www.nist.gov/news-events/news/2026/05/caisi-evaluation-deepseek-v4-pro)

L'écart n'est pas uniforme, et il a été mesuré sur le build de préversion d'avril, non sur le checkpoint 0813 ; reste donc à savoir dans quelle mesure le post-entraînement l'a comblé. Là où il est le plus grand, il est instructif : 32 % sur CTF-Archive-Diamond contre 71 % pour GPT-5.5 en cybersécurité, et 46 % sur le jeu semi-privé d'ARC-AGI-2 contre 79 % en raisonnement abstrait — alors que les mathématiques sont quasiment au niveau de l'état de l'art.

### Le titre Terminal-Bench

C'est là que les choses deviennent intéressantes. Sur **Terminal-Bench 2.1** — le benchmark qui évalue des tâches réelles de terminal et de computer use — V4 Pro 0813 obtient **87,9 %**, contre :

- **Claude Opus 4.8** : 85,0 %
- **Claude Fable 5** : 88,0 %
- **V4 Flash 0731** : 82,7 %
- **GLM-5.2** : 81,0 %

V4 Pro ne se contente pas de battre Opus 4.8 — il fait presque jeu égal avec Claude Fable 5, le modèle le plus récent d'Anthropic. Pour un modèle open-weight proposé pour une fraction du coût, c'est une étape importante.

## V4 Pro vs Claude Opus 4.8 : la comparaison complète

Le titre annonce « bat Opus 4.8 sur Terminal-Bench », mais le tableau complet est plus nuancé. Aucun des deux modèles n'est meilleur partout — les victoires se répartissent selon les capacités.

| Dimension | DeepSeek V4 Pro 0813 | Claude Opus 4.8 |
|-----------|---------------------|-----------------|
| Terminal-Bench 2.1 | **87,9 %** | 85,0 % |
| LiveCodeBench | **93,5 %** | 88,8 % |
| SWE-bench Verified | **96,40 %** | 97,00 % |
| SWE-bench Pro | 55,4 % | **69,2 %** |
| AA Intelligence Index | 52–53 | **57–61** |
| Coût (par million de tokens de sortie) | **0,87 $** | 25,00 $ |
| Vitesse (tokens/s) | **72,4** | 55,7 |
| Délai avant le premier token | **1,77 s** | 30,22 s |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Tokens de sortie max. | **384K** | — |
| Poids ouverts | MIT (préversion uniquement) | Fermé |

La tendance est claire : **DeepSeek l'emporte sur le coût, la vitesse, le code algorithmique et les tâches de terminal. Opus 4.8 l'emporte sur l'ingénierie logicielle à l'échelle d'un dépôt, l'intelligence générale et la fiabilité.** L'écart de prix d'un facteur 28 fait de V4 Pro le choix par défaut pour le traitement par lots, les boucles de code à fort volume et les workflows agentiques sensibles aux coûts.

## La question des poids ouverts

C'est ici que l'histoire se complique. DeepSeek a bâti sa réputation sur des [publications open-weight](/fr/blog/modeles-ia-poids-ouverts-assurance-dependance-fournisseur), et la famille V4 a été annoncée avec des poids sous licence MIT. Mais il y a un hic :

- **V4 Flash 0731** : les poids sont disponibles sur Hugging Face sous licence MIT. Auto-hébergeable dès aujourd'hui.
- **V4 Pro 0813 (GA)** : les poids ne sont **PAS publiés**. Le dépôt Hugging Face affiche toujours le checkpoint de la préversion d'avril.

Les équipes qui misent sur l'auto-hébergement pour des raisons de gouvernance des données utilisent donc actuellement la préversion d'avril, et non le build de production. DeepSeek n'a pas précisé quand (ni si) les poids 0813 seront publiés. Cette décision laisse entrevoir un possible virage stratégique vers la monétisation du modèle phare via l'API.

