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Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V4 vs DeepSeek Reasoner

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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DeepSeek V4 vs DeepSeek Reasoner: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek का DeepSeek V4 और DeepSeek का DeepSeek Reasoner दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। DeepSeek V4 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.30/$1.20 प्रति 1M टोकन है, जबकि DeepSeek Reasoner में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.28/$0.42 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
DeepSeek

DeepSeek V4

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 78 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.3/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 56/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

62.8%

DeepSeek

DeepSeek Reasoner

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek Reasoner ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 52 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.28/$0.42 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$0.28 / 1M

Output Token:

$0.42 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

56.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • DeepSeek Reasoner is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek V4 is faster at 78 tok/s vs 52 tok/s.
  • DeepSeek V4 leads on SWE-bench coding (62.8% vs 56.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDeepSeek V4DeepSeek Reasoner
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5654
Provider
DeepSeekDeepSeek
Input Price
Cost per million input tokens
$0.30 / 1M$0.28 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.20 / 1M$0.42 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.20 / 1M$0.12 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
78 tok/s52 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
62.8%56.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
78.4%76.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.03 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek V4
+6.3% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek Reasoner
1.9x cheaper monthly runtime
Speed
DeepSeek V4
+50% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek V4DeepSeek Reasoner
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

62.8%vs56.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

78.4%vs76.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87.5%vs86.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1415ptsvs1368pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

14.5%vs13.5%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

42%vs37.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

39.5%vs35%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

65%vs58.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

89%vs87.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

88%vs85%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

78 tok/s vs52 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
DeepSeek V40.60s
DeepSeek Reasoner0.82s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek V47.01s
DeepSeek Reasoner10.44s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DeepSeek V4 Monthly API Bill
$1.57 / month
$0.3/1M in · $1.2/1M out
DeepSeek Reasoner Monthly API Bill
$0.84 / month
$0.28/1M in · $0.42/1M out
DeepSeek Reasoner saves approximately $0.73 / month (47%) under this workload.1.9x Savings

DeepSeek V4 · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 62.8% · GPQA Diamond 78.4%)
  • 78 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 600ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (MoE (Colossal)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

DeepSeek Reasoner · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 76.5%)
  • 52 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 820ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B Total (37B )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDeepSeek V4DeepSeek Reasoner
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.38$0.22
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
48K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
22K26K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek V4DeepSeek Reasoner
Official API Model ID (SDK)deepseek-reasonerdeepseek-reasoner
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-072025-12
Knowledge CutoffApril 2026September 2025
ArchitectureNext-Gen Sparse MoE with MLAReinforcement-Learned Reasoning MoE
ParametersMoE (Colossal)671B Total (37B Active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.3/1M in) across full 1000K windowFlat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.03/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

DeepSeek V4 vs DeepSeek Reasoner: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V4 or DeepSeek Reasoner?

DeepSeek V4 is more intelligent. It scores 56 compared with 54 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek V4 is faster, generating 78 tokens per second compared with 52 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek Reasoner is cheaper at $0.12 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4 has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.82s.

निष्कर्ष

DeepSeek V4 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek Reasoner (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: DeepSeek V4 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, DeepSeek V4 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek Reasoner बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek V4 या DeepSeek Reasoner में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek V4 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek V4 और DeepSeek Reasoner में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek V4 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.30 / $1.20 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek Reasoner की $0.28 / $0.42 है। समग्र लागत में DeepSeek Reasoner अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek V4 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek Reasoner में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में DeepSeek V4 तेज़ है।

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स्रोत: DeepSeek और DeepSeek आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।