每經(jīng)記者｜蘭素英    每經(jīng)編輯｜王嘉琦    

等了15個月，今天（4月24日），DeepSeek-V4（預覽版本）終于發(fā)布了，而且是在OpenAI發(fā)布GPT-5.5幾個小時后。

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，將大模型價格戰(zhàn)從“聊天便宜”推進“Agent便宜”時代。

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

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

全球模型對比：DeepSeek-V4實際價格到底多便宜?

DeepSeek-V4發(fā)布后不久，全球最大AI模型應用程序編程接口聚合平臺OpenRouter上，就已經(jīng)有用戶進行了調用。截至4月24日15點，OpenRouter平臺上DeepSeek-V4-Pro的調用量達到2.99億Token，V4-Flash調用量達到3.99億Token。

DeepSeek延續(xù)了一貫的“普惠”風格。

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，OpenRouter平臺會綜合不同服務商渠道報價，按照各渠道實際調用流量加權計算得出的市場綜合均價，也就是實際使用價格，該價格也會隨時變動。

《每日經(jīng)濟新聞》記者統(tǒng)計OpenRouter數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，截至4月24日13:30，本周調用量領先的國內(nèi)外主流AI大模型中，DeepSeek-V4-Flash的成本優(yōu)勢突出，每百萬Token的平均輸出價低至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，顯著低于其他國內(nèi)外主流大模型。

值得一提的是，業(yè)界一直在關注DeepSeek-V4是否會使用國產(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的服務吞吐十分有限，預計下半年昇騰950超節(jié)點批量上市后，V4-Pro的價格會大幅下調。

DeepSeek-V4是如何實現(xiàn)低價的？

DeepSeek在58頁的技術報告《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制，在Token維度進行壓縮，結合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），相比于傳統(tǒng)方法大幅降低了對計算和顯存的需求。

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，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（后訓練）。技術報告中提到，V3.2的mixed RL（混合強化學習）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。先分別訓練幾十個領域專家模型，覆蓋數(shù)學、代碼、Agent、指令跟隨，產(chǎn)出一個在各個領域內(nèi)極強的“偏科生”。

在第二階段，把十幾個“教師模型”蒸餾到一個“學生模型”里。這種“先分頭培養(yǎng)專家、再合并成通才”的路線，DeepSeek在報告里直接點名參考了思維機器實驗室去年10月的on-policy distillation工作。

DeepSeek-V4的Agent賬本：簡單任務調用V4-Flash，高難任務調用V4-Pro

AI的使用場景已經(jīng)從對話進入Agent。

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

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

因此，中國開源模型陣營幾乎所有頭部玩家都把Agent作為主攻方向，從架構到訓練全鏈路為Agent場景做原生適配。

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11次。

價格較高但能力強的V4-Pro與快捷高效且價格便宜的V4-Flash的組合拳，恰好符合Agent的場景。

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

● Agent能力：相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力顯著增強。在Agentic Coding評測中，V4-Pro已達到當前開源模型最佳水平，并在其他Agent相關評測中同樣表現(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：DeepSeek-V4-Pro在世界知識測評中，大幅領先其他開源模型。

● 推理性能：在數(shù)學、STEM、競賽型代碼的測評中，DeepSeek-V4-Pro超越當前所有已公開評測的開源模型，取得了比肩世界頂級閉源模型的優(yōu)異成績。

相比V4-Pro，V4-Flash在世界知識儲備方面稍遜一籌，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)濟的API服務。

在Agent測評中，DeepSeek-V4-Flash在簡單任務上與DeepSeek-V4-Pro旗鼓相當，但在高難度任務上仍有差距。

普通任務調用V4-Flash等低價模型，高難任務才調用V4-Pro。對DeepSeek來說，未來不是單純比誰最強，而是比綜合任務成本。

所以，V4-Flash的意義不是“便宜一點”，而是把Agent場景，變成可以算賬的生意。

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封面圖片來源：蘭素英