DeepSeek-V4-Flash正式版和预览版有什么不同？

一、架构不变，训练方式成唯一变量

模型规模完全一致：正式版（DeepSeek-V4-Flash-0731）的模型结构、总参数量（2840亿）和激活参数量（130亿）与Preview（预览版）保持完全一致，无任何底层改动。

升级核心为后训练：性能飞跃完全来自于重新进行的深度后训练优化，表明在不增加推理成本的前提下，模型能力仍有巨大挖掘空间。

推理成本优势延续：由于模型尺寸未变，正式版维持了和预览版相同的低延迟与高吞吐特性，且API定价不变，依旧是输入1元/百万token、输出2元/百万token的价格。

二、Agent能力飞跃是最大不同

全面超越自家大哥：在官方公布的9项Agent基准测试中，正式版V4-Flash全面超越V4-Pro预览版。例如，Terminal Bench 2.1从预览版的61.8分飙升至82.7分，DeepSWE编程测试从7.3分暴涨至54.4分，DSBench-FullStack从37.0分提升至68.7分。

行业梯队位置跃升：升级后的Flash正式版在Agent能力上已超过GLM-5.2，并将与顶尖模型（如Opus 4.8）的差距大幅缩小。

"干活"能力显著增强：在代码修复、终端操作、工具调用和自动化流程等任务上表现出色，被评价为"很会干活"，使得其更适合批量化、轻量化的Agent应用落地。

三、生态与接口同步升级

原生支持新API格式：正式版原生兼容OpenAI的Responses API格式，大幅降低了开发者在复杂Agent场景下的迁移成本和接入门槛。

专项适配Codex生态：针对OpenAI开源的编程工具Codex完成了专项适配，开发者可一键配置，将DeepSeek无缝接入VS Code的Codex插件等开发环境。

产品策略分层明确：本次升级仅限于API接口，App和Web端暂未更新。这标志着DeepSeek从追求跑分转向更务实的开发者生态构建，目标是在保持极低价格的同时，提供"能用且好用"的Agent能力。