DeepSeek V4 Pro 模型测评导航

汇总 DeepSeek V4 Pro 的官方基准、媒体分析和社区实测，不把第三方观点包装成 Tabbit 自测。

4 条已核对来源的资料官方 · 媒体 · 社区

官方

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官方DeepSeek API Docs2026-08-13

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

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媒体MindStudio2026-08-13

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Reuters2026-08-13

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

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社区Reddit r/DeepSeek2026-06-18

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 V4 Pro

在 Tabbit 中使用并对比模型

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