DeepSeek V4 Pro凌晨突然更新:性能逼近Fable 5,價格只要零頭,但還不能“閉眼用”

星海情報局 2026-08-13 17:07
出品 | 網易智能
作者 | 小小
編輯 | 王鳳枝

DeepSeek V4 Pro正式版終于來了?

8月12日,DeepSeek官方API定價頁悄悄把V4 Pro的模型版本更新為DeepSeek-V4-Pro-0813。新版本繼續沿用原來的模型ID和調用方式,已經接入DeepSeek API以及相關開發工具。


比起預覽版,這次更新的重點并不只是"模型變強了"。

DeepSeek正在把V4 Pro的能力重點推向智能體、編程、工具調用和長流程任務。模型不僅要回答問題,還要進入代碼倉庫、調用工具、執行任務、修改代碼,再根據結果繼續往下走。

從DeepSeek自報數據和開發者測試來看,DeepSeek V4 Pro 0813在編碼、智能體任務和工具使用方面的表現有明顯提升,一些測試已經接近甚至超過部分海外前沿模型。

與此同時,它依然延續了DeepSeek最具辨識度的低成本路線。在部分智能體任務中,DeepSeek V4 Pro 0813與Claude、Fable等頂級模型的性能差距已縮小到約5%,但Claude、Fable的價格最高卻是DeepSeek V4 Pro的45倍。


這背后對應著行業里的一個變化:模型之間比的,已經不只是每百萬Token多少錢,而是完成一個復雜任務到底要花多少錢。

不過,真實體驗也說明,這條路并沒那么容易。

一些開發者發現,在長時間連續執行時,DeepSeek V4 Pro 0813仍會出現提前停止、反復思考以及部分任務完成質量不穩定的問題。

所以V4 Pro這次真正的看點,不在分數,而在它能不能把DeepSeek一貫的價格優勢,延伸到智能體和長任務這些更吃穩定性的場景里。


0813版上線
最大變化是智能體能力

V4 Pro此前已經存在,但一直是預覽階段。8月12日上線的0813版本,意味著這款旗艦模型進入GA階段。

DeepSeek官方文檔確認,模型ID仍是deepseek-v4-pro,調用方式沒變。OpenRouter也將DeepSeek V4 Pro 0813標記為正式發布版本,同一天上線。OpenCode Go隨后宣布支持這一模型。

從產品能力看,DeepSeek V4 Pro 0813支持工具調用和結構化輸出,同時提供OpenAI ChatCompletions、Anthropic Messages以及DeepSeek自己的Responses API。模型支持不同的推理強度,包括非思考、高推理強度和最大強度。

它還擁有100萬Token上下文窗口和384K Token最大輸出。對于大型代碼庫、長文檔以及需要多輪執行的智能體任務,這意味著一次調用能塞進更多上下文,也能保留更長的執行過程。

DeepSeek V4 Pro 0813的底層架構也保持了較大規模。模型卡顯示,它是一個混合專家模型,總參數約1.6萬億,每個Token激活約490億參數。DeepSeek稱,通過新的注意力機制,可以把百萬Token場景下的單Token推理計算量降低到V3.2的27%,KV緩存則降低到10%。

不過,這些架構和模型卡數據主要來自DeepSeek自己披露,0813版最亮眼的一批智能體基準結果,截至資料發布時還沒有經過獨立評測機構完整復現。

在DeepSeek公布的數據里,DeepSeek V4 Pro 0813在Terminal-Bench 2.1上拿到87.9分,預覽版為69.8分;DeepSWE從12.8分提高到62.7分,漲了約5倍;CyberGym從68.5分提高到83.3分;AutomationBench從42.1分提高到68.5分。DSBench-FullStack從35.6分提高到61.4分,DSBench-Hard從18.9分提高到50.6分。


放到其他前沿模型旁邊看,差距已經比較小。但這不意味著DeepSeek V4 Pro已經全面超過前沿模型。

在無工具調用的Humanity's Last Exam上,DeepSeek報告的成績為42.7分,跟Claude Opus 5比仍有明顯差距。此外,DeepSeek V4 Pro 0813是純文本模型,不支持視覺輸入。

此前模型卡給出的DeepSeek V4-Pro-Max測試結果也顯示,該模型在Terminal Bench 2.0、Humanity's Last Exam等項目上仍落后部分前沿系統,但在LiveCodeBench等編碼項目上表現突出。

所以,比較穩妥的說法是,DeepSeek V4 Pro 0813在智能體和編程相關任務上的差距已經明顯縮小,但離"所有能力全面領先"還有距離。

X用戶@Xudong Han整理智能體測試后認為,DeepSeek V4 Pro 0813相較DeepSeek V4 Flash 0731基本是全面提升,尤其是TerminalBench 2.1、DeepSWEAutomationBench等偏智能體和編程的項目。