Pour les secteurs réglementés, ce point est important. L'API hébergée transfère les données vers les serveurs de DeepSeek en Chine, où elles sont soumises au droit chinois des données. Auto-héberger les poids sous licence MIT sur une infrastructure hors de Chine supprime le problème du transfert — mais seulement si ces poids correspondent réellement au checkpoint de production.

## Tarifs : la bonne et la mauvaise nouvelle

### Tarifs actuels (jusqu'au 15 août 2026)

DeepSeek propose V4 Pro 0813 aux mêmes tarifs que le précédent modèle en préversion :

- **Entrée** : 0,435 $ par million de tokens
- **Sortie** : 0,87 $ par million de tokens
- **Cache hits** : environ 0,004 $ par million de tokens (remise de 99 %)

### Tarifs de pointe (à partir du 16 août 2026)

Une restructuration importante entre en vigueur le 16 août :

- **Entrée** : 1,32 $ par million de tokens (+204 %)
- **Sortie** : 3,96 $ par million de tokens (+355 %)
- **Cache hits** : 0,044 $ par million de tokens (remise de 97 %, mais 12 fois plus cher qu'avant)
- **Heures creuses** : remise de 50 % sur tous les niveaux

La hausse de prix moyenne pondérée s'élève à environ **264 %**. Même aux tarifs de pointe, V4 Pro reste nettement moins cher que Claude Opus 4.8 (3,85 $ par million de tokens avec un ratio de cache de 7:2:1). Mais la fenêtre de « l'intelligence de pointe à prix dérisoire » est en train de se refermer.

## Le duel des 24 heures : V4 Pro vs GLM-5.3

DeepSeek n'est pas le seul laboratoire chinois à avoir livré des modèles de pointe cette semaine. **Zhipu a publié [GLM-5.3](/fr/blog/glm-53-codage-davant-garde-et-capacits-cyberntiques-mergentes) le 14 août 2026** — exactement 24 heures après la GA de V4 Pro — avec une philosophie totalement différente :

| Dimension | V4 Pro 0813 | GLM-5.3 |
|-----------|------------|---------|
| Architecture | Nouveau MoE de 1,6T, 49B actifs | Même base de 743B que GLM-5.2 |
| Poids | MIT (préversion uniquement) | Ouverts d'ici ~2 semaines après revue de sécurité |
| SWE-bench Verified | **96,40 %** | Pas encore publié |
| CyberGym | 83,3 % | **84,5 %** |
| AutomationBench | 31,8 % | **48,2 %** |
| Sortie max. | **384K** | 128K |
| Tarifs API | 0,435 $/0,87 $ (passant à 1,32 $/3,96 $) | Abonnement 18–168 $/mois, API à confirmer |

Les deux revendiquent la couronne du code parmi les modèles open-weight. V4 Pro domine sur SWE-bench Verified et en taille brute. GLM-5.3 prend l'avantage sur les benchmarks agentiques et conserve la même architecture avec un post-entraînement étendu. La concurrence pousse les deux laboratoires à livrer plus vite et moins cher.

## Ce que cela signifie pour les développeurs

### Quand choisir V4 Pro 0813

- **Programmation algorithmique et compétitive** — LiveCodeBench à 93,5 %, devant Opus 4.8
- **Agents de terminal et de computer use** — Terminal-Bench 2.1 à 87,9 %, en tête des modèles open-weight
- **Traitement par lots à fort volume** — 28 fois moins cher qu'Opus, l'économie parle d'elle-même
- **Raisonnement sur de longs contextes** — 1M de contexte et 384K de sortie, idéal pour les pipelines d'analyse documentaire
- **Boucles agentiques sensibles aux coûts** — des cache hits quasi gratuits rendent abordables les agents multi-tours

