L'arena · recensione di modello IA
DeepSeek-V4
di DeepSeek
MoE open weights da 1.6T con contesto da 1M di tokens e coding agentico quasi di frontiera a $0.87 per 1M di output tokens
$0.87/1M out
Tier V4-Pro: $0.435/1M in input ($0.003625 in cache hit), $0.87/1M in output; tier V4-Flash più economico a $0.14/$0.28 ($0.0028 in cache hit); lo sconto lancio del 75% è diventato prezzo permanente il 2026-05-22. La release ufficiale di metà luglio 2026 introduce prezzi picco/fuori picco, con le tariffe di listino raddoppiate durante le ore di punta di Pechino.
DeepSeek
1M tokens (384K max output)
$0.435/1M in (cache hit $0.003625)
$0.87/1M out
text only
Sì
Che cos'è DeepSeek-V4?
Famiglia MoE open weights di punta di DeepSeek (V4-Pro 1.6T parametri/49B attivi, V4-Flash 284B/13B), rilasciata in preview il 24 aprile 2026. Porta una finestra di contesto da 1M di tokens via sparse attention, modalità thinking e non-thinking, e pesi con licenza MIT su Hugging Face. Si posiziona come SOTA open source sui benchmark di coding agentico a una frazione dei prezzi delle API di frontiera.
DeepSeek-V4: pro e contro
Pro
- Finestra di contesto da 1M di tokens (8x i 128K di V3.2) con fino a 384K di output tokens, standard sull'API ufficiale
- Prezzi aggressivi: $0.435/$0.87 per 1M di tokens (V4-Pro), circa 28.7x più economico per output token di Claude Opus 4.8; l'input in cache-hit scende a $0.003625/1M (oltre il 99% di sconto)
- Pesi open con licenza MIT sia per V4-Pro che per V4-Flash su Hugging Face: uso commerciale, fine-tuning e redistribuzione consentiti
- SOTA open source sul coding agentico: 80.6 su SWE-bench Verified (config Think Max), alla pari con Gemini 3.1 Pro, più rating Codeforces 3206 (~23° posto contro gli umani)
- Al 3° posto su 93 nell'Artificial Analysis Intelligence Index (punteggio 44), ben sopra la media di 25
- Lo stack a sparse attention riduce l'inferenza con contesto 1M al 27% dei FLOPs di V3.2 e al 10% della sua KV cache
Contro
- Tool call malformati a intermittenza: le function call a volte escono come testo semplice nel content invece che nel campo tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- La modalità thinking rompe le catene lunghe di tool call multi-turn con errori 400 nei framework agentici (issue OpenClaw #72044, fix ancora incompleto)
- Gli sviluppatori riportano che si inventa API inesistenti nelle codebase custom e agisce su input utente allucinati nei loop agentici
- Molto prolisso (180M di output tokens in valutazione contro una mediana di 95M) e velocità nella media a 54.6 tok/s (39°/93), che erode il basso prezzo per token in pratica
- Solo testo (niente visione né audio) e ancora in preview: la release ufficiale prevista per metà luglio 2026 introduce prezzi di picco che raddoppiano le tariffe API di listino durante gli orari lavorativi di Pechino
Il verdetto dell'arena
Scegli DeepSeek-V4 se vuoi ragionamento e coding agentico quasi di frontiera a un prezzo da 3x fino a quasi 30x sotto Claude Opus o GPT-5.5, o se i pesi con licenza MIT per self-hosting e fine-tuning contano per te. È un upgrade decisivo rispetto a V3.2: contesto 8x più lungo, inferenza long-context molto più economica e coding più forte, e comunque i vecchi endpoint deepseek-chat/reasoner sono deprecati dal 24 luglio 2026. Evitalo per gli agenti in produzione che dipendono da un tool calling multi-turn a prova di bomba, dove gli utenti segnalano ancora tool call malformati e API inventate, e per qualsiasi lavoro con visione o audio visto che è solo testo. Anche le app sensibili alla latenza dovrebbero testarlo prima, perché la sua prolissità e la velocità di output nella media a 54.6 tok/s erodono parte del vantaggio di costo, e metti in conto il raddoppio dei prezzi in ore di picco in arrivo con la release ufficiale di metà luglio.
Pollice su o pollice verso
Emetti il tuo verdetto
Consiglieresti DeepSeek-V4, o metteresti in guardia la folla?
Migliori alternative a DeepSeek-V4
Tutte le alternativeIl modello più veloce di Anthropic: circa il 90% delle capacità di coding di Sonnet 4.5 a $1/$5 per 1M di tokens, contesto 200K.
Il flagship di classe Mythos di Anthropic di giugno 2026: 80.3% su SWE-bench Pro, 11 punti sopra ogni altro modello di frontiera
L'Opus di Anthropic di aprile 2026: 87.6% su SWE-bench Verified, contesto 1M, visione ad alta risoluzione, ormai dietro a Opus 4.8
Confronta DeepSeek-V4 testa a testa
Cosa dice la folla
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
DeepSeek-V4: domande frequenti
Quanto costa DeepSeek-V4 per 1M di token?
DeepSeek-V4 costa $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M di token in input e $0.87/1M out per 1M di token in output. Tier V4-Pro: $0.435/1M in input ($0.003625 in cache hit), $0.87/1M in output; tier V4-Flash più economico a $0.14/$0.28 ($0.0028 in cache hit); lo sconto lancio del 75% è diventato prezzo permanente il 2026-05-22. La release ufficiale di metà luglio 2026 introduce prezzi picco/fuori picco, con le tariffe di listino raddoppiate durante le ore di punta di Pechino.