整理 | 褚杏娟
刚刚，DeepSeek-V4-Pro 迎来 0813 版本更新。DeepSeek 官方 API 文档已将deepseek-v4-pro对应的模型版本更新为DeepSeek-V4-Pro-0813，原有调用方式和模型名称保持不变。
公开信息显示，DeepSeek-V4-Pro-0813 仍是一款混合专家模型，主要面向复杂推理、代码开发和长流程智能体任务。目前官方尚未披露 0813 版本的参数规模变化、训练方法以及与此前预览版的具体差异。
在模型规格方面，V4-Pro-0813 支持 100 万 Token 上下文，单次最大输出达到 38.4 万 Token，同时提供思考和非思考两种模式，其中思考模式为默认设置。
新版本继续支持 JSON 结构化输出、工具调用、Responses API 和 Anthropic API，并保留 Chat Prefix Completion 及 FIM 补全功能。开发者无需修改现有模型名称，只需继续调用deepseek-v4-pro，即可使用最新版本。
价格方面，DeepSeek 目前暂时没有随 0813 版本上线调整 API 费用：
缓存命中输入：0.003625 美元 / 每百万 Token
缓存未命中输入：0.435 美元 / 每百万 Token
输出：0.87 美元 / 每百万 Token
并发上限：500
不过，DeepSeek 此前已在官方价格页面提示，计划在近期整体上调 API 服务价格，并称预计涨幅较大，当前价格可能是新版本上线初期的过渡定价。
“与 Opus 4.8 性能相当，但弱于 Sol 或 Fable。价格便宜约 20 倍。”这是网友给的评价。目前社群流传的内部测评结果如下：
整体看，新版本模型在终端操作能力接近 Kimi-K3、Fable 5 等模型，但在通用推理、复杂软件工程和综合工具调用等项目上尚未全面领先。
相较 V4-Pro Preview，V4-Pro-0813 在九项智能体测试中平均提高约 25.7 分。这一变化表明，0813 版本的升级重点是提升模型在真实代码库中规划任务、调用工具、修改代码、运行测试和处理失败的能力。此前表现相对薄弱的长流程代码任务，已经成为正式版的主要能力方向。
HLE 测试进一步显示出 V4-Pro-0813 对外部工具的依赖程度。在不使用工具时，该模型得分为 42.7，落后于 Kimi-K3、Opus 4.8 和 Fable 5；使用工具后成绩升至 60.0，仅次于 Fable 5 的 63.0，前后提高 17.3 分，是表中工具增益最大的一款模型。这一结果表明，V4-Pro-0813 的竞争力很大程度上体现在“模型 + 工具”的完整系统中，能通过搜索、代码执行、工具调用和结果整合组成的智能体工作流。
值得注意是，按照 DeepSeek 当前 API 价格，Pro 缓存未命中输入为每百万 Token 0.435 美元，输出为 0.87 美元，约为 Flash 的 3.1 倍；Pro 并发上限为 500，Flash 则为 2500。
对于高并发和成本敏感的智能体应用，V4-Flash 可能仍是更合适的选择。实际部署时，也可以先使用 Flash 处理普通任务，再将失败或高难度任务交给 Pro 处理。这基本与开发者的使用体感是相似的：
我发现，在“每个任务”的表现上，Pro 相比最近发布的 Flash 要好很多，尤其是在代码审查之类的场景中。Flash 会犯更多初始错误，然后不得不重新检查；相比 Pro，它产生的输出量也大得多。它通常最终也能得到正确结果，但输出量经常是 Pro 的 5 倍以上。而且它最开始给出的结论往往是错误的，比如会说“这里有一个 bug”，或者“这段代码无法编译”，但实际上代码没有问题。然后它经常会出现类似这样的自我修正过程：“等等，让我重新检查一下。”或者：“实际上，更仔细地看了一下……”接着它会进一步思考一会儿，最终得到正确答案。
不过，也有开发者算账，DeepSeek V4 Pro 每次请求成本约 0.000875 美元，而如果使用等效能力的 Claude Opus 模型（不考虑缓存写入成本），每次请求成本约为 0.052 美元。也就是说，在 Agent 编程这种高度依赖上下文缓存的场景下，两者实际成本差距可以达到约 60 倍。
与马斯克同时打擂？
有趣的是，几乎同时，马斯克旗下 SpaceXAI 迅速推出了 Grok 4.6，重点针对编程、智能体任务和知识工作进行优化，并支持调节推理强度。
Grok 4.6 上下文窗口为 50 万 Token，与 Grok 4.5 保持一致。价格上，每百万输入和输出 Token 分别为 2 美元和 6 美元；缓存命中输入价格为每百万 Token 0.5 美元，高于 Grok 4.5 的 0.3 美元。
Artificial Analysis 表示，该价格比 Claude Opus 5 的 5 美元 /25 美元及 GPT-5.6 Sol 的 5 美元 /30 美元低 60% 以上。Grok 4.6 的平均单项任务成本为 0.84 美元，与 Kimi K3 相同，但智能指数略高，因此进入“智能水平—单项任务成本”的帕累托前沿，即在相近成本下没有其他模型能够提供明显更高的智能水平。
Artificial Analysis 近日公布 Grok 4.6 测评结果。数据显示，该模型在 Artificial Analysis 智能指数中获得 61 分，与最高推理档位的 GPT-5.6 Sol 持平，仅落后于 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5。
对此，有网友质疑，“这些数据的误差范围是多少呢？因为最上面 Opus 5 的那个数据实在是太离谱了……”还有网友表示，“更智能，但价格则是原来的 3 倍？对智力的提升感到很高兴，不过对价格有些失望。”
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