### Quand rester sur Opus 4.8

- **Refactoring à l'échelle d'un dépôt** — l'écart sur SWE-bench Pro est de 13,8 points (69,2 % vs 55,4 %)
- **Travail agentique sur plusieurs fichiers** — l'écart se creuse encore sur les tâches touchant 4 fichiers ou plus
- **SLA et support entreprise** — les garanties de fiabilité d'Anthropic restent inégalées
- **Gouvernance des données** — si vous ne pouvez pas utiliser une API hébergée en Chine et que les poids ouverts ne sont pas à jour

### Quand envisager d'autres options

- **Auto-hébergement** : V4 Flash 0731 est actuellement le seul modèle DeepSeek dont les poids GA sont disponibles
- **Multilinguisme au-delà du mandarin et de l'anglais** : les scores AA Index de V4 Pro traduisent une couverture multilingue inférieure à la moyenne
- **Tâches de cybersécurité** : l'évaluation du NIST sur le build de préversion a donné 32 % contre 71 % pour GPT-5.5 sur CTF-Archive-Diamond

## Le déficit de vérification

Le tableau d'évaluation de DeepSeek affiche des chiffres impressionnants, mais plusieurs réserves subsistent :

1. **La référence est autoréférentielle** : la plupart des progrès sont mesurés par rapport à la propre préversion d'avril de DeepSeek, et non face aux concurrents
2. **Les audits indépendants sont partiels** : [Vals.ai](http://Vals.ai) a confirmé SWE-bench Verified, mais les autres benchmarks restent déclarés par l'éditeur — une [préoccupation récurrente](/fr/blog/arc-agi-3-mesurait-le-harnais-pas-seulement-le-modele) dans l'évaluation des modèles d'IA
3. **L'évaluation du NIST porte sur le build de préversion** : on ignore si 0813 a comblé les écarts en cybersécurité et en raisonnement abstrait
4. **Aucun audit de sécurité des poids** : aucun audit de sécurité indépendant et nommément identifié de V4 Pro n'a été publié

La communauté open-weight met déjà ces affirmations à l'épreuve. Le fil Reddit r/LocalLLaMA montre un accueil mitigé — enthousiasme face aux bonds des benchmarks, scepticisme quant à l'absence de poids GA, et débat sur la capacité des chiffres autodéclarés à résister à une réplication par la communauté.

## FAQ

### DeepSeek V4 Pro 0813 est-il vraiment open source ?

DeepSeek V4 Pro a été annoncé avec des poids sous licence MIT, et le checkpoint de la préversion d'avril est disponible sur Hugging Face. En revanche, les poids du build GA 0813 n'ont pas été publiés — seuls ceux de la préversion d'avril sont publics. Vous pouvez donc auto-héberger dès aujourd'hui le modèle en préversion, mais pas le build de production qui a obtenu les scores qui font les gros titres. DeepSeek n'a pas indiqué quand ni si les poids 0813 seront publiés, ce qui suggère un possible abandon de son approche traditionnellement ouverte au profit d'une monétisation centrée sur l'API pour le modèle phare.

### Comment V4 Pro 0813 se compare-t-il à Claude Opus 4.8 sur les tâches de code ?

La comparaison dépend fortement du type de tâche. Sur SWE-bench Verified (correction de bugs isolés), V4 Pro obtient 96,40 % vérifiés de manière indépendante, presque au niveau des 97 % d'Opus 4.8. Sur SWE-bench Pro (ingénierie multi-fichiers à l'échelle d'un dépôt), Opus 4.8 mène de 13,8 points, avec 69,2 % contre 55,4 %. En code algorithmique (LiveCodeBench), V4 Pro l'emporte avec 93,5 % contre 88,8 %. Sur Terminal-Bench 2.1 (tâches réelles de terminal), V4 Pro passe légèrement devant avec 87,9 % contre 85,0 %. Recommandation pratique : confier le travail algorithmique et les tâches sur un seul fichier à V4 Pro, et réserver Opus au refactoring complexe sur plusieurs fichiers.

