查看所有模型

在 Tabbit 中使用 DeepSeek V4 Pro

在 Tabbit 中使用

在 Tabbit 中使用 DeepSeek V4 Pro

精选提示词

查看全部提示词
官方DeepSeek API Docs

DeepSeek-V4-Pro 思考档位与工具调用工作流

V4-Pro 默认开启 thinking、默认 effort 为 high；简单任务用 low，日常 Agent 用 high，复杂任务用 max，并在工具调用的每一轮完整回传 reasoningcontent。

官方DeepSeek API Docs

DeepSeek-V4-Pro 在 Codex 中的 Responses 配置工作流

DeepSeek-V4-Pro 可通过原生 Responses API 接入 Codex CLI、ChatGPT 桌面应用和 VS Code 扩展；一次配置共享，但应先备份并验证 config.toml/models.json。

测评与真实反馈

查看全部测评
官方DeepSeek API Docs

DeepSeek-V4-Pro 官方发布：Reasoning 与 Agent 能力升级

DeepSeek 的 GA 公告明确把 V4-Pro 定位为生产 Agent 模型：支持可调 reasoning effort、Responses API 与 Codex，但公告没有公开可复核分数，不能把“major upgrades”当作胜率。

媒体MindStudio

DeepSeek-V4-Pro-0813 MindStudio 八题编码与 Agent 实测对照

MindStudio 的公开八题实测给 V4-Pro-0813 61/80（76.25%），显示前端、规划、数学和长程 Agent 是强项，但 SVG、游戏打磨和简单任务的过度思考仍是边界。

媒体Reuters

Reuters DeepSeek-V4-Pro-0813 价格与独立指数对照

Reuters 引用 Artificial Analysis 的独立价格/指数数据：V4-Pro-0813 的 reasoning Intelligence Index 为 53、V4 Flash 为 40，但 Pro 的输入/输出价格约为 Flash 的 9/14 倍，选型必须把质量与成本一起算。

社区Reddit r/DeepSeek

DeepSeek-V4-Pro Reddit 长上下文与提示精确度现场报告

社区现场认为 V4-Pro 在大量上下文、杂乱编码提示和低成本个人项目中很实用，但大型架构任务更依赖精确规格、文档、测试和不可逆变更保护，不能只靠一次提示。

DeepSeek

在 Tabbit 中使用 DeepSeek V4 Pro

汇总 DeepSeek V4 Pro 的提示词指南、测评与社区反馈，帮助你判断适合的任务并直接开始使用。