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核心要点

  • 正式版上线deepseek-v4-flash-ga-260731 已上架,对应开源版 DeepSeek-V4-Flash-0731,2026 年 7 月 31 日转正式版
  • 架构未变,后训练重做:仍是 284B 总参 / 13B 激活的 MoE,官方明确只重做了后训练阶段,agent 类基准大幅提升
  • 五项 agent 基准反超 Pro 预览版:Terminal Bench 2.1 达 82.7(Flash 预览版 61.8 / Pro 预览版 72.1)
  • 实测长文能力扎实:32.2 万 tokens 上下文 14.77 秒返回并准确捞出中段信息;上下文硬上限 1,048,570 tokens
  • 隐式缓存免配置:同前缀第二轮命中 15616/15634,命中率 99.9%,命中部分按 $0.028 / 百万 tokens 计费
  • 价格:输入 $0.14 / 输出 $0.28 每百万 tokens,与 BytePlus 官方同价,叠加充值活动可再降
  • 双端点可用:Chat Completions 与 Responses 均已开通,Responses 端显式缓存链式调用可整轮命中
  • 三个坑要绕开:结构化输出静默失效、联网搜索后端持续报错、reasoning_effort 不是单调档位
本文的性能与兼容性数据来自 API易 在 2026-08-05 的实测,测试脚本与原始日志可复现。 基准分数为厂商自评数据,来源:huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

背景介绍

2026 年 4 月,DeepSeek 发布 V4 预览版,一次带来 V4-Pro 和 V4-Flash 两款模型。三个月后的 7 月 31 日,Flash 线率先转正式版,检查点命名为 DeepSeek-V4-Flash-0731 这次更新有个容易被忽略的关键点:它不是一个新模型。官方说得很直白——架构、参数量、 上下文长度全部与 4 月的预览版一致(284B 总参 / 13B 激活 MoE、1M 上下文、384K 最大输出), 改动只发生在后训练阶段 但后训练带来的提升幅度相当反直觉。在厂商自评的 agent 类基准上,正式版不仅大幅超过自己的 预览版,还越过了同代的 V4-Pro 预览版 DeepSWE 从 7.3 到 54.4,这个跨度已经不是「调优」能解释的量级。不过要提醒一句: 这些是厂商自评数据,目前没有第三方复现。Artificial Analysis 给出的通用智能指数是 50, 属于通用能力测量,不是 agent 专项。

详细解析

我们实测了什么

模型能力表是一回事,接到网关上能不能用是另一回事。我们跑了 21 个用例 + 三方对照 + 思考档位专项, 下面是结论。

长上下文:这是它最强的部分

先确认上限——发一个超长请求,网关直接给出硬数字:
1,048,570 tokens,1M 名副其实。最大输出同样探到硬上限 393,216 tokens(384K), 与官方说明一致。 然后做大海捞针,在长文中段埋一句暗号,让模型找出来: 32 万 tokens 上下文、14.8 秒返回、准确捞出中段埋的信息。这个成绩放在同价位段里相当突出。

隐式缓存:免配置,第二轮就命中

用同一段 15.6k tokens 的前缀连发三轮,间隔 5 秒: 不需要任何参数,第二轮几乎全量命中。命中部分按 $0.028 / 百万 tokens 计费, 相当于重复前缀省 80%。做长文档多轮问答、固定 system prompt 的批量任务,这一项直接决定成本。
吃满隐式缓存的前提是前缀逐字节一致。把变动内容(时间戳、随机 ID、用户名) 放到 prompt 末尾,不要混进前缀里。

显式缓存:走 Responses 链式调用

Chat 与 Responses 两个端点都已开通。Responses 端还多一层显式缓存,但它的用法 容易搞错——不是把同一段长前缀重复发两次(那样 cached_tokens 一直是 0), 而是首轮带 caching: {"type": "enabled"} 写入,后续轮用 previous_response_id 链下去: 每一轮把上一轮的全部上下文整体命中。做多轮长上下文会话(如长文档连续追问), 这个模式比每轮重发全文省得多。

并发:20 路零限流

同一把 Key 无预热直接打并发: 20 并发全部成功,墙钟只比单发慢 1.3 秒,没有排队感。「高并发 agent 场景」这个定位站得住。

速度对照:不是一边倒

四道题与 deepseek-v4-flash(0423 预览版通道)、deepseek-v4-pro 对照,均为默认思考档: 四题答案全部正确(含 9.11 与 9.9 比大小这道经典陷阱题)。但速度结论不是一边倒
  • 数学、代码这类结构明确的题,正式版比预览版通道快 30~37%,且成本更低
  • 逻辑题和陷阱题上正式版反而更慢,因为它默认思考得更多——陷阱题上花了 263 个思考 token, 预览版只花 44 个
这是正式版的一个性格变化:它默认更”愿意想”。好处是复杂任务质量更稳, 代价是简单问题也要付思考成本。解决办法很简单,见下面的代码示例。