### De quel matériel ai-je besoin pour auto-héberger DeepSeek V4 Pro ?

Auto-héberger V4 Pro en pleine précision exige du matériel multi-GPU de classe H100 ou H200, en raison de ses 1 600 milliards de paramètres. Même avec 49 milliards de paramètres actifs par token, la matrice complète des poids doit être chargée en mémoire. Le plus petit V4 Flash (284 milliards au total / 13 milliards actifs) peut tourner sur un seul GPU de 80 Go une fois quantifié. Les quantifications communautaires d'Unsloth vont d'une version 3 bits de 103 Go à un GGUF 8 bits sans perte de 162 Go. Pour les équipes sans infrastructure multi-GPU, l'API hébergée à 0,435 $/0,87 $ par million de tokens (tarifs antérieurs au 16 août) reste la voie d'accès la plus pratique.

### Qu'est-ce que le benchmark Terminal-Bench 2.1 et pourquoi est-il important ?

Terminal-Bench 2.1 évalue les modèles sur des tâches réelles de terminal et de computer use — le type de travail agentique où un modèle doit naviguer dans un shell, exécuter des commandes, interpréter les résultats et enchaîner des actions en plusieurs étapes pour atteindre un objectif. Il est développé par la même équipe que FrontierBench, qui classe les modèles selon leur capacité à accomplir des tâches professionnelles sur ordinateur. Le score de 87,9 % de V4 Pro 0813 sur Terminal-Bench est significatif, car ce benchmark teste la capacité du modèle à agir comme un agent autonome plutôt qu'à simplement répondre à des questions. C'est la capacité la plus directement utile pour construire des agents IA en production — et c'est sur ce benchmark que les modèles open-weight accusaient jusqu'ici le plus grand retard sur les modèles fermés de pointe.

### Dois-je m'inquiéter de la gouvernance des données en utilisant l'API de DeepSeek ?

Avec l'API hébergée de DeepSeek, les prompts et l'historique des conversations transitent vers les serveurs de DeepSeek en Chine et sont soumis au droit chinois des données, notamment à la loi sur la sécurité des données et à la loi sur la protection des informations personnelles. Pour les secteurs réglementés — santé, finance, administration —, c'est un élément déterminant à évaluer au regard du cadre de gouvernance des données de votre organisation. Auto-héberger les poids sous licence MIT sur une infrastructure hors de Chine élimine le problème du transit des données, mais deux réserves demeurent : les poids auto-hébergeables sont actuellement ceux de la préversion d'avril (et non du build de production 0813), et aucun audit de sécurité indépendant des poids de V4 Pro n'a été publié. Les organisations devraient considérer l'API hébergée comme hors de leur cadre de gouvernance des données tant que ces conditions n'auront pas changé.

### La hausse de prix du 16 août rendra-t-elle V4 Pro moins compétitif ?

Même aux nouveaux tarifs de pointe de 1,32 $/3,96 $ par million de tokens (une hausse moyenne pondérée d'environ 264 %), V4 Pro reste nettement moins cher que les alternatives de pointe. Claude Opus 4.8 coûte environ 3,85 $ par million de tokens avec un ratio de cache typique, ce qui rend V4 Pro environ 3 fois moins cher même aux tarifs de pointe — contre un écart de 28 fois aujourd'hui, mais cela reste significatif. La remise de 50 % en heures creuses aide en outre pour les charges de travail par lots. Le vrai sujet est l'évolution du tarif des cache hits : passer d'une remise de 99 % à 97 % signifie que les cache hits coûtent désormais 12 fois plus cher, ce qui pèse sur les boucles agentiques multi-tours qui réutilisent beaucoup de contexte. Pour les workflows à fort volume, le conseil est de finaliser vos évaluations de coûts aux tarifs actuels avant le 16 août et de structurer vos workflows pour exploiter au maximum les heures creuses.

