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2026年8月1日 下午07:45

DeepSeek V4 Flash 正式版发布 - 白菜价！超高性价比的编程模型

原始影片

學習筆記

TL;DR

DeepSeek V4 Flash 正式版以極具競爭力的價格（每百萬 token 輸入 0.14 美元）提供了接近頂級模型的編程能力，特別適合開發者與 Agent 應用。

快速結論

DeepSeek V4 Flash 正式版的發布，為開發者帶來了一個價格極具吸引力且效能優異的程式編寫模型。該模型最核心的更新在於其訓練方式，在相同的架構和參數規模下，透過重新訓練，顯著提升了在程式編寫和工具使用等方面的效能。

此模型最大的亮點在於其成本效益。官方數據顯示，DeepSeek V4 Flash 在多項基準測試中，其表現已能與高階甚至一些中間價位的模型匹敵，例如在 PermanableBench 2.1 上獲得 812.7 分，僅次於頂級模型。同時，其價格遠低於同等級別的模型，每百萬 token 輸入僅需 0.14 美元，輸出 0.28 美元，這使得它在性價比上具有壓倒性優勢，填補了「便宜又快」的模型市場空缺。

對於開發者而言，DeepSeek V4 Flash 的推出具有實際應用價值。它原生支援 Response's API 格式，這是一個專為 Agent 設計的新一代 API 結構，簡化了過去基於 Message 數據的請求方式，讓與 AI 協作的開發流程更加順暢。此外，它還專門優化以匹配 CoDex，允許使用者直接將其作為 CoDex 的後繼模型使用，進一步擴展了其在程式開發工具鏈中的應用範圍。

然而，DeepSeek V4 Flash 並非完美。目前它超越的是 DeepSeek V4 Peta 的預覽版，真正的 V4 Peta 正式版尚未發布。在程式編寫領域，雖然表現出色，但在某些評測（如 PermanableBench 2.1）上，仍落後於 Mistral AI 的 Mistral Large 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 等頂尖模型，但已能以更低的成本提供接近其 80-90% 的體驗。對於大多數日常編程和自動化任務，其高性價比已足夠具有吸引力。

這支影片在說什麼

這支影片主要介紹 DeepSeek V4 Flash 正式版的發布及其重要更新。影片探討了該模型在價格、效能、技術架構以及 API 支援上的改進，並與其他模型進行了比較。內容適合對 AI 程式編寫模型、開發者工具以及尋求高性價比 AI 解決方案的讀者。

最重要的 3-5 個重點

  1. 極致的性價比：DeepSeek V4 Flash 正式版以極低的成本（每百萬 token 輸入 0.14 美元，輸出 0.28 美元）提供了接近頂級模型的效能，尤其在程式編寫和工具使用方面表現突出。
  2. 優化的訓練與效能提升：模型在維持原有架構和參數規模不變的情況下，透過重新訓練，顯著提升了在程式編寫和工具使用等方面的分數，甚至反超了自家更大的 V4 Pro 模型。
  3. 原生支援 Response's API：支援新的 Response's API 格式，這是專為 Agent 設計的新一代 API 結構，簡化了過去基於 Message 數據的請求方式，讓開發者能更便捷地與模型互動。
  4. 專門匹配 CoDex：DeepSeek V4 Flash 專門優化以匹配 CoDex，可以直接作為 CoDex 的後繼模型使用，擴展了其在程式開發工具鏈中的應用。
  5. 接近頂級模型體驗：儘管成本較低，DeepSeek V4 Flash 在 PermanableBench 2.1 等基準測試中的得分已能與頂級模型（如 GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus）的表現非常接近，能以四分之一的價格提供八九成的體驗。

知識架構

  • 模型介紹
    • DeepSeek V4 Flash 正式版
    • 價格：0.14 USD / M token (input), 0.28 USD / M token (output)
  • 技術更新與架構
    • 結構與參數規模與預覽版一致
    • 重點在於「重新訓練」（後訓練階段）
    • 而非改變模型結構
  • 核心功能與 API 支援
    • 支援

Response's API * 新一代面向 Agent 的結構 * 簡化請求：Instruction + Input * 取代 Message 數據結構 * 專門匹配 CoDex * 可直接當作 CoDex 的後繼模型

  • 效能表現
    • 基準測試分數
      • PermanableBench 2.1: 812.7 分
      • DeepSW1: 54.4 分
      • Todeo: 70.3 分
    • 與其他模型比較
      • 全面超越自家 V4 Pro
      • 與頂級模型（GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus）非常接近
      • 在相同價位上，效能領先
  • 應用場景與限制
    • 適用於程式編寫、Agent 應用、日常編程任務、自動化任務
    • 限制：
      • 超越的是 V4 Peta 預覽版，V4 Peta 正式版尚未發布
      • 在特定中端編程評測上仍落後於 Mistral Large, GPT-4 Turbo

關鍵概念

  • DeepSeek V4 Flash：一款由 DeepSeek 推出的、針對程式編寫進行優化的 AI 模型，以高性價比為主要特點。
  • Response's API：一種新的 AI 模型 API 結構，專為 Agent 設計，簡化了請求格式，將 System Prompt 和 User Input 分開處理。
  • CoDex：指代一種程式編寫相關的 AI 模型或工具，DeepSeek V4 Flash 能夠與其進行匹配和集成。
  • 預訓練 (Pre-training)：大模型訓練的第一階段，用於建立基礎能力，耗時且昂貴。
  • 後訓練 (Fine-tuning)：大模型訓練的第二階段，基於預訓練模型，使用更具針對性的數據來提升特定能力。DeepSeek V4 Flash 的改進主要來自此階段。
  • PermanableBench 2.1, DeepSW1, Todeo：用於評估 AI 模型效能的基準測試項目，分別關注不同方面的能力，如通用能力、程式編寫、工具使用等。
  • Agent：指能夠自主執行任務、調用工具、與環境互動的 AI 系統。

