DeepSeek 在 7 月 31 日低调放出 V4-Flash 正式版公测，模型参数没变，但 Agent 和代码能力突飞猛涨，多项基准甚至反超了自家更大的 Pro 预览版。

一、更新核心：后训练让轻量版 " 逆袭 "

发布时间：7 月 31 日下午，DeepSeek 在 API 文档更新日志中挂出通知，V4-Flash 正式版（V4-Flash-0731）上线公测。

模型参数：采用 MoE 架构，总参数 2840 亿、激活参数 130 亿，与之前的预览版完全一致。

能力飞跃：仅通过重新进行后训练（post-training），重点强化了智能体（Agent）与工具调用方向，使代码修改、多步骤任务执行等能力大幅提升。

基准成绩：在 TerminalBench、Cybergym、Toolathlon 等九项 Agent 与代码类基准测试中，全部超过 1.6 万亿总参数的 V4-Pro 预览版。其中在 DeepSWE 基准上分差达 41.6 分，在 ALE 基准上与顶级模型 Claude Opus 4.8 仅差半分。

二、技术逻辑：告别单纯堆参数

Scaling Law 再受挑战：2026 年以来，行业重回 " 万亿参数时代 "，阿里 Qwen 3.8-Max 总参数达 2.4 万亿，月之暗面 Kimi K3 达 2.8 万亿。而 DeepSeek 此次证明，后训练优化同样能带来质变，无需大幅增加算力。

自研工具：基准测试采用了自研的 DeepSeek Harness 极简模式跑分，类似 Codex 工具，并加大了智能体方向的专家训练力度。

原生适配：首次原生支持 Responses API 格式，并针对 Codex 进行深度适配，方便开发者接入 Agent 和 AI 编程场景。

三、定价与市场影响

超低价格：每百万 tokens 输入仅 0.14 美元，输出 0.28 美元，远低于同类模型。国产模型正将前沿 Agent 能力变为 " 所有人都用得起的基建 "。

仅限 API：此次更新仅针对 API 接口，App 和网页端暂未调整。V4-Pro 正式版预计 8 月初完成接入。

行业点评：分析认为，AI 竞争正从 " 谁参数多 " 转向 " 谁在真实场景中又好又便宜地干活 "。

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本文由 AI 生成