DeepSeek, công ty AI của Trung Quốc, đã đưa mô hình chủ lực V4 Pro 0813 lên bản chính thức mà vẫn giữ nguyên mức giá API. Đáng chú ý, các đánh giá hiệu năng trước đây chủ yếu dựa trên bản preview, nên năng lực thực tế của bản phát hành mới vẫn cần được kiểm chứng độc lập.

Theo Decrypt ngày 12/8 (giờ địa phương), DeepSeek không phát đi thông báo hay đăng bài blog riêng về đợt cập nhật này. Thay vào đó, hãng chỉ đổi tên mô hình trên trang báo giá API thành “DeepSeek-V4-Pro-0813”.

V4 Pro được cung cấp dưới dạng preview từ tháng 4. Sau khi chuyển sang bản chính thức, giá API vẫn được giữ nguyên, gồm 0,435 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 0,87 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Giá cache input là 0,003625 USD cho mỗi 1 triệu token.

Điểm đáng chú ý hơn trong lần cập nhật này là DeepSeek đã thay đổi bộ trọng số của mô hình. Trước đó, khi phát hành chính thức V4-Flash ngày 31/7, công ty cho biết API của V4 Pro “không thay đổi” và hé lộ bản chính thức sẽ sớm ra mắt.

Dù vậy, thẻ mô hình trên Hugging Face hiện vẫn hiển thị V4 ở trạng thái preview. Mức chênh lệch giữa hiệu năng thực tế của bản 0813 và các đánh giá trước đó sẽ chỉ rõ hơn khi có thêm thử nghiệm từ bên thứ ba.

Theo các bài đo do DeepSeek công bố, khoảng cách hiệu năng giữa mô hình này và các hệ thống AI hàng đầu của Mỹ không quá lớn. Công ty đã công bố kết quả ở 10 bài benchmark theo dạng agent. Trong 9 hạng mục có đủ dữ liệu để so sánh trực tiếp, “Claude Fable 5” của Anthropic có điểm trung bình cao hơn 5,3%.

DeepSeek cũng vượt lên ở 2 hạng mục. Nếu loại bỏ một số bài có mức chênh lệch quá lớn, khoảng cách hiệu năng trung bình ở phần còn lại giảm xuống còn khoảng 2,8%.

Trong khi đó, chênh lệch về giá lớn hơn rất nhiều. API của Claude Fable 5 được niêm yết ở mức 10 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 50 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Tính theo mức giá hỗn hợp giữa đầu vào và đầu ra, chi phí của Claude vào khoảng 30 USD, cao hơn khoảng 46 lần so với mức khoảng 0,65 USD của DeepSeek V4 Pro.

Nếu tính theo chi phí cho mỗi tác vụ thực tế, khoảng cách này có thể còn nới rộng hơn. Nguyên nhân là Claude Fable 5 có xu hướng suy luận lâu hơn và tạo ra nhiều đầu ra hơn so với mô hình của DeepSeek.

Theo số liệu của Artificial Analysis, chi phí cho mỗi tác vụ benchmark của V4-Flash vào khoảng 3 cent, trong khi Claude Fable 5 ở mức khoảng 3,15 USD. Clement Delangue, CEO Hugging Face, cũng từng đề cập rằng chi phí theo tác vụ có thể chênh lệch tới khoảng 31 USD so với 0,04 USD. Tuy nhiên, chi phí theo tác vụ của V4 Pro 0813 bản chính thức hiện vẫn chưa được công bố.

Dù vậy, các kết quả benchmark nói trên vẫn có giới hạn. Toàn bộ số liệu so sánh lần này do chính DeepSeek tự đo và công ty chưa công bố chi tiết về hạ tầng thử nghiệm. Trong thông báo hồi tháng 7, DeepSeek cho biết sẽ sớm công khai môi trường tự kiểm thử “DeepSeek Harness minimal mode”.

Ngoài ra, trong 10 benchmark được công bố, DSBench-FullStack và DSBench-Hard là các bộ kiểm thử nội bộ, không có bảng xếp hạng đối chiếu từ bên ngoài. Vì vậy, còn quá sớm để khẳng định lợi thế hiệu năng của DeepSeek V4 Pro chỉ dựa trên các kết quả hiện có.

Dù vậy, đợt phát hành chính thức này tiếp tục làm nổi bật lợi thế về giá của các mô hình AI open-weight đến từ Trung Quốc. Khi các phòng lab AI Trung Quốc vừa thu hẹp khoảng cách hiệu năng với nhóm dẫn đầu của Mỹ xuống mức một chữ số, vừa đưa ra mức giá thấp hơn đáng kể, mặt bằng giá trên thị trường mô hình AI có thể thay đổi.

DeepSeek hiện công bố trọng số mô hình trên Hugging Face theo giấy phép MIT, qua đó tạo điều kiện để các nhà phát triển và giới nghiên cứu bên ngoài tự kiểm chứng. Nhờ vậy, hiệu năng thực tế của V4 Pro 0813 cũng như khác biệt so với bản preview được kỳ vọng sẽ sớm rõ ràng hơn.

Một biến số khác là cạnh tranh ngay trong dòng sản phẩm của Anthropic. “Claude Opus 5” được cho là có hiệu năng cao hơn Claude Fable 5 ở nhiều benchmark, trong khi giá chỉ bằng một nửa.

Xét cho cùng, cuộc đua quanh DeepSeek V4 Pro 0813 không chỉ nằm ở việc mô hình nào đạt điểm cao hơn. Khi các mô hình AI cao cấp giá cao phải cạnh tranh với mô hình open-weight giá rẻ về cả hiệu năng lẫn hiệu quả chi phí, tiêu chí lựa chọn của doanh nghiệp và nhà phát triển có thể dịch chuyển từ mục tiêu “hiệu năng tối đa” sang “hiệu năng trên chi phí”.