DeepSeekV4 Flash实测分享
7月31日DeepSeek-V4-Flash正式版API上线，没开发布会，就一页文档。但Mozilla 7月的报告显示它全球月用量18.4T Tokens，OpenRouter排名第一，用量碾压所有闭源模型。我实测了一周。2840亿总参数，激活130亿，MoE架构。Agent能力是这代最大亮点：Terminal Bench 82.7分，DeepSWE 54.4分，比V4-Pro预览版强一截。深度学习在多步骤任务理解上的进步实打实，从"能回答问题"到"能完成任务"的质变。价格是真狠：输入1元/百万Token，缓存命中0.02元，输出2元。V4-Pro的三分之一到六分之一。还搞了峰谷定价，低谷时段更便宜。推理优化把成本压到这个水平，机器学习的MoE稀疏激活功不可没。但结构没变，只做了后训练。说明算法层面没迭代，纯靠后训练定向强化。长文本连贯性比Pro弱，复杂推理天花板矮一截。定位就是"经济主力版"，重活得等V4-Pro正式版。
发布于 上海
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