CLOUD技术博DeepSeek-V4-Flash正式版来了。
7月31日午后，API上线公测。
这次更新，释放了一个值得关注的信号。
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Flash版在多项Agent基准测试中的表现，逼近甚至超越了三个月前V4-Pro预览版的水平。
能力有多强？
官方更新日志显示：
Terminal Bench 2.1：82.7分
NL2Repo：54.2分
Cybergym：76.7分
Toolathlon verified：70.3分
而V4-Pro预览版在Terminal Bench 2.0上的得分是67.9。
需要说明的是，2.0和2.1不是同一版本测试集，直接对比不完全公平。
但一个激活参数仅130亿的轻量版，跑出这个分数，已经说明问题了。
后训练阶段的优化空间，可能比单纯堆参数更具杠杆效应。
Flash和Pro差在哪？
V4-Flash：总参数2840亿，激活参数130亿。
V4-Pro：总参数1.6万亿，激活参数490亿。
两者规模差一个数量级。
如果Flash能通过后训练把Agent能力拉到接近Pro的水平，意味着对于特定任务来说，模型规模并非决定性因素。
训练方法和数据质量的权重，正在上升。
为什么说可能颠覆？
因为性价比。
Flash版如果Agent能力达到“够用甚至好用”的水平，性价比优势极具杀伤力。
Agent场景对推理速度和成本敏感度远高于纯对话。
一个需要反复调用工具、多轮推理的任务，用旗舰模型跑，成本可能是Flash的数倍甚至数十倍。
再加上DeepSeek原本就低的价格，这波把价格屠夫的刀架在了旗舰模型脖子上。
买Token Plan的建议
建议大家买各种Token Plan最好按月购买。
因为你不知道下个月又会是哪个模型领先。
而且价格还更划算。
这可是Flash版本啊，感觉能吊打一众旗舰模型。
DeepSeek-V4-Pro正式版也将尽快发布。
Agent大幕才刚刚拉开。