## Sources

- [Artificial Analysis — V4 Pro 0813 Intelligence Index](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2088440350734201149)
- [Vals.ai — DeepSeek V4 Pro 0813 Independent Evaluation](https://www.vals.ai/models/deepseek_deepseek-v4-pro-0813)
- [YottaLabs — DeepSeek V4: Release Date, Specs, and How to Access It](https://www.yottalabs.ai/post/deepseek-v4-release-date-specs-how-to-access-2026)
- [TechTimes — DeepSeek V4 Pro 0813 Goes GA: Benchmark Claims Await Independent Proof](https://www.techtimes.com/articles/324241/20260813/deepseek-v4-pro-0813-goes-ga-benchmark-claims-await-independent-proof.htm)
- [GMI Cloud — DeepSeek V4 Pro Steps Out of Preview: The 0813 Build Is Live](https://www.gmicloud.ai/en/blog/deepseek-v4-pro-steps-out-of-preview-the-0813-build-is-live)
- [Hugging Face — DeepSeek V4 Pro GA Release Analysis](https://huggingface.co/blog/ResterChed/deepseek-v4-pro-ga-release)
- [OpenRouter — DeepSeek V4 Pro 0813 API & Pricing](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813)
- [Totalum — DeepSeek V4 Pro vs Claude 2026: Coding Agent Showdown](https://www.totalum.app/blog/deepseek-v4-pro-vs-claude-2026)
- [CodingFleet — Claude Opus 4.8 vs DeepSeek V4 Pro](https://codingfleet.com/blog/claude-opus-4-8-vs-deepseek-v4-pro)
- [BenchLM — Claude Opus 4.8 vs DeepSeek V4 Pro 0813 Comparison](https://benchlm.ai/compare/claude-opus-4-8-vs-deepseek-v4-pro-0813)
- [Artificial Analysis — Opus 4.8 vs V4 Pro Comparison](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/claude-opus-4-8-vs-deepseek-v4-pro)
- [Kaitchup — DeepSeek V4 Pro 0813 Architecture Details](https://kaitchup.substack.com/p/qwen38-27b-nemotron-35-muse-deepseek)
- [LLM-Stats — V4 Flash 0731 vs V4 Pro 0813 Benchmark Comparison](https://llm-stats.com/models/compare/deepseek-v4-flash-0731-vs-deepseek-v4-pro-0813)
- [Medium — DeepSeek V4 Pro 0813: The 1.6 Trillion Parameter MoE](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/deepseek-v4-pro-0813-the-1-6-trillion-parameter-moe-is-here-d3d791c3e522)
- [Flowtivity — GLM-5.3 vs DeepSeek V4-Pro: The 24-Hour Showdown](https://flowtivity.ai/blog/glm-5-3-vs-deepseek-v4-pro-comparison)
- [Pristren — DeepSeek V4 and Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.8](https://pristren.com/blog/deepseek-v4-kimi-k2-6-vs-claude-opus-open-weights-2026)
- [Unsloth — DeepSeek-V4: How to Run Locally](https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4)
- [Reddit r/LocalLLaMA — V4-Pro-0813 Benchmarks Discussion](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vmi0fg/deepseek_v4pro0813_benchmarks)
- [chat-deep.ai — DeepSeek V4 Pro vs Flash, API, Pricing & Download](https://chat-deep.ai/models/deepseek-v4)
- [NIST CAISI — Evaluation of DeepSeek V4 Pro](https://www.nist.gov/news-events/news/2026/05/caisi-evaluation-deepseek-v4-pro)


## Related

- [Developpement IA](https://www.contextstudios.ai/fr/developpement-ia.md)
- [Developpement d'agents IA](https://www.contextstudios.ai/fr/developpement-agent-ia.md)
- [Developpement LLM](https://www.contextstudios.ai/fr/developpement-llm.md)
- [Integration LLM](https://www.contextstudios.ai/fr/integration-llm.md)