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DeepSeekV4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。
DeepSeekV4预览版已完成针对ClaudeCode、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ResponsesAPI格式并针对性适配Codex（*开发者无需修改BaseURL即可切换模型）。
据DeepSeekAPI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：
TerminalBench2.1:82.7
NL2Repo:54.2
Cybergym:76.7
DeepSWE:54.4
Toolathlonverified:70.3
AgentLastExam:25.2
AutomationBench(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AgenticCoding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ClaudeOpus4.6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、ClaudeOpus4.6-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%，KVCache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-5.6Luna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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