DeepSeek发布V4-Flash正式版：284B参数MoE模型，多项智能体与代码基准反超V4-Pro

发布概况

8月3日，DeepSeek推出V4-Flash正式版（V4-Flash-0731）。该版本总参数仅为V4-Pro的六分之一，激活参数不到四分之一，却在多项基准测试中实现反超，展现出小参数模型的性能突破潜力。

模型规格

架构参数

• 总参数：284B
• 激活参数：约13B/请求
• 架构：MoE（Mixture-of-Experts）
• 许可证：MIT开源许可证

定价

• 输入价格：1元人民币/百万tokens
• 输出价格：2元人民币/百万tokens
• 单任务成本比降价后的GPT-5.6 Luna低约60%

基准测试表现

智能体与代码基准

V4-Flash正式版在九项智能体和代码基准测试中全部反超V4-Pro预览版：

• DeepSWE：从7.3飙升至54.4（反超V4-Pro预览版41.6分）
• Terminal-Bench：达82.7，逼近Claude Opus 4.8
• 在编码智能体AgentBench、SWE-Bench等基准上均有显著提升

生态扩张

• 国家超算互联网接入：DeepSeek V4-Flash API正式接入国家超算互联网
• 日处理量：单日处理8T tokens（其中5T为免费使用）
• 缓存命中率：约98%
• 性价比标杆：登顶性价比帕累托前沿

技术特点

高效架构

V4-Flash采用MoE架构，每请求仅激活约13B参数，大幅降低推理成本的同时保持高水平的模型能力。这种设计使得更多团队可以负担：

• 重试和分类运行
• 代码库扫描
• 工具调用循环
• 大批量自动化任务

开源生态

MIT许可证开源意味着：

• 开发者可自由使用、修改和分发
• 可自托管和私有化部署
• 社区可基于此进行二次开发

行业影响

对AI应用层的影响

V4-Flash极低的API定价正在改变AI应用的商业模式：

• 更多团队可以大规模部署AI自动化
• 低成本的编码智能体成为可能
• 入门级AI应用的运行成本大幅降低

对模型竞争格局的影响

DeepSeek以远小于V4-Pro的模型实现性能反超，证明了架构优化和训练策略的重要性，为AI行业提供了"小模型、大效果"的可行路径。

后续观察

V4-Flash在社区中的采用率、生态工具链的完善程度、以及后续版本（V5等）的发布路线图，将是关键观察点。