他同時指出,Humanity's Last Exam、ToolathlonDSBench-Hard等任務上,DeepSeek V4 Pro 0813跟最強的一檔模型仍有差距。



價格幾乎沒動
這才是它最現實的優勢

性能提升之外,DeepSeek V4 Pro 0813還有一個很直接的特點:價格沒跟著性能一起漲。

目前API價格是每百萬輸入Token 3元錢,每百萬輸出Token 6元錢,緩存讀取價格為每百萬Token 0.025元。

相比之下,Artificial Analysis給出的Claude Opus 5價格為每百萬輸入5美元、輸出25美元。GPT-5.6 Sol則是輸入5美元、輸出30美元。按標價算,DeepSeek V4 Pro 0813的成本明顯低于這些模型。

OpenRouter的數據也提供了一個實際運行中的參考。該平臺顯示,DeepSeek V4 Pro 0813的提供商標價為輸入0.435美元、輸出0.87美元,P50延遲約1.52秒,吞吐量約52 Token/s,工具調用錯誤率平均1.60%,緩存命中率平均91.86%。

當然,OpenRouter的實際平均價格會受到緩存和折扣影響,所以不能簡單理解成所有用戶最終都會按這個價格付。

開發者@AdityaShipsHQ專門比較了DeepSeek V4 Pro 0813和DeepSeek V4 Flash 0731的成本和能力。他注意到,Pro的API價格大約是Flash的3倍,但在智能體、編程和長流程任務上表現更強。

他的判斷是,主要做日常高頻任務,Flash仍然有比較合理的性價比;緩存輸入的價格差距較小,所以長時間運行的Agent任務,Pro的成本溢價會相對小一些。

這也解釋了DeepSeek為什么同時保留Flash和Pro兩條產品線。

Flash是2840億參數的MoE模型,激活參數約130億,價格只有每百萬輸入0.14美元、輸出0.28美元。V4 Pro則承擔更重的推理、長上下文編碼和智能體任務。

從并發限制也能看出這種區別。資料顯示,Flash支持2500個并發請求,Pro則限制在500個。Pro更多用算力處理復雜任務,Flash則適合高頻、高吞吐量的工作。

所以,如果一個開發者只是大量調用模型完成簡單任務,Flash可能已經夠用。要長時間讓模型處理代碼、調用工具、進行多輪修改時,Pro才更有價值。


開發者@gmi_cloud對Pro 0813、Pro Preview和Flash 0731做了100個深度研究問題的測試。數據顯示,Pro 0813在法律、學術和醫學三個領域分別達到100%、83%和67%的正確率;Flash在學術和法律方面分別為75%和67%。


@gmi_cloud據此建議,研究和文檔密集型任務可以考慮Flash,醫療、金融等高風險領域則更適合用Pro 0813,并增加人工驗證。


真正上手后
表現沒榜單那么整齊

基準測試很好看,但DeepSeek V4 Pro 0813的實際體驗沒那么簡單。

小紅書博主"清歌"做了實際測試。她用同一個"Pelican Cycling SVG Exquisite, Details Ultra"提示詞測試自行車騎行鵜鶘圖像相關任務,DeepSeek V4 Pro 0813思考了237秒、執行25個步驟,預覽版則用了105秒、15個步驟。


她的主觀感受是,0813版雖然思考時間和步驟更多,但最終效果反而沒有明顯優于舊版。

她隨后又比較了正式版Flash和Pro制作3D中國地圖的表現,發現兩個模型都有比較明顯的"反思"過程,會不斷表示準備開始執行,然后進入下一輪思考。Pro的思維鏈次數相對少一些,同時在她的測試中,Pro體現出的世界知識更豐富,最終生成質量也更好,而Flash在該任務中直接生成失敗。

這個測試有一個點值得注意:模型"想得更久",不一定意味著最終結果一定更好。

小紅書博主"工具蛙Frog"看到測試表后認為,DeepSeek V4 Pro 0813這次的重點很明顯放在智能體能力上。他特別關注Terminal Bench 2.1、DeepSWEAutomationBench等指標,同時認為NL2Repo、ToolathlonDSBench等項目上,Claude和Fable依然有優勢。


他的關注點也比較實際:真正用編程智能體時,開發者更在意模型能不能進入代碼倉庫,能不能連續跑幾十步,能不能調用工具,改完代碼之后能不能把測試跑通,最后能不能把任務完整做完。

這也是V4 Pro這次升級最值得觀察的地方。

開發者@CommandCodeAI對DeepSeek V4 Pro 0813、Kimi K3和Opus 5做了FlappyBench測試,用的是相同的"/design"命令,并從游戲玩法、UX/UI和成本幾個方面評價。

測試中,DeepSeek V4 Pro 0813得到8分,單次成本約0.0005美元;Kimi K3為9.5分、0.0740美元;Opus 5為9分、0.2539美元。按這組結果,DeepSeek V4 Pro 0813的成本遠低于另外兩個模型,但最終輸出質量仍然略遜一籌。


