DeepSeek升级V4-Flash：输出每百万token仅28美分，编码与Agent能力大幅增强

8月2日，AI新闻通讯The Neuron报道，DeepSeek对旗下V4-Flash模型进行了一次重新训练升级，在保持原有架构和低价API费率不变的情况下，把这款模型打造成了更强的编码与Agent模型。报道称，这是本周末最重要的AI升级，真正的新闻不是新的聊天技巧，而是智能的"价格标签"再次被压低。

与常见的扩参路线不同，DeepSeek这次没有把模型做大，而是对现有V4-Flash重新训练。该模型总参数为284B，每次请求只激活约13B参数，从而把运行成本维持在低位。升级后的模型在两项编码Agent测试中表现突出：Terminal-Bench 2.1得分82.7，DeepSWE得分54.4。

第三方评测机构Artificial Analysis将新版V4-Flash的智能指数评为50分，比上一版Flash高出10分。The Neuron指出，对于这一价位和规模的模型来说，这一提升幅度相当惊人，不过也提醒"Opus级"的说法只是基准测试层面的结论，并不等于在所有真实项目中都成立。

价格方面，V4-Flash的API费率保持不变：输入每百万token 0.14美元，输出每百万token 0.28美元，缓存输入仅0.0028美元。换句话说，生成100万输出token只需28美分，这正是"28美分Agent模型"的由来。如此低的成本让大规模分类任务、编码循环和浏览器Agent重试不再需要反复核算预算。

开发者可以通过DeepSeek API调用deepseek-v4-flash，也可以从Hugging Face下载DeepSeek-V4-Flash-0731自行部署，或等待主流美国云厂商跟进支持。新版本已支持Responses API，并针对Codex风格的编码工作流做了适配。

这件事值得关注的原因在于，大多数任务并不需要"最聪明"的模型，而需要一个能稳定完成研究、编码、分类和工具调用、又不会让每次尝试都变成奢侈消费的模型。如果V4-Flash在真实项目中的表现能跟上基准测试，企业就可以把最难的判断留给旗舰模型，把常规Agent工作交给便宜得多的选择。

这也在给OpenAI、Anthropic等收取溢价的厂商施压。报道认为，下一场模型战争的胜负不取决于某张排行榜，而在于买家何时开始质疑：常规任务为什么还要用贵的那款。后续值得关注的是，V4-Flash能否在基准之外的真实项目中站住脚，以及各大云厂商何时跟进支持。