DeepSeek-V4-Flash-0731 官方测试版发布

DeepSeek-V4-Flash-0731 并非全新模型发布，而是在 2026 年 4 月发布的预览版所采用的完全相同的 2840 亿参数、130 亿激活参数 MoE 架构和 100 万 token 上下文窗口基础上进行的重新后训练 ^[1]。该公司自己的更新日志明确指出，架构和规模完全相同，仅后训练堆栈发生了变化 ^[1]。然而，此次重训带来的基准测试提升之大，堪比代际跃迁：Terminal Bench 2.1 从 61.8 提升至 82.7，而更具挑战性的智能体编码基准 DeepSWE 则从 7.3 跃升至 54.4 ^[2]。

OfficeChai 的分析将其精准定义为仅通过训练升级而非推出新模型 ^[3]，BiGGo 的报道则指出其机制是通过对现有权重应用强化学习和基于蒸馏的调优，而非重新预训练 ^[4]。这一区别至关重要：DeepSeek 正在证明，仅通过后训练即可获得显著的智能体能力提升，而无需承担训练全新基础模型的资本成本——相比那些通过发布新架构来追逐相同提升的竞争对手，这是一种更低成本、更快速的杠杆。

7 月 31 日的测试版发布，恰逢 OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 定价下调约 80% 之后，日经亚洲（Nikkei Asia）明确将此次发布视为 DeepSeek 与其美国竞争对手之间 AI 价格战的升级 ^[5]。尽管 OpenAI 已降价，DeepSeek 在其第一方 API 上的每任务成本仍比 GPT-5.6 Luna 低约 60% ^[3]，同时在 Artificial Analysis 的智能与成本帕累托前沿上占据一席之地 ^[6]。

其经济优势远不止于表面定价。DeepSeek 的缓存命中折扣率为 98%，远高于行业标准的 90% ^[6]，其公开费率显示，缓存未命中时输入 token 为每百万 0.14 美元，缓存命中时为每百万 0.0028 美元，输出为每百万 0.28 美元 ^[3]。彭博社对此次公开测试版发布的报道同样聚焦于 DeepSeek 将增强的智能体能力作为首要卖点，而价格则作为后续杠杆 ^[7]。

此次基准测试持平之所以引人注目，是因为它掩盖了巨大的规模差距。V4-Flash-0731 是一个 2840 亿参数模型，每个 token 仅激活 130 亿参数 ^[8]，但其在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 50，与谷歌的 Gemini 3.6 Flash 持平，仅比 GPT-5.6 Luna 的最高配置低 1 分 ^[6]。在 GDPval-AA v2 上，其 Elo 评分从 1189 提升至 1559，超过了智谱的 GLM-5.2（1510），在开源权重系统中仅次于月之暗面的 Kimi K3（1687） ^[6]。

Reddit 社区 r/LocalLLaMA 的测试强化了这一观点，讨论中反复指出，一个 2840 亿/130 亿激活参数的 MoE 模型在击败远为庞大的开源权重竞争对手的同时，运行所需 VRAM 显著更少，这代表了一个真实的效率故事，而不仅仅是基准测试的人为产物。独立的 YouTube 测试者将其模型通过自己的编码智能体套件进行测试，也报告了相较于预览版的巨大提升，其中一位称其为当前可用于智能体编码的性价比最高的模型之一。

基准测试的故事并非毫无争议。Artificial Analysis 自己的报告指出，尽管 V4-Flash-0731 有大幅提升，但在 GDPval-AA v2 上仍落后于 Kimi K3 ^[6]，其更广泛的模型对比页面也将此次发布定位在当前帕累托前沿领导者之下，而非顶端 ^[9]。

X 平台上的独立评论提出了更具体的警告：一位专注于 DeepSeek 的知名分析师认为，该模型在 GDPval-AA v2、Terminal-Bench 2.1、SciCode、HLE 和 GPQA Diamond 上接近 GPT-5.6 Luna，但在幻觉和全知类指标上明显较弱，在更难的推理基准上则进一步落后——这提醒人们，头条的持平分数可能掩盖了在生产环境中智能体使用时更为重要的可靠性差距。这一警告在早期的实测报告中得到呼应，一些真实测试发现，较小的 Flash 模型在处理更难问题时偶尔会放弃任务或进行过多的工具调用，仍需更大的 V4-Pro 模型来挽救 Flash 无法自行解决的失败。

DeepSeek 非常明确地指出此次更新范围有限：仅 V4-Flash API 发生变化，V4-Pro API 和面向消费者的 App/Web 模型未受影响，官方 V4-Pro 版本即将发布 ^[1]。这种发布顺序遵循了 DeepSeek 路线图中已显现的模式——V4-Pro 和 V4-Flash 于 2026 年 7 月 20 日左右同时进入通用可用阶段，大约在 4 月 24 日预览版发布后的 90 天，就在此次测试版发布前几天，旧的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 别名被弃用，转而采用稳定的 v4-pro 和 v4-flash 模型 ID ^[10]。

如果将使 Flash 在 Terminal Bench 2.1 上从 61.8 提升至 82.7 的相同重新后训练处理应用于 Pro，考虑到更大模型的起点已更高（V4-Pro-Preview 在此次更新前得分为 72.1）^[2]，下一次发布可能会显著重置 DeepSeek 自身产品线的顶端。值得注意的是，Codex CLI 支持目前仅限于 Flash，Pro 版的 Codex 支持预计在 2026 年 8 月推出 ^[11]。