V4-Flash正式版：130亿跑赢1.6万亿

一、核心更新：Agent能力成最大亮点

后训练优化，架构不变：V4-Flash-0731版本模型结构、尺寸与Preview版完全一致，仅重新进行了后训练，但Agent能力实现大幅跃升。

基准测试远超Preview版：在Terminal Bench 2.1上拿到82.7分，Cybergym 76.7分，Toolathlon Verified 70.3分，DSBench-FullStack 68.7分，DSBench-Hard 59.6分，多项成绩超过V4-Pro-Preview版本。

原生支持Codex与Responses API：一次配置即可在Codex CLI、ChatGPT桌面端和VS Code的Codex插件中直接调用，降低开发者迁移成本。

二、性能表现：轻量版打出旗舰级效果

多项能力逼近顶级模型：在终端操作、工具调用、代码修复等维度，V4-Flash正式版已超过GLM-5.2，距离Claude Opus 4.8仅差2.3分（Terminal Bench）。

与自家Pro预览版对比：一个激活参数仅130亿的轻量版，在Agent能力上跑赢了1.6万亿参数的V4-Pro预览版，说明后训练优化空间巨大。

复杂任务仍有差距：在DeepSWE（复杂软件工程）和Agent's Last Exam（开放式专业任务）等高分难度测试中，与GPT-5.6 Luna等顶级模型差距仍然明显。

三、开发友好度与价格优势

接入成本极低：非高峰时段每百万输出Token仅0.28美元（约2元人民币），缓存命中时输入低至0.0028美元，堪称性价比之王。

未来将引入峰谷计费：每日9:00-12:00、14:00-18:00为高峰时段，价格翻倍，但整体定价依旧远低于海外竞争对手（如Fable 5定价高达50美元/百万Token）。

开发者实测门槛低：Base URL不变，模型名仍为

deepseek-v4-flash

，支持100万Token上下文与思考/非思考双模式，现有项目无需大规模改造即可切换。