Okou上的DeepSeek V4 Flash：最低價格檔就能跑智能體級編碼
DeepSeek開放權重的2840億參數混合專家模型，每個token啟用130億。0731版本在DeepSeek公佈的每一項智能體基準測試上都超過V4 Pro，價格為每100萬token輸入0.14美元、輸出0.28美元。
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
DeepSeek V4 Flash是DeepSeek V4這一代裡主打效率的那一半：2840億參數的混合專家模型，每個token啟用130億參數，以MIT許可證開放權重發布。2026年7月31日發布的0731版本沒有改動架構，只是用智能體資料重跑了一遍後訓練，結果在DeepSeek公佈的全部九項智能體基準測試上都超過了DeepSeek V4 Pro（Preview）——Terminal-Bench 2.1是82.7對72.1，DeepSWE是54.4對12.8。
服務商標價為每100萬token輸入0.14美元、輸出0.28美元，快取命中部分每100萬token收0.0028美元，快取寫入不收費，這讓它成為Okou當前陣容裡最便宜的推理模型。它帶有100萬token的上下文視窗、最多384K的輸出，思考模式預設開啟。它只處理文字，沒有視覺能力。某個環節需要影像或Claude Code框架時就用Claude Sonnet 4.6，想要OpenAI家族裡的便宜檔則用GPT 5.6 Luna。
DeepSeek V4 Flash是什麼？
2026年7月31日（DeepSeek-V4-Flash-0731，公測版） · DeepSeek V4家族裡主打效率的一半：每個token啟用130億參數，V4 Pro是490億，後訓練專為智能體任務而做。
DeepSeek V4 Flash最早出現在2026年4月24日，是V4家族裡較小的那一半——2840億參數的MoE模型，每個token啟用130億，上下文視窗100萬token，旁邊是1.6萬億參數的V4 Pro。它在2026年7月31日以DeepSeek-V4-Flash-0731的名義結束預覽，這個公測版本沒有動架構，只重跑了後訓練這一步，這次用的是帶智能體味道的資料。
這次重訓就是整個發布的全部看點。按DeepSeek自己的資料，0731版本在公佈的全部九項智能體基準測試上都超過V4 Pro（Preview），而啟用的參數大約只有後者的四分之一：Terminal-Bench 2.1從Flash預覽版的61.8漲到82.7，DeepSWE從7.3漲到54.4，Toolathlon-Verified從49.7漲到70.3。其中好幾項已經逼近Claude Opus 4.8——Terminal-Bench 2.1是82.7對85.0，Agents' Last Exam是25.2對25.7——而價格只是零頭。
需要把話說清楚的地方也有。每個分數都是DeepSeek自己報的，跑在尚未公開的DeepSeek Harness上，所以沒有任何一項經過獨立復現，九套測試裡還有兩套是DeepSeek的內部測試集。這個模型只處理文字，在研究生水平的推理上落後於前沿，在長週期多步驟任務上也仍不及V4 Pro。思考模式預設開啟，思考產生的token按輸出計費。
DeepSeek V4 Flash有什麼特別之處
架構與能力上的主要亮點。
V4 Flash是稀疏混合專家模型：總參數2840億，每個token啟用130億；每個MoE層有1個共享專家和256個路由專家，中間維度為2048，每個token觸發6個路由專家。前三個MoE層使用雜湊路由，多token預測深度為1。公開的0731檢查點是3040億參數，因為它在2840億的基座之上還帶了一個投機解碼的草稿模組。它支援100萬token的上下文視窗、最多384K的輸出，支援思考與非思考兩種模式，以及帶low、high、max三檔的reasoning_effort參數。權重採用MIT許可證，無需申請即可獲取。
規格速覽
DeepSeek V4 Flash基準測試
資料由DeepSeek自行公佈，來自DeepSeek-V4-Flash-0731模型卡，用DeepSeek Harness的minimal模式在最高推理強度下執行（temperature 1.0，top_p 0.95）。該Harness尚未發布，所以沒有一項經過獨立復現，DSBench-FullStack和DSBench-Hard則是DeepSeek的內部測試集。
DeepSeek V4 Flash價格
服務商標價，按每100萬token計。
DeepSeek V4 Flash實際用起來怎麼樣
來自生產環境智能體執行的實際觀察。
智能體執行
0731的後訓練瞄準的正是這件事：驅動終端、按順序呼叫工具、不用人插手就把任務做完。Terminal-Bench 2.1的82.7和Toolathlon-Verified的70.3，放在這個價位上已經是前沿水準。
成本表現
每100萬token輸入0.14美元、輸出0.28美元，快取命中每100萬token只要0.0028美元，快取寫入完全不計費。這是當前陣容裡最便宜的位置，輸出價格大約是V4 Pro的三分之一，所以量大的活兒都該交給它。
長上下文
輸入100萬token，輸出最多384K，整個程式碼倉庫的通讀和超長的記錄都不用分塊。只是在長週期、多步驟的智能體迴圈上，質量仍不及V4 Pro。
推理深度
low、high、max三檔reasoning_effort在延遲和深思之間做取捨，DeepSeek公佈的分數全部跑在max檔。研究生水平的推理不是它的長項，那是Claude Opus 5和GPT 5.6 Sol更領先的地方。
模態
只有文字和程式碼。流程裡只要出現截圖、掃描版PDF或圖表，就需要Claude Sonnet 4.6或GPT 5.6 Luna這樣的視覺模型。