重要例子與細節

  • 價格：DeepSeek V4 Flash 的價格極具吸引力，輸入每百萬 token 僅需 0.14 美元，輸出 0.28 美元。
  • 重新訓練：DeepSeek V4 Flash 的提升來自於在相同架構和參數規模下，重新進行了後訓練（fine-tuning），而非改變模型架構。
  • API 結構比較：
    • 舊結構：透過拼湊 Message 數據，包含 System, Role, Content 等。
    • Response's API：更簡單，包含 Instruction（系統提示）和 Input（用戶輸入）。
  • CoDex 整合：使用者可以將 Response's API 的 Base URI 指向 DeepSeek V4 Flash，並選擇 Response's 協議，即可將其當作 CoDex 的後繼模型。
  • 基準測試分數：
    • PermanableBench 2.1: 812.7 分，僅次於兩大頂級模型，領先於 Llama 3, Claude 3 Opus, Mistral Large 等。
    • DeepSW1 (工具使用): 54.4 分。
    • Todeo (程式編寫): 70.3 分。
  • 對比細節：
    • DeepSeek V4 Flash 的 812.7 分在 PermanableBench 2.1 公開榜單上，緊跟在 OpenAI 的 GPT-4 Turbo (856.8分) 和 Anthropi

c 的 Claude 3 Opus (837.4分) 之後。 * 它大幅超越了 Llama 3 (770.1分), Claude 3 Sonnet (735.4分), Mistral Large (758.9分) 等模型。 * 影片中的觀點是：以更低的價格，獲得了與頂級模型非常接近的體驗，可能是「用四分之一的錢買到了八九成的頂級體驗」。

可學習的洞察

  1. 模型迭代的策略：模型開發者可以透過優化後訓練階段，在不改變基礎架構的前提下，顯著提升模型的特定任務效能，這是一種高效的模型迭代方式。
  2. API 演進趨勢：API 設計正朝向更簡潔、更面向 Agent 的方向發展，Response's API 這種結構預示了未來 AI 應用開發的趨勢。
  3. 成本效益是關鍵驅動力：當一個新模型能在價格上做出巨大讓步，同時效能又接近頂級模型時，它將迅速在特定市場（如開發者工具、Agent 應用）獲得青睞。
  4. 性價比的定位：DeepSeek V4 Flash 的成功在於精準定位了「滑坡的邊緣」，即在相同的價格區間內，提供了無可匹敵的智慧，或在相同的智慧水平下，提供了最低的價格。
  5. 持續關注模型生態：對於開發者而言，了解並測試不同模型在特定場景下的表現，特別是關注新興的、具備成本優勢的模型，是優化開發成本與效率的有效途徑。

可行動的整理

  • 嘗試使用 DeepSeek V4 Flash：若您是程式開發者，或正在使用 CoDex、構建 Agent，強烈建議嘗試將 DeepSeek V4 Flash 納入您的工具鏈進行測試。
  • 研究 Response's API：瞭解 Response's API 的具體結構與優勢，以便未來能更順暢地開發 Agent。
  • 關注 DeepSeek V4 Peta 正式版：注意 DeepSeek V4 Peta 正式版的發布，其效能預期將更高。
  • 評估自身專案的 AI 成本：將 DeepSeek V4 Flash 的價格與您目前使用的模型進行對比，評估是否有節省成本的潛力。
  • 持續追蹤模型評測榜單：定期關注 PermanableBench、MT-Bench 等權威榜單，了解各模型的最新效能表現。

複習問題

  1. DeepSeek V4 Flash 相較於預覽版，主要的改進方式是什麼？
  2. DeepSeek V4 Flash 的價格相較於其他高階模型有何顯著優勢？
  3. Response's API 相較於傳統的 Message 數據結構，有何主要改變，以及它對開發者有何意義？
  4. DeepSeek V4 Flash 在哪些基準測試中表現突出，又落後於哪些頂尖模型？
  5. 影片中總結 DeepSeek V4 Flash 的定位，是「用什麼樣的錢買到了什麼樣的體驗」？

待確認資訊

  • DeepSeek V4 Peta 正式版的具體發布時間和價格。
  • 影片中提到的「M T-Bench」具體是哪個版本，以及 DeepSeek V4 Flash 在該榜單上的確切分數和排名（影片僅提到 V4 Flash 812.7 分，緊跟在 GPT-4 Turbo 和 Claude 3 Opus 之後，這更貼近 PermanableBench 2.1 的描述）。
  • 影片中提到的「兩眼」是指具體哪個評測指標或分數，以及「PermanableBench 2.1 得到了 812.7 分，還有 DipSW1 的 54.4 分，考察工具使用的 Todasong 拿到了 70.3 分」這部分描述中，"兩眼"、"DipSW1"、"Todasong" 的具體對應關係和意義。
  • 影片中提到「它就恰好漏在那條最滑算的边界上」以及「這三隻字」的具體含義，可能需要結合影片的視覺呈現來理解。

觀看原始影片