DeepSeek V4 Pro 0813——这是一个历史性转折点
先说结论（BLUF）
DeepSeek 已发布 V4 Pro 的最终版本——0813 修订版。没有发布会，所有现有 deepseek-v4-pro 用户都已通过 API 自动升级。目前价格暂时不变，但基准成绩已经更接近 Claude 和 GPT。下文会具体说明它改进了什么、与竞品相比真实差距有多大，以及可以在哪里体验。
今天，DeepSeek 发布了 V4 Pro 的最终版本——0813 修订版。没有发布会，也没有倒计时，API 只是直接完成了更新。已经在使用 deepseek-v4-pro 的用户无需修改任何代码，就自动获得了新模型。4 月的版本是预览版，这次才是 GA 正式版。两者的差异，在需要模型持续执行任务、而不是简单回复一条聊天消息时最为明显。
从今天起，Opus 级别的编程能力真正变得人人都用得起。如果早上说这句话，还像是营销宣传；到了晚上，它已经成为有基准数据支撑的事实。
该模型已在 NeuralSpace 上线：可用于聊天、代码专区和 API。无需“等待分批开放”，打开即可使用。
这是一款什么模型
从技术规格来看，它仍然是 4 月那头“巨兽”：采用混合专家架构，总参数量达 1.6 万亿，每一步激活 490 亿参数。上下文窗口为 100 万 token，单次回答最多可输出 38.4 万 token。作为对比，这大约是相邻标签页中大多数模型的二十倍。
模型支持两种模式——思考和非思考——reasoning_effort 现在分为三个级别：max、high、low。实际使用时，简单问题可以低成本处理；遇到复杂推理链，则可直接启用最高推理强度，无需切换模型。
基准测试：究竟提升了什么
Artificial Analysis 对最终版本进行了重新测试。Intelligence Index 从 43.7 升至 45.3，Coding Index 从 58.7 升至 59.4，而提升最大的是 Agentic Index：从 35.3 跃升至 37.8。这并非巧合——0813 修订版专门针对智能体场景进行了优化。在这类场景中，模型不是一次性给出答案，而是反复执行一整套流程：读取文件、调用工具、检查结果，再自行修正。
速度与上一版本基本相同：输出约为每秒 76 个 token，首个 token 大约在 1.5 至 2 秒内出现。对于这种体量的模型来说，这已经很快。它也有一个必须如实说明的缺点：话很多。根据 AA 的测量，其输出 token 数量是市场平均水平的 1.5 至 2 倍。模型进行长时间推理时，需要把额外的 token 费用和等待时间都算进去。
对比 Claude 和 GPT：把账算清楚
最新表格中最抢眼的一行，是 Anthropic 的上一代旗舰 Claude Opus 4.8。DeepSeek V4 Pro 0813 在两项编程基准中都超过了它：Terminal-Bench 2.1 为 87.9 比 85.0，DeepSWE 为 62.7 比 58.0。而 Opus 4.8 每百万输入 token 收费 $5，每百万输出 token 收费 $25，分别贵 11 倍和 29 倍。具体数据如下：
最终版本最接近 Claude Fable 5：Terminal-Bench 得分为 87.9 比 88.0，只差 0.1 分。在 DeepSWE 中，Fable 的领先幅度更大：70.0 比 62.7。将 DeepSeek 表格中的十项智能体基准取平均，Fable 平均领先 5.3%；但 DeepSeek 在其中两项胜出。如果去掉唯一明显偏离的项目（不使用工具的 Humanity's Last Exam：42.7 比 53.3），平均差距会缩小到 2.8%。
价格差异则不是几个百分点，而是数量级上的差距。Fable 5 每百万输入 token 收费 $10，输出 token 收费 $50；V4 Pro 则是 $0.435 和 $0.87。按输入输出混合计算，大约是 $30 对 $0.65。也就是说，为了在测试中获得几个百分点的优势，Anthropic 要价高出约 46 倍。这里也必须说明几个限制：DeepSeek 的对比表是在其未公开的自有基础设施上测得的，十项测试中有两项是内部测试，而且目前尚无针对 0813 的独立测量结果——毕竟模型今天才刚发布。
为了更直观地理解这个差距，可以回想一下 Kimi K3。一个月前，它成为首个击败 Claude Opus 的中国模型，当时引起了轰动。但 Kimi K3 是一款万亿参数模型，需要昂贵服务器才能运行，因此其零售价格仅比 Claude Fable 便宜三倍，比 Claude Opus 也只便宜 40%。确实很强，但还谈不上真正的普及。
DeepSeek V4 Pro 则是一个真正具有历史意义的节点。它的编程能力确实在逼近 Opus，价格却比 Opus 低 30 倍、比 Fable 低 60 倍。氛围编程从此真正向所有人开放——不是广告文案中的“人人可用”，而是普通人确实负担得起。
与 GPT 相比，情况要更复杂一些。GPT-5.5 在 Artificial Analysis 指数中得分 56.3，DeepSeek 为 45.3，差距确实明显。但两者费率几乎没有可比性：每百万 token 为 $5/$30 对 $0.435/$0.87。不过，更便宜的 GPT-5.6 Luna 收费为 $0.10/$0.60，比 DeepSeek 还低，得分却达到 52.3。因此，“大型模型中最便宜的选择”已不再是 V4 Pro 的独有优势：价格上它与 Luna 竞争，得分则落后于 Terra 和 Sol。
再补充一条来自外部的冷静评价：美国 NIST（CAISI）近期评估认为，V4 Pro 大约落后市场领先模型八个月。不过，他们测试的是预览版。0813 是否缩小了这一差距，还需要等待独立基准测试验证——目前尚无相关结果。
价格暂时没有变化
每百万输入 token 收费 $0.435，输出 token 收费 $0.87。缓存命中依然近乎免费：每百万 token 仅 $0.003625，比普通输入便宜 120 倍。对于智能体任务链来说，这一点最为关键：项目上下文会被反复读取，而缓存成本决定了智能体连续工作一小时究竟要花多少钱。
需要注意的是，DeepSeek 已在文档中警告，计划整体上调 API 价格。具体时间和涨幅尚未公布。目前仍沿用 4 月费率，而且明显低于同级别的西方模型。
现在可以在哪里体验
- 聊天：打开模型页面，最终版 0813 已成为默认版本。
- 代码：在代码专区中，模型可以接入项目，并操作代码仓库、文件和终端。
- API：可在 NeuralSpace API 密钥页面获取密钥，接口兼容 OpenAI 格式。
平台使用卢布从统一余额中扣费，无需订阅、无需 VPN，也无需境外银行卡。费用按实际用量结算，不必预购“整月套餐”。
这款模型无法查看图片，输入仅支持文本。如果需要分析截图或照片，应选择其他模型。但在文本、代码和长流程智能体任务中，最终版 V4 Pro 是目前能力与价格匹配度最高的选择之一。你可以在聊天中体验，也可以前往 API 密钥页面获取密钥，将它集成到自己的产品中。
常见问题（FAQ）
问：如何开始使用？
答：在平台注册，即可获得用于测试的免费 token。
问：生成的内容可以用于商业用途吗？
答：可以，你对自己创建的所有内容拥有完整的商业使用权。