DeepSeek V4 Flash最適合的智能體任務
高頻執行的編碼智能體
批次PR評審、寫測試、lint加修復、定時重構——同一個智能體一天要跑上百次。輸出每100萬token只要0.28美元，單次成本低到量不再是限制。
終端與工具驅動的自動化
0731版本公佈的最強成績就在終端任務和工具使用上，而修構建、查部署、排日誌的智能體整天干的正是這些。
通讀整個程式碼倉庫
100萬token的視窗能一次裝下一個中等規模的程式碼倉庫、一條很長的事故時間線或一整套設計文件，做遷移或審計的智能體可以對著全域性推理，不必一塊一塊地看。
前沿編排模型下面那層便宜的執行層
讓Claude Opus 5或GPT 5.6 Sol負責規劃和複核，把讀檔案、跑命令、寫補丁這些機械步驟交給V4 Flash。只有決定這次執行成敗的那幾步，才按前沿模型的價格付費。
什麼時候不該用DeepSeek V4 Flash
流程裡有影像就別用V4 Flash，它沒有視覺能力；研究生水平的推理也別用，前沿模型在那裡仍然明顯領先。需要連續幾個小時保持連貫的長週期執行，還是V4 Pro和Claude Opus的地盤。另外，在DeepSeek Harness公開之前，把已公佈的智能體分數當作服務商的說法就好：把生產環境的智能體切過去之前，先在自己的程式碼倉庫上跑一遍基準。
DeepSeek V4 Flash與其他模型對比
DeepSeek V4 Flash對比DeepSeek V4 Pro
同一家族，取捨相反。Pro是1.6萬億參數的旗艦，每個token啟用490億；Flash啟用130億，輸出標價只有Pro的三分之一。在DeepSeek公佈的智能體基準測試上，0731版本的Flash如今九項全部高於V4 Pro（Preview），所以選Pro的理由是長鏈條多步推理的深度，而不是智能體吞吐。Okou已不再提供V4 Pro——這裡的頁面只作參考。
DeepSeek V4 Flash對比GPT 5.6 Luna
兩者都是各自家族裡的便宜檔，也都跑在Codex框架上。Luna是多模態的，背後有OpenAI的生態；Flash只處理文字、開放權重，輸出標價不到Luna的四分之一，公佈的智能體基準分數也高出一截。需要視覺或OpenAI特有的行為就選Luna，做的是程式碼和工具的活就選Flash。
DeepSeek V4 Flash對比Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6是帶視覺的核心智能體模型，有Claude Code框架和Anthropic在工具路由上的可靠性；Flash是省錢檔的純文字模型，輸出價格大約只有Sonnet的五十分之一。決定一次執行成敗的步驟留給Sonnet，下面的量交給Flash。
結論：你該用DeepSeek V4 Flash嗎？
在Okou上跑一個稱職的編碼智能體，DeepSeek V4 Flash是最省錢的方式：接近前沿的智能體基準成績、100萬token的視窗，輸出每100萬token只要0.28美元。先在自己的程式碼倉庫上驗證服務商給的數字，把視覺和最難的推理放到別處，論單次完成任務的成本，它很難被超過。
常見問題
DeepSeek V4 Flash的上下文視窗有多大？
輸入100萬token，每次回覆最多輸出384K token。DeepSeek建議在high和max推理強度下使用完整的384K輸出上限。
DeepSeek V4 Flash多少錢？
服務商標價為每100萬token輸入0.14美元、輸出0.28美元，快取命中每100萬token收0.0028美元，快取寫入不收費。在Okou上它屬於$價格檔，四檔裡最便宜的一檔。DeepSeek已宣佈一項高峰時段政策，會把自己的標價在北京時間09:00-12:00和14:00-18:00翻倍，但該政策尚未生效。
DeepSeek V4 Flash比DeepSeek V4 Pro更好嗎？
在DeepSeek為0731版本公佈的九項智能體基準測試上，是的：每一項都高於V4 Pro（Preview），而它每個token只啟用130億參數，Pro是490億。Pro在長週期多步推理上仍有優勢。Okou已不再提供V4 Pro。
DeepSeek V4 Flash支援視覺嗎？
不支援。它只接受文字和程式碼。需要處理截圖、圖表或PDF的步驟，交給Claude Sonnet 4.6或GPT 5.6 Luna這樣的多模態模型。
DeepSeek V4 Flash在Okou上用的是哪個框架？
Codex。Okou透過DeepSeek的Responses API呼叫它，目前V4 Flash是唯一支援該API的DeepSeek模型。你可以把它當作Built-in模型、按Okou積分計費，也可以自帶DeepSeek API金鑰。
替代選擇
在Okou上使用DeepSeek V4 Flash
在Okou上使用DeepSeek V4 Flash的兩種方式
Okou既支援把DeepSeek V4 Flash作為Built-in模型使用、按Okou積分計費，也支援你用DeepSeek API key自帶金鑰接入。Built-in這條路走的是Okou Managed路由和下文說明的價格檔；自帶金鑰這條路由上游服務商直接向你收費，完全跳過Okou的積分換算。
Okou的建議
Okou把DeepSeek V4 Flash定位為省錢的選擇，用於批次分類、前置過濾、對延遲敏感的回覆等高頻場景。
積分與$價格檔
Okou給每個Built-in模型都定了四檔積分價格——$、$$、$$$、$$$$——它會作為標記出現在模型選擇器裡，也出現在zero model ls的price tier那一行。DeepSeek V4 Flash屬於$。這一檔決定你從Okou積分餘額里扣掉多少；上表裡的服務商標價，則是上游服務商在Okou把它換算成積分之前收取的費用。
自July 31, 2026起在Okou上可用。
