每經(jīng)記者｜蘭素英    每經(jīng)編輯｜王嘉琦    

等了15個(gè)月，今天（4月24日），DeepSeek-V4（預(yù)覽版本）終于發(fā)布了，而且是在OpenAI發(fā)布GPT-5.5幾個(gè)小時(shí)后。

在約1000字的DeepSeek-V4產(chǎn)品介紹文章中，Agent（智能體）一詞出現(xiàn)了多達(dá)11次。

DeepSeek-V4用專家模式（Pro）和快速模式（Flash）雙版本配置，將大模型價(jià)格戰(zhàn)從“聊天便宜”推進(jìn)“Agent便宜”時(shí)代。

DeepSeek-V4憑借全新稀疏注意力與同策略蒸餾技術(shù)，把推理成本壓到新低，V4-Flash版輸出價(jià)僅為GPT-5.5 Pro的1.55‰，V4-Pro版性能比肩全球頂級(jí)閉源模型。

“低價(jià)快模型 + 高價(jià)強(qiáng)模型”組合，讓DeepSeek-V4打通了Agent規(guī)?；涞氐某杀举~。

全球模型對(duì)比：DeepSeek-V4實(shí)際價(jià)格到底多便宜?

DeepSeek-V4發(fā)布后不久，全球最大AI模型應(yīng)用程序編程接口聚合平臺(tái)OpenRouter上，就已經(jīng)有用戶進(jìn)行了調(diào)用。截至4月24日15點(diǎn)，OpenRouter平臺(tái)上DeepSeek-V4-Pro的調(diào)用量達(dá)到2.99億Token，V4-Flash調(diào)用量達(dá)到3.99億Token。

DeepSeek延續(xù)了一貫的“普惠”風(fēng)格。

V4-Flash：緩存命中輸入0.2元/百萬Token，緩存未命中輸入1元/百萬Token，輸出2元/百萬Token。

V4-Pro：緩存命中輸入1元/百萬Token，緩存未命中輸入12元/百萬Token，輸出24元/百萬Token。

然而，不同于公司官方的API定價(jià)，OpenRouter平臺(tái)會(huì)綜合不同服務(wù)商渠道報(bào)價(jià)，按照各渠道實(shí)際調(diào)用流量加權(quán)計(jì)算得出的市場(chǎng)綜合均價(jià)，也就是實(shí)際使用價(jià)格，該價(jià)格也會(huì)隨時(shí)變動(dòng)。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者統(tǒng)計(jì)OpenRouter數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，截至4月24日13:30，本周調(diào)用量領(lǐng)先的國(guó)內(nèi)外主流AI大模型中，DeepSeek-V4-Flash的成本優(yōu)勢(shì)突出，每百萬Token的平均輸出價(jià)低至0.279美元，僅為OpenAI新發(fā)布的GPT-5.5 Pro（180美元）的1.55‰。

Anthropic Claude Opus系列、OpenAI GPT-5.4，以及谷歌Gemini 3.1 Pro Preview等大模型的輸出價(jià)格均在12~25美元區(qū)間，是DeepSeek-V4-Flash的數(shù)十倍。

在輸入端，DeepSeek-V4-Flash每百萬Token平均輸入價(jià)僅為0.07美元，只略高于階躍星辰Step 3.5 Flash的0.031美元，顯著低于其他國(guó)內(nèi)外主流大模型。

值得一提的是，業(yè)界一直在關(guān)注DeepSeek-V4是否會(huì)使用國(guó)產(chǎn)算力。DeepSeek在產(chǎn)品介紹文章中用小字表示，受限于高端算力，目前V4-Pro的服務(wù)吞吐十分有限，預(yù)計(jì)下半年昇騰950超節(jié)點(diǎn)批量上市后，V4-Pro的價(jià)格會(huì)大幅下調(diào)。

DeepSeek-V4是如何實(shí)現(xiàn)低價(jià)的？

DeepSeek在58頁(yè)的技術(shù)報(bào)告《DeepSeek V4：邁向高效的百萬Token上下文智能》提到，V4開創(chuàng)了一種全新的注意力機(jī)制，在Token維度進(jìn)行壓縮，結(jié)合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），相比于傳統(tǒng)方法大幅降低了對(duì)計(jì)算和顯存的需求。

這條路線和V3.2是一脈相承的。V3.2-Exp去年9月第一次引入DSA時(shí)，就把推理成本腰斬過一次。

真正讓V4和V3.2在方法論上分岔的，是post-training（后訓(xùn)練）。技術(shù)報(bào)告中提到，V3.2的mixed RL（混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)）階段在V4被整體替換成了 On-Policy Distillation（同策略蒸餾）。

