Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.
Vencedor geral (2026)
DeepSeek V4 Pro
7 de 7 critérios vencidos
DeepSeek
Intelligence Index
51.5
Coding Index
47.5
7 critérios vencidos
Ver perfil completo →DeepSeek
Intelligence Index
32.1
Coding Index
34.6
0 critérios vencidos
Ver perfil completo →| Critério | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | — | — |
| Intelligence Index (AA) | 51.5 ✓ | 32.1 |
| Coding Index (AA) | 47.5 ✓ | 34.6 |
| GPQA Diamond | 91.0% ✓ | 75.0% |
| Preço input ($/1M tok) | $0.43 ✓ | $0.50 |
| Preço output ($/1M tok) | $0.87 ✓ | $1.60 |
| Context window | 1.0M tokens ✓ | 131K tokens |
| Velocidade (tokens/s) | 49 tok/s ✓ | — |
✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente
A escolha entre DeepSeek V4 Pro e DeepSeek V3.2 depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.
DeepSeek · Texto · Open Source
DeepSeek · Texto · Open Source
DeepSeek V4 Pro vence em 7 de 7 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.
Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.
O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.
Sim. DeepSeek V4 Pro custa US$0.435/1M tokens de input, enquanto DeepSeek V3.2 custa US$0.5/1M tokens — 15% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, DeepSeek V4 Pro representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.
DeepSeek V4 Pro tem maior context window: 1.0M tokens vs 131K tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.