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测评
媒体DeepSeek V4 Pro

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

原始来源

Reuters

作者Eduardo Baptista

原文日期2026-08-13

Tabbit 整理2026-08-19

查看原文

一句话结论

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。

适用场景

  • 适合的任务:API 供应商选型、Agent 成本预算、V4-Pro 与 V4-Flash 的价格/能力分层比较。

  • 不适合的任务:把 Intelligence Index 当作某一代码库成功率,或只凭媒体报道决定生产路由。

  • 适用的模型版本:Reuters 报道的 DeepSeek-V4-Pro-0813 与 V4 Flash。

  • 适用的客户端、Agent 或 API:DeepSeek API、app、web;报道未提供调用 harness。

  • 推荐的推理档位和参数:报道未公开;按官方 low/high/max 规则,并在目标任务上记录实际 token 成本。

测试环境

  • 来源数据:Reuters 对 DeepSeek GA 发布的报道,价格与 Intelligence Index 来自 Artificial Analysis。

  • 指标:Artificial Analysis Intelligence Index 综合 agentic work、tool use、coding、scientific reasoning、long-context 等九类能力。

  • 复现状态:Reuters 未重新运行题目,也未公开 Artificial Analysis 的完整样本和权重。

输入/配置

未公开 Artificial Analysis 的逐题输入、模型参数、工具配置和重复次数。Reuters 报道的价格为 $1.32/百万输入、$3.96/百万输出,并以 V4 Flash $0.14/$0.28 做对照;价格页和峰谷费率可能随时间变化。

结果数据

指标V4-Pro-0813V4 Flash/说明
输入价格(Reuters 引述 AA)$1.32/MFlash $0.14/M
输出价格(Reuters 引述 AA)$3.96/MFlash $0.28/M
输入价格倍数约 9×相对 Flash
输出价格倍数约 14×相对 Flash
Artificial Analysis Intelligence Index(reasoning)53Flash 40
指标覆盖9 类能力,包括 Agent、工具、编码、科学推理、长上下文不是单一编码分数

结论

Pro 的独立综合指数高于 Flash,但价格差距也很大;实际路由可以先用 Flash 处理简单/高并发执行,再把复杂规划、长程 Agent 或高失败代价任务交给 Pro,前提是同一业务 eval 证实切换值得。

局限与复现步骤

  • 局限:二手报道,指标来自 Artificial Analysis;没有逐题数据或独立运行轨迹,不能视为可复现 benchmark。

  • 复现步骤:在当前 API 价格页锁定日期;定义简单/复杂任务桶;记录 Pro/Flash 的成功率、token、延迟、工具失败和人工修复;用实际业务加权成本计算路由阈值。

  • 价格边界:DeepSeek 官方另公告 2026-08-16 起有 peak/off-peak 费率;Reuters 的静态单价不应覆盖当前账单核算。

原始证据与数据

Reuters 报道明确给出 $1.32/$3.96、Flash $0.14/$0.28 和 reasoning Intelligence Index 53/40,并说明指标含九类能力。本文保留报道来源与 Artificial Analysis 的归属,没有将该指数拆成虚构的子分数。

适用边界

  • 指数不是代码完成率、工具成功率或长上下文准确率的单项替代。

  • 价格受峰谷、缓存、供应商和时间影响;生产预算必须查实时官方价格。

  • 路由策略需保留失败回退和人工复核,不要因低价自动把所有任务切到 Flash。

来源摘录或观察(仅做合规短引)

Reuters 的核心事实是 Pro “pricing it several times higher than its V4 Flash model”,同时报道其 reasoning 指数高于 Flash;这正好构成质量—成本权衡,而非单向排名。

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

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