DeepSeek V4（V4-Pro / V4-Flash）

概述

DeepSeek V4（代号「DSpark」）是深度求索于 2026 年 6 月 27 日发布的新一代模型，分 V4-Pro 与 V4-Flash 两档。V4-Pro 为 1.6T 参数、1M 上下文，具备 reasoning 能力;V4-Flash 主打超低价、高吞吐（$0.14/$0.28），定位高并发、低延迟的在线服务场景。

如果说 2026 上半年前沿模型的主题是「跑分内卷」，DeepSeek V4 把叙事拉回了成本——它再次扮演了「价格锚」的角色。

2026-08 更新（V4 Pro 正式 GA）：V4-Pro 于 8-13 正式 GA（General Availability），启用峰谷定价，价格从预览期的约 $1.74/$3.48 大幅下调至 $0.435 / $0.87 每百万 token，1M 上下文不变。同期 DeepSeek 开源首款 Agent 产品 Harness（dsh）（AGENT = MODEL + HARNESS，一切皆插件），把模型之外的工程化能力做成可组装运行时——V4 系列因此既是便宜的底座模型，也是 Harness 的默认后端之一。

核心能力

击穿行业底价

V4-Flash 的 $0.14/$0.28 定价，让大规模 Agent 任务、批量数据处理、在线客服等高频调用场景的账单再降一个数量级。

V4-Pro GA 价较预览期下调明显（$1.74/$3.48 → $0.435/$0.87），混合价约 $0.18/M，是业界最低档之一。

双档覆盖

• V4-Pro:1.6T 参数，提供 reasoning 能力，适合需要深度推理但预算敏感的复杂任务
• V4-Flash:超低价高吞吐，适合客服、检索增强、内容审核等对单价极度敏感的高频场景

国内直供

作为国产模型，DeepSeek V4 官方 API 国内直供，无需海外账号或中转，配合国产工具链是当下性价比最高的组合之一。

API 调用示例

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://api.deepseek.com/v1")

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",   # 或 deepseek-v4-pro
    messages=[{"role": "user", "content": "批量提取这些文本的关键词"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

定价

见上文双档表格。V4-Flash 的定价几乎重新定义了「便宜」，让此前因成本无法落地的高频 AI 场景变得可行。

与同档模型怎么选

建议:高并发、成本敏感的在线业务首选 V4-Flash;需要深度推理的复杂任务用 V4-Pro;要更强绝对能力选 Kimi K3 或闭源前沿模型。

避坑清单

• Flash 有能力边界:超低价对应的是「够用」而非「最强」,复杂推理任务用 Pro 或旗舰模型。
• 算总账 的优势在高频、大批量场景,单次简单调用差异不明显。
• 多模态弱:纯文本/代码任务是它的主场,多模态需求另选。

FAQ

Q: V4-Pro 和 V4-Flash 怎么选? A: 看任务类型。高频、大批量、成本敏感（客服、检索、审核）选 Flash;需要深度推理的复杂任务（代码分析、多步逻辑）选 Pro。多数在线业务用 Flash 主力 + Pro 兜底难任务即可。

Q: V4 适合做 AI 编程主力吗? A: 适合成本敏感的团队做日常编码和 MVP。绝对能力不如 Sol/Opus/Sonnet 5,但性价比无出其右。对能力要求极高的复杂 Agent 任务，建议用闭源前沿模型。

Q: 国内怎么用? A: DeepSeek 官方 API 国内直供，注册即用，无需中转。

延伸阅读

• 对比同档:Kimi K3 / Grok 4.5 / GLM-5.2
• 相关模型:DeepSeek V3 / DeepSeek R1
• Agent 运行时：DeepSeek Harness（dsh）
• 相关资讯:DeepSeek V4 发布 / DeepSeek Harness 开源