bingdadaDeepSeek V4 Pro 正式版通过大规模后训练大幅提升了 Agent 能力，在代码生成和工具调用上表现显著增强，但 thinking 模式可能消耗过多 token 导致输出截断。其定价低于多数竞品，性价比突出。
8 月 13 日凌晨，DeepSeek 悄然更新了 API 文档，模型指纹从预览版变为 fp_v4pro_20260812，宣告 V4 Pro 正式版（以下简称“V4 Pro”）的落地。没有发布会，没有预告，甚至更新日志都略显仓促，但这并不妨碍它成为近期 AI 圈最值得关注的事件之一。从 4 月 24 日预览版亮相到正式版上线，整整 111 天，期间 Kimi K3 高调发布、V4 Flash 正式版先行一步，所有人的目光都聚焦在 Pro 正式版何时到来。现在，答案揭晓：架构未变，但能力已非吴下阿蒙。
V4 Pro 的硬参数与预览版完全一致——1.6T 总参数、49B 激活参数的 MoE 架构，支持 1M 上下文和 384K 最大输出。真正的变化在于后训练，且幅度惊人。在 DeepSeek 自家的软件工程基准 DeepSWE 上，得分从预览版的 12.8 飙升至 62.7，涨幅接近 50 分；Cybergym 从 52.7 提升至 83.3，Terminal Bench 从 72.1 升至 87.9，DSBench-Hard 更是翻倍至 67.2。这些评测的共同点是它们都涉及长链路的代码修改、环境操作和工具调用——恰恰是预览版最薄弱的环节。
从 V4 Flash 正式版的更新日志可推断，这轮升级的核心就是面向代码 Agent 场景的大规模后训练。Flash 版已用相同方法将 Agent 能力提升至“基准测试远超 V4-Pro-Preview”的水平，Pro 版只是补上了同一课。价格方面，每百万 token 输入 3 元、输出 6 元，与预览版持平。尽管 DeepSeek 曾在 8 月 6 日预告“计划近期整体上调 API 定价，预计涨幅较大”，但 0813 版本尚未调整，窗口期能持续多久未知，开发者可把握当前成本优势。
跑分只是门票，真实任务才是试金石。个不同方向的测试，探究 V4 Pro 在“一次性生成完整可运行代码”上的实际水平。
任务一：Boids 群体涌现模拟。 要求在 Canvas 上实现 200 个三角形 boid 的群体行为，含分离/对齐/凝聚三个可调参数、彩色轨迹、点击生成捕食者和 glassmorphism 风格控制面板。V4 Pro 耗时约 170 秒，生成了 761 行完整 HTML，打开浏览器后，200 个彩色三角形在黑色背景上游动、聚散、避障，拖动滑块可实时改变行为模式，效果流畅，一次运行通过。
任务二：模糊需求的“产品化补全”。 用中文告知“我想要一个好看的番茄钟工作面板”，仅提供“能计时、能记录、有白噪音、中文界面、要有质感”方向，其余由模型自行决定。V4 Pro 生成了 1223 行代码，除基础计时功能外，还自主添加了任务标签、专注统计图表、快捷键支持，甚至用 Web Audio API 从零合成白噪音。对模糊需求的补全能力，确实比预览版有明显进步。
任务三：寻路算法可视化。 要求实现 BFS、DFS、A* 三种算法的逐步动画、可交互网格画墙和迷宫自动生成。此任务代码量最大，也最能暴露问题。开启默认 thinking 模式时，V4 Pro 使用 16384 个 token 的输出配额，其中 13394 个花在“思考”上，留给实际代码的不到 3000 token，导致 HTML 输出中途截断。关闭 thinking 模式重跑，54 秒便输出完整的 715 行代码，功能一应俱全。这不是 bug，而是 V4 Pro 的一个真实特征：在复杂代码生成场景下，thinking 模式的推理 token 可能占输出的 80% 以上，挤压了实际内容空间。对于需要大段代码输出的任务，开发者可能需要主动关闭 thinking，或大幅提高 max_tokens 来兜底。
V4 Pro 并非“全面碾压”的成绩单。HLE（不使用工具）得分 42.7，落后 Claude Opus 4.8（49.8）和 Fable 5（53.3）；NL2Repo 以 61.5 低于 Opus 4.8 的 69.7；在部分测试上与 Kimi K3 也存在轻微差距。纯知识推理和最复杂的软件工程任务，V4 Pro 尚未登顶。但 DeepSeek 的竞争力从不依赖“最强”，而是遵循一条铁律：比我强的没我便宜，比我便宜的没我强。每百万 token 输入 3 元的价格，约为 Fable 5 的十分之一、Kimi K3 的三分之一。在 Agent 能力从“几乎不可用”跃升至“可与头部闭源模型正面对打”后，这一定律的杀伤力显著放大。
更值得关注的是 V4 Flash 正式版更新日志中的一行小字：评测使用了“DeepSeek Harness 极简模式（即将发布）”作为 Agent 框架。结合近期注册的“DeepSeek Harness 团队”公众号和招聘信息，DeepSeek 正计划将模型与 Agent 运行框架打包推出。如果说此前竞争停留在“谁的模型更聪明”，Harness 的出现则意味着竞争进入新阶段——不是比大脑，而是比谁能将大脑、手脚和工具箱组装成真正能替人干活的系统。V4 Pro 正式版补齐了大脑这一环，接下来就看“即将发布”何时落地。
在国内市场，DeepSeek 的动向并非孤例。文心一言、通义千问、Kimi 等也在加速 Agent 布局。例如，Kimi K3 的发布主打高调，强调其在长文本和复杂推理上的优势；智谱 GLM 系列则在多模态和 Agent 框架上持续迭代。相较于 DeepSeek 的“性价比+框架打包”策略，其他厂商更侧重生态整合或垂直场景优化。V4 Pro 的定价和 Agent 能力提升，可能迫使国内竞品在成本或功能上做出回应，推动整个行业向更实用的方向演进。
正式版在架构上与预览版一致，但通过大规模后训练大幅提升了 Agent 能力，尤其在代码生成、工具调用和长链路任务上表现显著增强。
每百万 token 输入 3 元、输出 6 元，与预览版持平，但 DeepSeek 已预告将上调 API 定价，当前价格窗口期可能有限。
在复杂代码生成场景下，thinking 模式可能消耗超过 80% 的输出 token 用于推理，导致实际代码输出被截断。开发者可关闭 thinking 或调高 max_tokens 来避免。
DeepSeek Harness 是 DeepSeek 计划推出的 Agent 运行框架，旨在将模型与工具调用、环境操作结合，实现更完整的自动化任务处理，目前处于“即将发布”状态。
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