三个必须绕开的坑

这一节是本文最值得看的部分。以下三项都会静默失效——不报错,但也不生效, 只看 HTTP 状态码会误判。

坑一:结构化输出参数收但不约束

官方能力表把结构化输出标为不支持,实测确认,且失效方式很隐蔽:
  1. response_format: json_schema 不会报错(HTTP 200)
  2. 但 prompt 里不含 “json” 字样时上游会 400 —— 这说明它是 OpenAI 兼容层的提示词式实现,不是原生约束解码
  3. prompt 里带 “json” 后,模型完全无视 schema
我们用 {"answer": string}strict: true两个端点各测 3 次,返回的键是 name / englishName / country / coordinates / population…,和 schema 毫无关系; Chat 端 2/3 次、Responses 端 3/3 次被代码围栏包裹,json.loads() 直接失败。 替代方案:需要结构化输出请走 Function Call。工具参数是真正被约束的,实测稳定。

坑二:联网搜索工具接通了,但后端取不到结果

这一项和能力表的差异最微妙:web_search 工具本身已经接通——响应的 output 里能看到 web_search_call item,status 也是 completed,看起来一切正常。 但搜索后端持续失败。6 次独立测试、共 17 次搜索调用,模型每次都回复「搜索服务暂时出现异常」 「多次尝试均报错,未能获取实时信息」;web_search_call 的字段只有 action / id / status / type不含 results 6/6 全部失败,不是偶发。链路通、后端不可用,当前不建议用于生产。 同一批测试里 MCP 稳定返回 AccessDeniedyou do not have access to the built in tool), 换成合法的公共 MCP server 地址结果相同——这是账号 / 渠道级的内置工具权限问题, 不是模型能力限制。

坑三:reasoning_effort 不是单调档位

两道题 × 五档 × 5 次采样,思考 token 中位数: high 的思考量在两道题上都比 low,档内方差远大于档间差异。 把它当成本旋钮用会得到不可预期的结果。 只有 minimal 是可靠的——它等价于关闭思考。要控成本就用它, 不要指望 low → max 线性加深。

附带发现:n>1 静默忽略

n=2 返回 200,但 choices 数组里只有 1 个元素。其余采样参数 (temperaturetop_pstoplogprobsseed、双 penalty)实测均正常。

实际应用

推荐场景

适合

  • 高并发日常问答与文本处理
  • 长文档摘要与问答(32 万 tokens 实测 15 秒)
  • 需要工具调用的轻量 agent
  • 固定 system prompt 的批量任务(吃隐式缓存)
  • 多轮长上下文会话(Responses 链式显式缓存)

避开

  • 需要 json_schema 强约束(改用 Function Call)
  • 依赖联网搜索或 MCP(后端 / 权限未就绪)
  • Claude Code 接入(未开 Anthropic 端点)
  • 任何图片输入场景(纯文本模型)

代码示例

简单任务显式关闭思考,避免为一句话答案付出几百 token 的思考开销:
复杂任务放开思考,并读取思考链:
需要结构化输出时用 Function Call,而不是 response_format

最佳实践

1

简单任务显式关思考

正式版默认思考量偏大,thinking: {"type": "disabled"}reasoning_effort: "minimal" 都能可靠关闭。
2

把变动内容放 prompt 末尾

隐式缓存要求前缀逐字节一致。时间戳、随机 ID 混进前缀会让命中率归零。
3

结构化输出一律走 Function Call

response_format 在这个模型上不生效且不报错,是最容易踩的坑。
4

多轮长会话走 Responses 链式调用

首轮带 caching: {"type": "enabled"},后续用 previous_response_id 链下去, 上一轮上下文可整轮命中缓存。
5

不要依赖联网搜索与 MCP

web_search 工具接通但后端持续报错,MCP 返回 AccessDenied,两项当前都取不到结果。

价格与可用性

定价信息

与 BytePlus 官方标价一致。可用分组:defaultsvip
关于「不到旗舰十分之一」这个说法:厂商宣传语对标的是 V4-Pro 预览期的 $1.74 / $3.48。按当前 V4-Pro 挂牌价折算,正式版是约 1/3,不是 1/10。 我们按实际挂牌价说明,不沿用旧口径。

叠加网站充值活动

在上述价格基础上,还可叠加 API易 的充值加赠活动进一步降低实际成本, 详见 充值活动说明

总结与建议

DeepSeek-V4-Flash-0731 是一次「只改后训练但效果显著」的更新。从我们的实测看, 它的强项非常明确:长上下文、隐式缓存、并发吞吐——32 万 tokens 15 秒返回、 二轮缓存命中 99.9%、20 并发零限流,这三项配合 $0.14 的输入价, 做长文档处理和高并发文本任务的性价比很高。 同时要清楚它现在的边界:这是一个纯文本模型,不吃图片,也没开 Anthropic 端点, 接不了 Claude Code。结构化输出在两个端点上都不生效,reasoning_effort 不是个可靠旋钮, 联网搜索和 MCP 目前也取不到结果。这些不是缺陷描述,而是接入前需要知道的事实—— 知道了就能绕开,不知道就会在联调时浪费半天。 选型建议:日常高并发问答、长文档、多轮长会话、轻量工具调用 agent 选正式版需要 Claude Code 接入选 deepseek-v4-flash
数据来源与获取日期:API易 实测(2026-08-05,21 个用例 + 三方对照 + 思考档位专项
  • Responses 端点专项复测);基准分数为厂商自评,来自 huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731;V4 预览版背景信息来自 api-docs.deepseek.com/news/news260424。基准数据目前无第三方复现, 请结合自身场景实测后再做选型决策。
更正说明:本文首发时曾记录「Responses 端点未接通」,该现象为渠道侧配置问题, 已于 2026-08-05 当日修正。复测后 Responses 全面可用、显式缓存正常,相关章节已更新。