DeepSeek folgt OpenAI mit neuem Budget Modell

DeepSeek hat sein Budget-Modell V4 Flash mit dem Update auf die Version »0731« deutlich aufgewertet. Es schließt qualitativ fast zu OpenAIs GPT-5.6 Luna auf und kostet pro Aufgabe rund 60 Prozent weniger.

Leistungssprung durch Post-Training

Die neue Version erreicht im Artificial-Analysis-Index 50 Punkte. Damit verbessert sie sich im Vergleich zum April-Release um zehn Zähler und liegt nur noch einen Punkt hinter OpenAIs Budget-Modell GPT-5.6 Luna. Dieser Sprung gelang ausschließlich durch Optimierungen im Post-Training.

Die zugrundeliegende Architektur bleibt unverändert. Das Modell greift weiterhin auf 284 Milliarden Parameter zurück, von denen während der Inferenz 13 Milliarden aktiv sind. Das Kontextfenster fasst eine Million Token.

Fokus auf komplexe Büroaufgaben

Besonders bei agentenbasierten Arbeitsabläufen hat das Modell stark zugelegt. Im GDPval-Benchmark kletterte der Wert von 1.189 auf 1.559 Elo-Punkte. Es halluziniert seltener und benötigt für die gleichen Aufgaben zwölf Prozent weniger Token als sein Vorgänger.

Über die offizielle API unterstützt DeepSeek V4 Flash »0731« nun nativ das Responses-API-Format und ist vollständig an Codex angepasst.

Aggressiver Rabatt im Cache

OpenAI hatte die Preise für GPT-5.6 Luna kürzlich um 80 Prozent gesenkt. Dennoch bleiben Aufgaben mit DeepSeeks neuer Version nochmals deutlich günstiger laut Artificialanalysis. Ausschlaggebend dafür ist ein ungewöhnlich hoher Cache-Rabatt von 98 Prozent.

Eine Million zwischengespeicherte Eingabe-Token kosten Entwickler dadurch nur noch 0,0028 US-Dollar. Wiederkehrende Agenten mit umfangreichen System-Prompts, großen Codebasen oder Dokumenten lassen sich so extrem günstig betreiben.

Luna bleibt trotz des Preisvorteils von DeepSeek eine starke Konkurrenz. Es arbeitet schneller, unterstützt multimodale Eingaben und benötigt insgesamt weniger Token für die Antwortgenerierung.