DeepSeek V4 Flash 0731:平 3 倍又贏 V4 Pro?

2026-08-14 · AI 對比 · Eric Cheung

前言:一次「以下犯上」嘅更新

2026 年 7 月 31 日,DeepSeek 將 V4 Flash 升級做 0731 正式版,取代舊 preview,官方話「Agent 能力大幅增強」。最震撼嘅唔係新功能,而係一個好荒謬嘅組合:細模型、平 3 倍、仲要贏晒大模型。

對用緊 DeepSeek API 嘅人嚟講,呢個直接改變一個現實問題:仲有咩理由用 V4 Pro?呢篇文用官方數據拆解。


版本狀態:Flash 已轉正式,Pro 仲係 Preview

換言之,今次更新係「正式化 + 增強」,唔係改名。你照舊用 `deepseek-v4-flash` 個 model 名,已經用緊新版。


價格:依然平 3 倍(每 1M tokens,2026-08-17 新價)

DeepSeek 2026-08-17 起實施峰谷定價,以下係空閒時段官方價(高峰時段 2 倍,即 ¥/百萬 tokens):

DeepSeek V4 Flash vs V4 Pro API 定價對比圖(每 1M tokens,對數刻度)
DeepSeek 新官方定價:Flash 三個收費項目都係 Pro 嘅三分之一

快速結論(TL;DR)

無論 input 定 output,空閒時段 Flash 都係 Pro 嘅三分之一價錢;高峰時段兩個模型一齊 2 倍,比例不變。高峰時段係北京時間 9:00–12:00、14:00–18:00,其餘全部空閒 — 將 batch job 排喺空閒時段即慳一半。並發上限 Flash 仲要高 5 倍(2500 vs 500)。


性能:9 項 agentic benchmark 全面反超

官方 model card 嘅數字最直接。以下係 Flash-0731 同 V4-Pro(Preview)嘅對比:

DeepSeek V4 Flash 0731 vs V4 Pro 嘅 agentic benchmark 對比圖
官方 model card 數據:6 個代表性 agentic benchmark,Flash 全勝

全部 9 項都係 Flash 贏,其中 DeepSWE 仲係54.4 vs 12.8 嘅大差距。即使對住 Anthropic Opus 4.8,Flash 都唔輸太多(Terminal Bench 82.7 vs 85.0)。

點解會咁?因為 agentic benchmark 考嘅係工具運用、任務完成、長期規劃——呢啲正正係 Flash 今次強化嘅地方,而唔係單純睇模型大細。


架構:13B active 點解打得贏 1.6T?

Flash 仲有 hybrid attention(CSA + HCA)同 speculative decoding(DSpark 結構),令長 context 處理又快又慳。官方對 Pro 嘅描述都承認:Flash-Max 用較大 thinking budget 可以追到 Pro 嘅推理表現。即係話:agentic 場景 Flash 已經贏;純推理靠 `reasoning_effort: max` 追平。


我應該用邊個?

對我自己嚟講,結論好直接:default 用 Flash,慳 3 倍錢。


總結

V4-Flash-0731 係一次「以下犯上」嘅更新:細模型、平 3 倍、agentic 全勝。DeepSeek 用行動話你知:喺 agent 時代,效率同能力可以並存。

Written by Eric Cheung · Updated 2026-08-14