A DeepSeek, startup chinesa de modelos de linguagem, anunciou em 13 de agosto de 2026 a versão oficial do DeepSeek-V4-Pro-0813. Segundo o comunicado da API, o modelo está disponível no aplicativo, na web (pelo modo “Expert”) e na API, com o mesmo nome de modelo. Os pesos foram publicados no Hugging Face sob licença MIT, o que permite uso comercial com poucas restrições. A empresa também anunciou uma nova estrutura de preços de pico e fora de pico a partir das 16h UTC de 16 de agosto, com o horário fora de pico 50% mais barato.

O que muda no modelo

A DeepSeek descreve a versão oficial como mantendo a mesma estrutura da prévia, com a adição do módulo DSpark de decodificação especulativa. Os níveis de reasoning_effort (low, high e max) passam a valer também para o V4-Flash. A API passa a aceitar nativamente o formato Responses da OpenAI, adaptado para o Codex. A página do Hugging Face indica cerca de 1,7 trilhão de parâmetros; o exemplo de execução com vLLM usa um nó com quatro GPUs GB300, e o repositório não inclui um template Jinja de chat.

Benchmarks e concorrência

Os números divulgados pela própria DeepSeek mostram ganhos em DeepSWE (de 12,8 para 62,7) e CyberGym (de 52,7 para 83,3), mas o modelo ainda fica atrás de Kimi K3 (67,5) e de Fable 5 com fallback (70,0) no DeepSWE. Dois dos benchmarks citados são internos. A CNBC TV18, republicando material da Reuters, informa que os preços de API do V4 Pro e do Flash vão subir, cita rivalidade com Moonshot, Zhipu, MiniMax, Alibaba e ByteDance, e menciona que a empresa busca investimento e amplia contratações. A página original da Reuters ficou inacessível nesta apuração (HTTP 401); usamos a republicação.

O que observar

• Quem consome a API deve revisar a tabela de preços de pico e fora de pico a partir de 16 de agosto e o suporte ao formato Responses.
• Quem baixa os pesos no Hugging Face precisa notar a ausência de template Jinja e o tamanho do modelo (cerca de 1,7T de parâmetros).
• Comparações de desempenho devem ser lidas com cautela: parte dos benchmarks é da própria DeepSeek.

O lançamento oficial fecha o ciclo da prévia do V4-Pro e reforça a estratégia da DeepSeek de misturar pesos abertos com cobrança na API. O impacto comercial depende, em grande parte, de quanto os preços sobem e de como o modelo se comporta fora dos benchmarks internos.

Fontes

• DeepSeek (API Docs) — DeepSeek-V4-Pro GA Release (13/08/2026)
• Hugging Face (deepseek-ai) — DeepSeek-V4-Pro-0813 (13/08/2026)
• CNBC TV18 (via Reuters) — DeepSeek releases official V4 Pro model as it steps up expansion (13/08/2026)

Imagem destacada: ilustração gerada por computador, sem valor documental.