DeepSeek V4 Flash · 社区来源 · 个人体验
X 用户偏好 0424，认为 0731 涨价后非编码任务的成本体验变差；这是版本分开的个人意见。
待验证：本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。
"我最喜爱的模型是 DeepSeek-V4-Flash-0424。在 0731 出来以前，几乎所有非编码任务我都交给 0424，对我来说它的智能已足够，代价只是每月几十 RMB 的账单。现在这一切都被 0731 毁了。"
解读：
长期用户对 0424 版（4 月 24 日版本）的高度认可：非编码任务（写作、整理、日常问答等）智能已足够
每月成本仅几十元人民币，属于"低成本日常主力"定位
对 0731 版涨价（高峰时段输入 2 元、输出 4 元每百万 tokens，较 4 月预览版翻倍）表达强烈不满
"deepseek 涨价后, 在opencode go订阅是否要切换到luna呢? 即使官网宣传看起来是gpt-5.6-luna更划算, 但是实测完成任务消耗的费用,还是deepseek-v4-flash更优 由于go订阅计费是按照12美元… 以上为必要节选，完整内容请查看原文。
解读：
涨价背景下，用户在 OpenCode Go 订阅（按 12 美元额度计费）中对比 GPT-5.6 Luna 与 DeepSeek-V4-Flash
实测结论：即便官方宣传 Luna 更划算，实际完成任务消耗的费用仍是 deepseek-v4-flash 更优
关键因素：DeepSeek 缓存命中率非常高（官方缓存命中输入低至 0.02 元/百万 tokens），大幅摊薄实际成本
涨价是 8 月中旬 X 社区最热的 V4-Flash 话题
两条推文形成对比：老用户怀念 0424 的性价比（wuyiqun），新用户发现 0731 涨价后凭借高缓存命中率在订阅场景仍优于 Luna（ch1lam）
侧面印证 DeepSeek 官方峰谷定价机制下"缓存命中"对实际账单的决定性影响
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。
X（Twitter） · Wyq（@wuyiqun）、ch1lam（@ch1lam） · 原文发布日期 2026-08-17 · 本站编辑日期 2026-09-20
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