新的流水線分兩段。先分別訓(xùn)練幾十個(gè)領(lǐng)域?qū)＜夷Ｐ?，覆蓋數(shù)學(xué)、代碼、Agent、指令跟隨，產(chǎn)出一個(gè)在各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)極強(qiáng)的“偏科生”。

在第二階段，把十幾個(gè)“教師模型”蒸餾到一個(gè)“學(xué)生模型”里。這種“先分頭培養(yǎng)專家、再合并成通才”的路線，DeepSeek在報(bào)告里直接點(diǎn)名參考了思維機(jī)器實(shí)驗(yàn)室去年10月的on-policy distillation工作。

DeepSeek-V4的Agent賬本：簡(jiǎn)單任務(wù)調(diào)用V4-Flash，高難任務(wù)調(diào)用V4-Pro

AI的使用場(chǎng)景已經(jīng)從對(duì)話進(jìn)入Agent。

OpenRouter與a16z聯(lián)合發(fā)布的《2025 AI使用報(bào)告》覆蓋超100萬億Token的匿名元數(shù)據(jù)，里面有一組數(shù)據(jù)極其關(guān)鍵——編程任務(wù)的Token占比從2025年初的11%飆到了50%以上，成為平臺(tái)最大的單一使用品類。同時(shí)，Agent驅(qū)動(dòng)的工作流產(chǎn)生的輸出Token已超過平臺(tái)總輸出的一半。

過去的問答式AI，一輪對(duì)話消耗幾百到幾千Token，用戶不再提問，Token就不會(huì)再消耗。Agent模式下，機(jī)器可以持續(xù)在后臺(tái)跑流程。極端假設(shè)Agent全天候運(yùn)行，每天吞掉數(shù)十億Token。

因此，中國(guó)開源模型陣營(yíng)幾乎所有頭部玩家都把Agent作為主攻方向，從架構(gòu)到訓(xùn)練全鏈路為Agent場(chǎng)景做原生適配。

但光便宜不夠，在這一輪真正拉開差距的，要在Agent場(chǎng)景下“跑得好”。

在此背景下，DeepSeek-V4似乎正是為Agent而研發(fā)的。DeepSeek在1000字的V4產(chǎn)品介紹文章中，Agent一詞出現(xiàn)了多達(dá)11次。

價(jià)格較高但能力強(qiáng)的V4-Pro與快捷高效且價(jià)格便宜的V4-Flash的組合拳，恰好符合Agent的場(chǎng)景。

DeepSeek稱，V4-Pro性能比肩頂級(jí)閉源模型，而V4-Flash是更快捷高效的經(jīng)濟(jì)之選。

● Agent能力：相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力顯著增強(qiáng)。在Agentic Coding評(píng)測(cè)中，V4-Pro已達(dá)到當(dāng)前開源模型最佳水平，并在其他Agent相關(guān)評(píng)測(cè)中同樣表現(xiàn)優(yōu)異。目前DeepSeek-V4已成為公司內(nèi)部員工使用的Agentic Coding模型。

● 世界知識(shí)：DeepSeek-V4-Pro在世界知識(shí)測(cè)評(píng)中，大幅領(lǐng)先其他開源模型。

● 推理性能：在數(shù)學(xué)、STEM、競(jìng)賽型代碼的測(cè)評(píng)中，DeepSeek-V4-Pro超越當(dāng)前所有已公開評(píng)測(cè)的開源模型，取得了比肩世界頂級(jí)閉源模型的優(yōu)異成績(jī)。

相比V4-Pro，V4-Flash在世界知識(shí)儲(chǔ)備方面稍遜一籌，但展現(xiàn)出了接近的推理能力。而由于模型參數(shù)和激活更小，相較之下V4-Flash能夠提供更加快捷、經(jīng)濟(jì)的API服務(wù)。

在Agent測(cè)評(píng)中，DeepSeek-V4-Flash在簡(jiǎn)單任務(wù)上與DeepSeek-V4-Pro旗鼓相當(dāng)，但在高難度任務(wù)上仍有差距。

普通任務(wù)調(diào)用V4-Flash等低價(jià)模型，高難任務(wù)才調(diào)用V4-Pro。對(duì)DeepSeek來說，未來不是單純比誰最強(qiáng)，而是比綜合任務(wù)成本。

所以，V4-Flash的意義不是“便宜一點(diǎn)”，而是把Agent場(chǎng)景，變成可以算賬的生意。

免責(zé)聲明：本文內(nèi)容與數(shù)據(jù)僅供參考，不構(gòu)成投資建議，使用前核實(shí)。據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

封面圖片來源：蘭素英