In einer Kooperation zwischen der Shenzhen Hetao Academy und weiteren Forschungsteams wurde am 12. August 2026 der Abschluss des vollständigen Parameter-Trainings für das KI-Modell DeepSeek-V4-Pro bekannt gegeben. Das Training erfolgte auf Clustern, die mit dem Huawei-Chip Ascend 910C ausgestattet sind. Damit erreichte die Entwicklung nach Angaben der Projektbeteiligten industrielle Standards bei der Effizienz und Skalierbarkeit auf heimischer Hardware-Infrastruktur.
Effizienzsteigerung im Training auf Huawei-Clustern
Das Training des DeepSeek-V4-Pro-Modells, das über insgesamt 1,6 Billionen Parameter verfügt, erzielte eine Model Flops Utilization (MFU) von über 30 Prozent. Die beteiligten Teams der Shenzhen Hetao Academy und Huawei berichteten zudem von einer Steigerung der Effizienz bei kritischen Operatoren um 14 Prozent. Die erfolgreiche Durchführung des Post-Trainings unterstreicht die wachsende Leistungsfähigkeit chinesischer Rechencluster für die Entwicklung von Large Language Models (LLM) der nächsten Generation.
Parallel dazu untersuchte ein Bericht von SemiAnalysis am 11. August 2026 die hardwareübergreifende Unterstützung für DeepSeek V4. Dabei wurde festgestellt, dass für die Hardware Huawei Ascend 9550DT in Kombination mit der Rechenarchitektur CANN eine sofortige Unterstützung (Day 0) gewährleistet ist. Ähnliches gelte für die NVIDIA CUDA-Plattform bei den Systemen GB200 und GB300. Für die AMD-Plattform MI355X wurde zunächst nur eine Unterstützung für das FP8-Format mit geringerer Leistung konstatiert. Das SGLang-Team habe hier jedoch innerhalb von 26 Tagen eine Leistungssteigerung um das Hundertfache erzielt.
Offizielle Veröffentlichung und Leistungsdaten von V4-Pro
Am 13. August 2026 veröffentlichte DeepSeek die offizielle Version des Modells unter der Bezeichnung V4-Pro-0813. Das Modell ist auf einen Kontext von einer Million Tokens ausgelegt und ermöglicht eine maximale Ausgabe von 384.000 Tokens. Technisch setzt sich das Modell aus 1,6 Billionen Gesamtparametern zusammen, wovon 490 Milliarden Parameter aktiv genutzt werden. Es unterstützt sowohl einen speziellen Denk-Modus (Thinking Mode) als auch einen regulären Modus.
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In Benchmark-Tests erreichte die Version V4-Pro-0813 im Terminal-Bench einen Wert von 87,9 Punkten. Damit liegt das Modell nahezu gleichauf mit Claude Fable 5, das 88,0 Punkte erzielt, und übertrifft Opus 4.8 mit 85,0 Punkten. Weitere Leistungswerte wurden für CyberGym (83,3), DeepSWE (62,7) und den AutomationBench (31,8) ausgewiesen. Das Modell bietet zudem eine Integration für APIs und Codex-Anwendungen.
Preisstrategie und Marktexpansion
Die Preisgestaltung für die Nutzung der API von V4-Pro wurde am 13. August 2026 konkretisiert. Die Kosten belaufen sich auf 3 Yuan pro Million Tokens für den Input und 6 Yuan pro Million Tokens für den Output. Der Cache-Input wird mit 0,025 Yuan berechnet. Damit positioniert DeepSeek das Modell preislich bei etwa einem Fünfzigstel der Kosten von Claude Phable 5. Bereits Ende Mai hatte das Unternehmen die API-Preise für V4-Pro dauerhaft auf ein Viertel des ursprünglichen Niveaus gesenkt. Berichte vom 12. August deuteten jedoch darauf hin, dass für die Zukunft deutliche Preiserhöhungen geplant sein könnten.
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Im Bereich der kompakteren Modelle verzeichnete die Variante V4-Flash zwischen dem 27. Juli und dem 2. August ein wöchentliches Aufrufvolumen von 7,22 Billionen Tokens auf der Plattform OpenRouter. Die Preise für V4-Flash liegen bei 0,14 US-Dollar pro Million Tokens im Input und 0,28 US-Dollar im Output.
Finanzierung und Unternehmensentwicklung
Begleitend zur technischen Expansion treibt DeepSeek eine Finanzierungsrunde in Höhe von 70 Milliarden Renminbi (ca. 10 Milliarden US-Dollar) voran. Die Bewertung des Unternehmens wird dabei auf rund 45 Milliarden US-Dollar geschätzt. Als potenzielle Investoren gelten der nationale chinesische KI-Industrie-Investmentfonds sowie Unternehmen wie Tencent und IDG. Zudem wurde im August die Registrierung des DeepSeek-Harness-Teams unter der Leitung von Cui Tianyi bekannt.
