Der Reddit-Nutzer /u/TangeloOk9486 hat DeepSeek V4s behauptetes 1-Million-Token-Kontext-Fenster anhand von drei echten Produktions-Codebases getestet: einem Microservice (45k), einem Monorepo-Backend (180k) und einer Full-Stack-Anwendung (520k). Aufgaben umfassten Dependency-Tracing, dateiübergreifende Refactorings und Bug-Isolation. Bis 150k Tokens arbeitet das Modell zuverlässig – bei 45k werden Funktionsaufrufe über 8 Dateien korrekt verfolgt, bei 180k zeigen 14-Datei-Refactorings konsistentes Architekturverständnis. Ab 300k nimmt die Präzision ab: Statt der exakten Zeilennummer 247 liefert das Modell „around line 230"; bei 520k weichen Antworten auf architekturelle Zusammenfassungen aus. Die Time-to-First-Token liegt auf dem DeepInfra-FP4-Endpunkt bei ca. 1,19 Sekunden, im Max-Reasoning-Mode steigt die Wartezeit auf rund 120 Sekunden. Laut Provider-Benchmarks (aa-omniscience) produziert V4 bei unbekannten Antwort-Aufgaben selbstsicher halluzinierte Inhalte wie nicht existente Utility-Funktionen oder Phantom-Dependencies – ein klares Argument für einen vorgelagerten Validierungs-Layer in produktionskritischen Umgebungen.