爬上来说下，后台有人问的 DeepSeek-V4-Flash。

1. 前两天，DeepSeek-V4-Flash 正式版上线公测。

这次更新有点意思。模型架构和参数完全没变，只重新做了一遍后训练。结果呢，Agent 能力直接暴涨，官方 9 项 Agent 基准测试，全部反超自家 V4-Pro 预览版。

最夸张的是自家的 DeepSWE，一个测真实编程任务的基准，从 7.3 分干到 54.4 分，涨了 6 倍多。

你可以理解为 Flash 版是小弟，Pro 版是大哥。相当于自家小弟把大哥打了，这事在 AI 圈真不多见。

价格还是老价格，输入 1 元每百万 token，输出 2 元，缓存命中只要 0.02 元，基本等于不要钱，性价比这个就不谈了，全球天花板。

另一个新闻是同一天，OpenAI 宣布 GPT-5.6 Luna 降价 80%，输入降到 0.2 美元，输出 1.2 美元。

相当于 OpenAI 也来打价格战了，这事必须得感谢 DeepSeek。

2. 不过大家都知道 GPT-5.6 有三档模型，从高到低分别是 Sol，Terra，Luna。

但不知道该怎么选，大部分人用 Codex 都是直接上旗舰模型 Sol，如果不想省 Token 没问题，但是要是想省 Token 可以根据场景去做选择。

Luna 是 GPT-5.6 三档里最轻量的，推理没那么强，但是便宜且快速。它的活就一类，高频，简单，量大。

比如分类打个标签，信息抽取，短摘要，整理下文件之类的。

再比如很多人有不少自动化脚本任务，比如批量替换一个字段，抓取一个信息然后整理分析，这类也非常适合。

再比如，还有多 Agent 系统里干杂活的子 Agent。你可以理解为，主 Agent 动脑子，Luna 跑腿干点脏活累活，跑腿的量往往占大头，省钱就省在这。

但是注意，需要多步推理的复杂长任务别给 Luna，它干不好。

3. 那 Luna 和 DeepSeek-V4-Flash 怎么选？

讲道理，现在大家都是拿 DeepSeek-V4-Flash 和 Luna 做对比，因为两者性价比都贼高，而且能力差不多，但 Luna 毕竟是 GPT-5.6 家族最弱的模型，当下能用上 Codex 的还是更推荐 GPT-5.6 系列模型。

但是 DeepSeek-V4-Flash 让人很有想象空间。

●速度贼快，价格贼便宜。另外最近 Codex 额度老重置，很多人根本用不完，这么看 Codex 订阅可能是全球最具性价比的。

●而且 0731 正式版的权重也已经开源了，MIT 协议，随便用。

● V4-Flash 还只是小弟，单纯依靠重新后训练到这种程度，这让大家对之后的 DeepSeek-V4-Pro 期待感更大了。

●抛开跑分不谈，我实测，用 DeepSeek-V4-Flash 虽然体感还没有一线模型强，但是真的提升很大，写作，编程都很不错，算是很能打了。

● V4-Flash 原生支持 Responses API，针对性适配 Codex，官方甚至直接提供了一个安装脚本，让 Codex 用户可以无缝使用 DeepSeek-V4-Flash。

值得说的是，DeepSeek 没有原生适配 Claude Code，Cursor，Grok 之类的，单独适配了 Codex，看来 DeepSeek 内部也很认可 Codex 啊，可以想象后续 DeepSeek 如果推出自家 Agent，基本都会向 Codex 看齐的。

4. 要注意的是，DeepSeek 官方提供了一个安装脚本，虽然对很多用户来说，可以很方便的直接在 Codex 使用 DeepSeek-V4-Flash 了，但是官方的做法是直接替换你原生 Codex 的配置，这对 Codex 是主力的同学来说，很不方便，它会顶掉你原本 Codex 授权。

我这里有个方案，Codex CLI 原生支持走 --profile 方式非侵入式配置，我现在主力还是用   codex   原生订阅套餐的使用方式，codex-ds   走 DeepSeek API 使用方式。

如果你也想这样，不影响你原生 Codex 的使用，那么我这里有段技术方案提示词，你扔给你的 AI，它知道怎么去做，你只需要做的是 DeepSeek 官网后台拿到   api   key，最低可以充值 10 块钱，别小看 10 块钱，实测能用不少额度。

不过，如果你是用的 Codex 桌面版，那就不行了。

以上用法只支持 Codex cli 无侵入配置，这段提示词比较长，其中还包含具体的代码，所以需要的话，直接私信回复「ds」获取提示词文档链接。

最后，还是那句话，AI 的发展越来越快，我之前就说过，工程领域中国人一向很强，我们在算力如此大瓶颈的情况下，追赶到这个地步，这在三个月之前，是谁都没想过的。

但是我还想说，别着急，一切才刚开始，模型能力之后差距会越来越小，价格，AI Agent 能力以及生态会更重要，AI 领域的竞争，再也不是谁模型能力领先，谁就站在巅峰了。

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