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测评与证据

DeepSeek V4 Flash · 媒体来源 · 客户案例

DeepSeek V4-Flash 正式版来了!AI 开发者实测:价格"很香" Agent 能力直追顶级模型

东方财富转述开发者案例:Hermes + Flash 约 40 秒完成任务,GPT + Codex 约 1 分 47 秒;另一任务约 51 万 tokens、0.53 元。

媒体来源客户案例编辑日期 2026-09-20

测试条件速查

测试/来源条件
Hermes/Pi Agent 开发者案例;任务与计时非受控重复
模型版本
DeepSeek V4 Flash;不与 V4 Pro、0424、0731 或其他推理档位混并,除非来源明确如此
采集边界
既有来源笔记采集于 2026-08-17/18;动态事实待刷新

关键数据与适用场景

核心事实

7 月 31 日,DeepSeek 官宣 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 开启公测,大幅升级代理能力,正式版基准测试得分远超 V4-Pro 预览版。Agent 智能体终极测试中,V4-Flash 正式版得分 25.2 分,接近 Opus-4.8 的 25.7 分,远高于 V4-Pro 预览版 15.8 分。

开发者实测反馈(化名受访者)

张泽(深度使用 codex 和 hermes 的 AI 开发者):

  • 将 V4-Flash 接入 Hermes:相同任务和提示词下,V4-Flash 正式版 + Hermes 约 40 秒完成,GPT-5.6 Sol + Codex 用了 1 分 47 秒

  • 承认 Codex 输出内容质量确实更高,但 V4-Flash 正式版交付达到可用水平,"在及格线之上"

  • 选择和调用 skill 的准确度总体不错,能根据工具返回结果调整后续步骤,组合已能顺畅满足个人需求

孙涛(8 月 1 日反馈):

  • "在国内模型里,它比 GLM 5.2 会好一些,但是比 GPT 5.6 其实还差一些"

  • 主力工具是 Codex 和 Pi Agent;把 V4-Flash 接入 Pi Agent 使用体验挺好

  • 因非多模态,主要用途在偏推理、代码和长文档

成本对比

  • GPT-5.6 Sol:输入 $5 / 百万 tokens、缓存输入 $0.5、输出 $30

  • V4-Flash 正式版:输入 1 元、缓存输入 0.02 元、输出 2 元(人民币)

  • 成本差距在数十倍到上百倍

  • 张泽实测:V4-Flash 接入 Hermes 执行本地文件阅读 + 全网信息检索汇总任务,用量约 51 万 tokens,消耗 0.53 元

峰谷定价机制

DeepSeek 在 6 月底邮件中预告 API 定价首次引入峰谷定价机制:

  • V4-Pro:百万 tokens 输入(缓存命中)从 4 月预览版 1 元,降至正式版平时 0.025 元、高峰 0.05 元

  • V4-Flash 正式版:百万 tokens 输入(缓存未命中)和输出在高峰时段反而比 4 月预览版翻倍,分别是 2 元和 4 元

  • 峰谷定价机制具体执行时间尚未正式通知

市场影响

  • 7 月 28 日 OpenRouter 数据显示中国 AI 大模型周调用量领跑全球:小米 MiMo-V2.5、DeepSeek V4-Flash、腾讯 HY3、智谱 GLM-5.2、DeepSeek V4-Pro(DeepSeek 两款进前五)

  • 截至 7 月 26 日近 28 天:中国模型市场份额约 63.5%,美国模型 35.5%

  • DeepSeek Harness 即将公布:DeepSeek 上半年加大 Harness 布局(6 月 21 日崔添翼发文表示 Harness 组仍缺人),中信证券认为 Harness 核心价值是解决长程任务痛点、连接模型与泛办公场景,AI 竞争正由模型转向任务交付

能支持的判断

  • 支持说明 Agent harness 与价格会改变实际交付体验。

不能支持的判断

  • 不支持受控延迟、质量或当前价格比较;案例同时混合不同模型和工具。

方法、局限和复现

本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较;未公开的参数保持未知。

需要复测时,请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期,并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。

原始来源

东方财富网(finance.eastmoney.com),来源:每日经济新闻 · 作者未公开 · 原文发布日期 2026-08-02 · 本站编辑日期 2026-09-20

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DeepSeek V4 Flash

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DeepSeek V4 Flash 价格:2026 年实际要花多少钱

DeepSeek V4 Flash 在 V4.1 迁移后更换了计费口径。本文解释缓存命中、峰谷时段和可复算的任务成本。

相关评测

DeepSeek V4 Flash 0731:基准、定价与速度(BenchLM)BenchLM 的 0731 快照列出 1M 上下文、Agentic 51.9、Coding 48.5、Knowledge 61.1,并把多项分数回指官方报告。双 DGX Spark 上的本地部署与 Agent 现场报告MindStudio 在双 DGX Spark 上报告约 25–30 tokens/s;4-bit 约 168GB、3-bit 约 110GB,两个小项目仍出现实时数据错误。DeepSeek V4 Flash 第三方聚合平台数据(Command Code / flaq.ai / OpenRouter / benchlm 补充)Command Code、flaq、OpenRouter 和 BenchLM 聚合模型 ID、价格和能力字段,采集窗口可能不同。Lightning AI 的价格性能与架构观察Lightning AI 文章给出 2026-04-24 口径:Flash 约 60+ tokens/s、SWE-bench Verified 79.0%,并将 V4 的 1M 上下文与工具间持久推理作为架构背景。配置思考档位并正确续接工具调用把 low/high/max、工具结果和 reasoning_content 的回传顺序整理成可复查的接入步骤。用官方配置把 DeepSeek 接入 Codex先备份本地配置,再用官方脚本或最小 provider 字段接入 Responses API,并用可回滚任务验证。用 DSH 分层委派并汇总专论来源公开了完整起始提示词:一级研究、二级反驳与编辑、最终综合,目标是单一有引用的 Markdown 产物。用 CRISPE 框架组织 DeepSeek 任务把角色、请求、背景、约束、风格和多方案尝试写成明确的任务合同。