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倒反天罡?DeepSeek-V4-Flash正式版上线,干翻自家先发的Pro版

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智东西
作者 王涵
编辑 冰倩

智东西7月31日报道,刚刚,DeepSeek-V4-Flash正式版API上线公测,DeepSeek-V4-Pro正式版也将会在8月初上线。此次更新,距离DeepSeek V4预览版上线已过去3个月。



DeepSeek-V4-Flash正式版采用MoE架构,总参数规模达到284B(激活13B),并支持最长100万token上下文,支持非思考与思考模式切换。其模型结构、尺寸均与DeepSeek-V4-Flash-preview保持一致,仅重新进行了后训练。

DeepSeek V4预览版已完成针对Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品的适配和优化,Flash正式版还原生支持OpenAI的Responses API格式并针对性适配Codex(*开发者无需修改Base URL即可切换模型)。

据DeepSeek API文档,DeepSeek-V4-Flash正式版的Agent能力大幅增强,基准测试远超4月上线的DeepSeek-V4-Pro-Preview,成绩如下:

  • Terminal Bench 2.1: 82.7
  • NL2Repo: 54.2
  • Cybergym: 76.7
  • DeepSWE: 54.4
  • Toolathlon verified: 70.3
  • Agent Last Exam: 25.2
  • Automation Bench (Public): 25.1
  • DSBench-FullStack: 68.7
  • DSBench-Hard: 59.6

4月24日,DeepSeek正式发布并开源DeepSeek-V4系列预览版本,其中DeepSeek-V4-Pro主打性能上限,对标闭源旗舰模型;而DeepSeek-V4-Flash则在参数规模与激活规模上大幅缩小,换取更低延迟与更低成本。

DeepSeek-V4-Pro-Preview在Agentic Coding等评测中进入开源第一梯队,内部评测显示交付质量已接近Claude Opus 4.6非思考模式,但与其思考模式仍存在差距。

DeepSeek-V4-Pro-Preview在数学、STEM及竞赛型代码等高难度任务中已超过当前已公开评测的开源模型,整体表现接近甚至比肩GPT-5.4、Claude Opus 4.6-Max等顶级闭源模型。

与此同时,DeepSeek-V4在长上下文效率上给出了一组更激进的优化:在100万token场景下,其单token推理计算量仅为V3.2的27%,KV Cache占用降至约10%,显著降低长链路任务的算力与显存成本。


价格上,DeepSeek-V4-Pro在输入命中缓存的情况下为1元/百万tokens,输入未命中缓存则为12元/百万tokens,输出为24元/百万tokens;DeepSeek-V4-Flash在输入命中缓存仅0.2元/百万tokens,未命中输入1元/百万tokens,输出2元/百万tokens


结语:价格战拼的是入场券,Agent能力才是决赛圈

今天,OpenAI宣布GPT-5.6 Luna降价80%,Terra降价20%,被业内解读为被国产大模型的低价策略倒逼。价格战打到现在,API调用成本似乎已不再是开发者选用模型的决定性因素,真正稀缺的是能交付的Agent能力。

过去半年,国产玩家在占据价格优势的同时,也在疯狂补齐Agent和Coding的短板。DeepSeek-V4-Flash正式版的Agent能力全面超越此前的Pro预览版,相当于用更便宜的价格交出了更强的干活能力,这是在证明:低价不等于低能。

对开发者而言,价格战比拼的是入局门槛,而模型的Agent能力比拼的才是智能的天花板。


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