DeepSeek V4 Pro 正式发布：智能体基准测试、API 定价与全新编码重点
DeepSeek 已正式将其 V4 Pro 模型从预览版升级为更新的生产版本，使开发者能够通过 API 访问最新的 DeepSeek-V4-Pro-0813 模型。
DeepSeek V4 Pro 正式发布：Agent 基准测试、API 定价与新编码重点
简介
DeepSeek 已正式将其 V4 Pro 模型从预览版推进到更新的生产版本，使开发者可以通过 API 使用更新后的 DeepSeek-V4-Pro-0813 模型。
源文章将此次发布视为 DeepSeek 在 Agent 和编码能力方面的重大进展。文章中报道的早期基准测试结果显示，V4 Pro 已接近领先的前沿模型，尤其是在涉及编码、终端交互、网络安全 Agent 和长期工具使用等任务上。
与此同时，早期用户注意到模型推理输出的一个不寻常变化。推理文本可能显得高度压缩且难以阅读，这表明模型越来越倾向于围绕机器高效推理而非流畅的自然语言解释进行优化。
DeepSeek 官方文档确认，当前的 deepseek-v4-pro API 标识符现在提供 DeepSeek-V4-Pro-0813 模型，调用方式保持不变。
DeepSeek V4 Pro 终于来了
源文章以一个简洁的信息开头：DeepSeek V4 Pro 已正式发布。
文章中重点提及的早期基准测试结果包括 HLE、Terminal-Bench、CyberGym 和 DeepSWE。据源文章称，V4 Pro 在这些面向 Agent 的评估中已经超越了 Opus 4.8，并且正在接近、在某些情况下甚至超过 Fable 5 的报告结果。
文章将大部分改进归功于后训练，认为新版本不仅仅是更大的基础模型，而是针对现代 AI Agent 实际执行的任务类型进行了深度优化的模型。
更广泛的信息很明确：DeepSeek 不再仅围绕低成本来定位 V4 Pro。Pro 模型直接瞄准了模型市场的高端。
DeepSeek V4 Pro-0813 已可通过 API 使用
在源文章发布之时，DeepSeek 尚未发布相应的官方博客文章，但 API 平台已经完成更新。
开发者可以使用 V4 Pro API 并访问更新后的模型，标识为：
DeepSeek-V4-Pro-0813
DeepSeek 当前的官方文档确认，公共模型标识符保持不变：
deepseek-v4-pro
该服务现在将该标识符路由到 DeepSeek-V4-Pro-0813，因此开发者无需更改现有 API 集成中的模型名称。
官方 API 文档还确认支持 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容的 API 格式。V4 Pro 支持 100 万 token 的上下文窗口、工具调用、JSON 输出，以及思考和深度思考两种模式。
定价依然激进
源文章报道了以下 DeepSeek V4 Pro 定价：
| 项目 | 每百万 token 价格 |
|---|---|
| 输入 | ¥3 |
| 缓存输入 | ¥0.025 |
| 输出 | ¥6 |
这些数据与 DeepSeek 当前官方中文定价文档中 deepseek-v4-pro 的价格一致。官方页面列出的价格为每百万缓存输入 token ¥0.025、每百万未缓存输入 token ¥3、每百万输出 token ¥6。
输出令牌。
这一价格仍然是DeepSeek最大的竞争优势之一。
有趣的变化在于，DeepSeek现在正试图将这一价格优势与更强的智能体性能结合起来。早期版本让成本优势易于理解；V4 Pro则试图让性能优势同样具有说服力。
好消息：编程与智能体性能显著提升
根据源文章，V4 Pro发布中最突出的是编程能力。
所强调的基准测试结果涵盖的任务，远比简单的问答基准更接近真实的软件工程工作流程。
HLE
源文章将“人类的最后考试”（Humanity's Last Exam）列为V4 Pro与领先模型竞争的一项评估。
HLE旨在测试高难度的知识与推理能力。文章用该结果证明V4 Pro的改进不仅限于简单的代码补全。
