DeepSeekV4Flash正式版跑分出炉：仅差GPT-5.6一分

7月31日，DeepSeek-V4-Flash正式版API开启公测，8月1日各大跑分平台同步放榜——架构没变、参数没涨，仅靠后训练优化就将综合智能指数拉到仅差GPT-5.6 Luna 1分，而单任务成本却比对手低约60%，这匹“轻量化黑马”正在改写大模型的性价比规则。

一、跑分全面逼近旗舰：智能指数50分，终端操作超GLM5.2

综合智能指数：在Artificial Analysis的AII测试中，V4-Flash-0731拿下50分，较4月发布的旧版提升10分，比自家V4 Pro高6分，仅比GPT-5.6 Luna（51分）低1分。

终端操作：Terminal Bench 2.1得分82.7，超越智谱GLM-5.2的81.0分，逼近Opus 4.8的85.0分。

代码能力：DeepSWE（软件工程基准）从预览版7.3暴涨至54.4，提升超6倍；前端代码竞技场（Frontend Code Arena）以1586分刷新榜单，开放类别排名第3。

二、极致性价比：成本仅为竞品1/10，98%缓存折扣是关键

定价水平：API输入1元/百万Token，输出2元/百万Token，缓存命中时低至0.02元。

成本对比：即使OpenAI将GPT-5.6 Luna降价80%，V4-Flash的单任务成本仍低约60%。这得益于DeepSeek提供约98%的缓存命中折扣，远超行业常见的90%。

架构优势：总参数2840亿但激活仅130亿的MoE架构，配合FP4/FP8低精度推理，实现高吞吐、低延迟。

三、后训练驱动的智能体跃升：架构不变，能力翻倍

优化思路：模型结构与Preview版完全一致，仅通过重新进行后训练（Post-Training）优化，在Agent能力上实现越级提升。

Agent专项：9项Agent基准测试全部超越V4-Pro预览版，包括Cybergym 76.7分、Toolathlon 70.3分、DSBench-FullStack 68.7分等。

生态适配：原生支持Responses API，并针对Codex完成适配，开发者无需更换接口即可接入。公测仅限API，App和网页端暂未更新，V4-Pro正式版预计8月初发布。