@CommandCodeAI隨后又測了V4 Pro 0813、Kimi K3和GLM 5.2。V4 Pro同樣得到8分,Kimi K3為9.5分,GLM 5.2為9分;對應成本分別為0.0005美元、0.0740美元和0.0480美元。按這組測試,DeepSeek V4 Pro 0813的成本分別約低148倍和96倍,但質量評分并沒有達到同樣的領先幅度。

@CommandCodeAI因此認為,DeepSeek V4 Pro 0813最突出的地方是成本,生成一個能跑的一次性游戲所需要的費用非常低。但從最終輸出質量看,Kimi K3仍然排名更高,GLM 5.2也略高于DeepSeek。

這類測試不能代表模型的整體能力,但它提供了排行榜之外的另一個觀察角度:在同一個實際任務里,最終交付質量和完成成本并不一定同步變化。

DeepSeek真正夸張的地方,不是"每次都做得最好",而是"做一次太便宜了"。對于允許反復嘗試和自動重試的Agent工作流,這兩者的經濟意義完全不同。

如果任務需要反復嘗試幾十次,模型每次調用只花很少的錢,成本優勢就會被放大;如果任務更看重一次生成的完成度,質量差距仍然要考慮。

長程任務里,還出現了一個現象:模型會不會"提前交卷"?

X平臺用戶@Text1G做了50輪測試,在reasoning_effort設置為max的情況下,模型跑到42輪就停了,沒把全部測試機會用完。他因此提醒,不能只看DeepSeek V4 Pro 0813公布的benchmark,長周期任務能不能完整跑完同樣重要。


小紅書博主karminski也做了類似觀察。他測試50輪長程智能體編程任務,3次測試里有2次在42到43輪左右停下,同樣沒有用完全部機會。他明確表示,這只是自己的單個案例,目前還不能據此推斷其他任務的表現。


至于原因,目前資料沒有給出確定結論。karminski提出的可能性包括強化學習階段的獎勵機制,以及長上下文中的注意力衰減,但這仍屬于測試者的猜測,不能當成已經確認的模型缺陷。

這一點尤其值得后續觀察,因為DeepSeek自己公布的測試數據恰恰顯示,DeepSeek V4 Pro 0813最大的提升集中在長周期智能體任務。

如果模型在標準測試中能連續完成任務,但在真實環境里偶爾提前停止,那開發者實際用時仍然要增加外部的重試、檢查和任務恢復機制。

真正的競爭,可能也在模型外面的Harness。

Harness可以簡單理解為模型外面的"駕駛系統",負責任務規劃、工具調用、記憶、驗證、重試和權限控制。對智能體來說,同一個模型放在不同Harness里,最終表現可能完全不同。

這意味著V4 Pro真正的使用效果,可能還取決于模型本身之外的工具鏈。


Token很便宜
但Agent真正比的是"完成一個任務多少錢"

目前DeepSeek V4 Pro 0813仍按0.435美元輸入、0.87美元輸出的價格提供服務,但這個價格本身有兩個變量。

一個變量是,DeepSeek的定價頁面已經出現漲價提示。該公司計劃在不久的將來大幅提高整體API價格,具體方案將通過正式通知公布。

所以,現在看到的低價未必是長期價格。

另一個更重要的變量是,對Agent來說,真實成本從來不只是Token單價。

如果一個模型單次調用只要很少的錢,卻需要開發者不斷檢查、反復重試,甚至在關鍵節點重新接管,那表面上便宜的模型,最終并不一定意味著整體使用成本更低。

反過來,如果模型能穩定完成復雜任務,那即便價格有所上漲,開發者也可能愿意為這種效率買單。

對Agent應用來說,更值得比較的指標,是"完成一個任務的總成本":模型單價、Token消耗、調用輪數、失敗率、重試次數、Harness效率以及人工接管成本,都會計入其中。

這也讓DeepSeek V4 Pro 0813的商業意義變得更直接。在當前價格下,它給開發者提供了一個成本很低的前沿級智能體編程選擇。但如果未來價格明顯上漲,或者真實任務中的失敗和重試次數較多,開發者就要重新算這筆賬。

所以,V4 Pro接下來真正要證明的,已經不只是"模型有多強",而是它能不能成為一個值得長期放進真實工作流里的工具。

這也是為什么現在去判斷V4 Pro是否"全面領先"還太早。

Benchmark能告訴我們模型在哪些能力上取得了進步,開發者測試能告訴我們模型放進真實環境后會發生什么。

兩者結合,才能看見一個更完整的V4 Pro。

而從目前這些測試來看,它的優勢和問題其實已經逐漸浮現:能力正在逼近前沿,價格依然非常低;但長流程執行、穩定性以及模型之外的Agent系統,還需要繼續打磨。

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