Terminal-Bench
Terminal-Bench通过在终端环境中执行的任务来评估模型。
这对编程智能体尤其重要，因为模型必须与真实的工具环境交互，而非仅仅返回一段代码。
源文章报告称，V4 Pro在该基准上接近榜首，并领先于Opus 4.8。
CyberGym
CyberGym是文章中强调的另一项面向智能体的评估。
源文章称V4 Pro在此表现尤为强劲，表明该模型在处理涉及工具和环境的复杂多步技术任务方面正变得更加擅长。
DeepSWE
DeepSWE或许是开发者最直接相关的评估结果。
源文章称，V4 Pro在此评估上较前版有显著提升，并达到接近领先前沿模型的水平。
综合来看，这些结果支持了源文章的核心论点：DeepSeek V4 Pro已针对编程智能体和基于工具的工作流程进行了大力优化。
但思维链中有一个奇怪的变化
源文章还报告了早期用户发现的一些不太积极的观察。
在测试V4 Pro后，一些用户注意到其思维链文本变得极度压缩且难以阅读。
源文章中重现的一个示例包含碎片化、机器式的措辞，而非正常的人类语言。
模型仍可通过推理输出传达有用信息，但文本不再必然让人读起来愉悦或直观。
这种行为与推理模型发展的整体方向一致。
DeepSeek的官方文档目前描述了一种专用的思考模式，并通过API中的reasoning_content暴露推理输出。它还提供了思考模式和推理力度的控制选项。
源文章推测，降低推理内容的人类可读性可能有助于减少令牌消耗，同时为模型自身保留有用信息。这一解读应被视为一种观察，而非DeepSeek的官方解释。
权衡：更强的智能体，更弱的人类友好性
推理
这里存在一种天然的取舍关系。
如果模型将其推理预算用于生成精雕细琢的句子，中间过程对人类来说可能更容易理解，但标记效率会降低。
如果模型被优化为尽可能高效地完成任务，其内部推理表示可能会变得难以阅读得多。
对于AI编程代理而言，第二种方法完全合理。
代理在执行某条命令时，并不一定需要写一篇长篇大论。它需要高效地采取正确行动、检查结果，然后继续推进。
这就是为什么源文章将推理风格的转变与代理式编程的更广泛兴起联系在一起。
模型越来越被优化为**“做事”**，而不一定是用自然语言解释每一个中间步骤。
这对写作和一般内容任务意味着什么
不利的一面是，针对编程和代理的优化可能不会直接转化为更好的长篇写作能力。
源文章认为，V4 Pro的推理风格对以写作为核心的工作流程可能吸引力较低，尤其是当用户期望语言精炼、解释透明时。
这并不意味着该模型不会写作。
相反，它反映了优先级的转变。如果模型的大部分训练后工作都集中在编码、工具使用和代理可靠性上，那么其他某些能力可能不会以同样的速度提升。
对于开发者来说，这种区别很重要。
一个模型可以擅长仓库级编码，但仍然不一定是最佳的内容生成任务选择。
DeepSeek的更大转变：从成本领先者到前沿竞争者
文章将V4 Pro置于中国开源模型生态近期多项发布的背景中进行讨论。
源文章描述了一系列快速推进的新模型，这些模型越来越瞄准领先闭源模型的性能水平。
文章提到GLM 5.2、Kimi K3以及其他近期发布的模型，认为它们属于同一更广泛的趋势。
DeepSeek早期的V4 Flash版本发布侧重于成本效益。源文章将该策略描述为帮助推动了整个市场API定价的下行。
V4 Pro则采取了不同的定位。
目标不再是简单的：
“我们能否以更低的成本提供相似的能力？”
而是更接近：
“我们能否在保持成本优势的同时，竞争顶级性能梯队？”
这是一个野心大得多的定位。
V4 Pro同样为代理集成而构建
DeepSeek的官方文档显示，V4模型旨在与流行的AI代理和编程辅助工具配合使用，包括Claude Code、GitHub Copilot和OpenCode。开发者可以将DeepSeek作为这些工具的后端模型。
这一点很重要，因为模型能力越来越取决于模型在代理循环中的工作表现。
一个强大的编程模型需要的不仅仅是代码生成能力。它需要：
- 理解大型代码库。
- 规划多步骤变更。
- 可靠地调用工具。
- 检查命令输出。
- 从错误中恢复。
- 跨多轮对话持续工作。
- 产出真正可运行的最终实现。
V4 Pro的发布显然正是针对这一目标。
工作流。
另一件事
原文以更具情感色彩的笔调收尾。
它将此次发布与2025年初的DeepSeek时刻相提并论，并认为该模型的定位已经发生变化。
此前，DeepSeek最明显的武器是性价比。
现在，该公司正试图将V4 Pro直接纳入最强可用模型的讨论之中。
这使得此次发布的意义超出了模型本身。
如果一个开源模型能够在智能体编码方面达到前沿水平，同时保持相对较低的API价格，那么对闭源模型提供商形成的压力将大大增强。
常见问题
什么是DeepSeek V4 Pro-0813？
DeepSeek-V4-Pro-0813是通过deepseek-v4-pro模型标识符提供服务的当前更新版本。DeepSeek官方API文档确认，开发者可以继续使用deepseek-v4-pro，无需更改集成方式。
DeepSeek V4 Pro的价格是多少？
DeepSeek当前的中文定价页面显示，V4 Pro的未缓存输入token价格为每百万个3元，缓存输入token价格为每百万个0.025元，输出token价格为每百万个6元。价格可能会变动，因此在部署前应查阅官方定价页面。
DeepSeek V4 Pro主要针对什么进行了优化？
此次发布重点强调编码、智能体工作流、工具使用和推理能力。DeepSeek官方文档还列出了工具调用、1M上下文、思考模式以及与主流编码智能体工具的集成。
DeepSeek V4 Pro是否具有1M token的上下文窗口？
是的。DeepSeek当前的官方模型文档列出V4 Pro的上下文长度为1M。同时还列出了最大输出长度为384K token。
为什么DeepSeek V4 Pro的推理看起来不同寻常？
原文报道称，早期用户看到了高度压缩、类似机器生成的推理文本。文章认为这可能与效率有关，但DeepSeek官方文档并未说明这种不同寻常的风格是专门为此目的引入的。
DeepSeek V4 Pro可以用于编码智能体吗？
可以。DeepSeek官方文档记录了与Claude Code、GitHub Copilot和OpenCode等工具的集成。它还支持与OpenAI兼容和Anthropic兼容的API格式。
DeepSeek V4 Pro是开源的吗？
DeepSeek的V4预览版发布被宣布为开源，包括开放权重和技术报告。当前的API服务和模型版本与发布材料分开记录，因此开发者应区分开源模型产物和托管API服务。
相关工具
- DeepSeek API：访问DeepSeek模型的官方API端点。
- DeepSeek API文档：关于模型访问、定价、工具和集成的官方文档。
- Claude Code：一种AI编码智能体，可通过受支持的集成将DeepSeek用作后端。
- OpenCode：DeepSeek文档中记录的智能体集成所支持的开源编码智能体。
- GitHub Copilot：DeepSeek列为受支持智能体之一的AI编码助手。
集成。
相关链接
- DeepSeek 模型与定价：官方当前模型规格与 API 定价。
- DeepSeek 首次 API 调用：调用
deepseek-v4-pro和deepseek-v4-flash的官方指南。 - DeepSeek 思考模式：启用和控制推理模式的官方文档。
- DeepSeek 智能体集成：将 DeepSeek 与编码和智能体工具结合使用的官方文档。
- DeepSeek V4 预览版发布：官方 V4 发布公告及技术概述。
- DeepSeek GitHub：DeepSeek 官方 GitHub 组织。
总结
DeepSeek V4 Pro 标志着公司战略的转变。新款 Pro 模型不再仅仅定位为低成本替代方案，其核心卖点越来越多地转向在编码和智能体性能前沿展开竞争。
当前 API 版本 deepseek-v4-pro 提供 DeepSeek-V4-Pro-0813 服务，支持 1M 上下文、工具调用、思考模式以及极具竞争力的定价。
据报告，推理风格的变化也显示了模型优先事项的转移：减少对可读中间文本的强调，更多聚焦于高效推理和智能体执行。