DeepSeek V4 Pro 轉正那天沒有公告,DeepSWE 分數卻從 12.8 跳到 62.7

V4 Pro 在 8/12 結束預覽,官方沒發公告。對照模型卡才看得出改了多少:權重隔天上架、價格四天後調漲,一個月後差點被下架。

8 月 12 日,DeepSeek 的旗艦模型 V4 Pro 結束了將近四個月的預覽期。官方沒有發表文章,沒有公告頁,版本號安靜地變成了 0813。

我八月寫這則新聞時,手上只有二手報導,把它當成一次「預覽版改個名字轉正」。兩個月後回頭,資料齊了:模型卡放上了 Hugging Face,價格改了兩輪,它還差一點被自家的新模型取代。

把這些接起來看,V4 Pro 的轉正比當時看起來的重要,也比當時看起來的短命。

「轉正」到底改了什麼?

我當時以為只是把預覽標籤拿掉。模型卡上的說法不是這樣:

DeepSeek-V4-Pro-0813 模型卡的開頭說明:0813 是 V4 Pro 的正式版本,取代預覽版,代理能力大幅強化,在生產環境中的效能提升特別明顯,並在預覽版的模型結構上加上 DSpark 推測解碼模組 圖:DeepSeek-V4-Pro-0813 模型卡的開頭說明(來源:huggingface.co)

三個重點:它取代預覽版;代理能力「大幅強化」;結構沿用預覽版,但加掛了一個叫 DSpark 的推測解碼模組。

「大幅」這個詞每家都會用,所以我去看數字。同一張模型卡上,DeepSeek 把預覽版跟 0813 版並排列了出來:

預覽版與 0813 版的分數比較:DeepSWE 從 12.8 到 62.7,Cybergym 從 52.7 到 83.3,NL2Repo 從 38.5 到 61.5,AutomationBench 從 12.8 到 31.8,Terminal Bench 2.1 從 72.1 到 87.9,HLE 從 37.7 到 42.7 圖:V4 Pro 預覽版與 0813 版的分數差距(本文整理,數字出自 DeepSeek-V4-Pro-0813 模型卡,為官方自行公布)

DeepSWE 從 12.8 到 62.7,接近五倍。Cybergym 多了 30 分。Terminal Bench 2.1 多了 15.8 分。

反過來看 HLE(Humanity’s Last Exam,考的是知識與推理),只多了 5 分。

這個分布本身就說明了這四個月在做什麼。知識類的分數沒怎麼動,要動手做事的分數全部大幅上升。換句話說,底層模型的「聰明程度」差不多,變的是它當代理的時候會不會把事情做完。

這也解釋了一件當時看起來很怪的事。7 月 31 日,比較小的 V4 Flash 先轉正了,更新紀錄當時寫 Pro 的正式版「很快會跟上」。小的先出、大的後出,原因大概就是這套代理能力的訓練先在小模型上做完。同一張表上,Flash 的 0731 版在 DeepSWE 是 54.4,已經遠高於 Pro 預覽版的 12.8。

模型卡還列了另一個改動:reasoning_effort 參數現在支援 low、high、max 三檔。

這個模型一路是怎麼來的?

把查得到的節點排起來:

V4 Pro 時間線:4 月 24 日預覽版釋出,7 月 31 日 V4 Flash 先轉正,8 月 12 日 V4 Pro 轉正,8 月 13 日權重上架,8 月 16 日新價格生效,9 月 10 日 V4.1 Flash 發布並預告取代 V4 Pro,9 月 11 日官方改口繼續提供 圖:V4 Pro 從預覽到差點下架的時間線(本文整理,依 DeepSeek 更新紀錄與公告、Hugging Face、Unite.AI、Simon Willison)

4 月 24 日的預覽版是起點。Unite.AI 引模型卡的規格:總參數 1.6 兆,每個 token 啟用其中 490 億,是混合專家(MoE)架構。MIT 授權,權重公開。上下文 100 萬 token,最大輸出 38.4 萬。

架構上的賣點是兩種壓縮過的注意力機制,官方的名稱是 Compressed Sparse Attention 跟 Heavily Compressed Attention。DeepSeek 宣稱,在百萬 token 的設定下,跟上一代 V3.2 比,單一 token 的推論運算量降到 27%,KV 快取用量降到 10%。這兩個數字是廠商自己說的。

八月那篇把這套機制寫成「DSA 稀疏注意力」,我這次在來源裡找不到這個縮寫,已經改掉。

權重有沒有放出來?

八月那篇的最後一節標題是「開源這件事,還是個問號」。因為轉正當天,Hugging Face 上只有四月的預覽版,Unite.AI 寫的是 DeepSeek 沒有宣布 0813 權重的時程。

答案隔天就出來了。開發者 Simon Willison 在他 8 月 12 日那則紀錄後面補了一句:權重已經上架,1.7 兆參數,893 GB。我這次去看 Hugging Face 上 DeepSeek 的模型清單,DeepSeek-V4-Pro-0813 的最後更新日是 8 月 13 日,授權一樣是 MIT。

所以那個問號可以拿掉了。DeepSeek 連續三次(四月的預覽版、七月的 Flash、八月的 Pro)都把正式版的權重放了出來。

不過「放出來」跟「你跑得動」是兩回事。893 GB 的模型,模型卡給的推論範例是一個節點上四張 GB300。這不是個人或小團隊會有的設備。對多數人來說,開放權重的實際意義是:有別的雲端業者可以代管它,你不會被綁死在 DeepSeek 自己的 API 上。想了解這個詞的定義可以看名詞解釋。

價格後來怎麼了?

這是八月那篇唯一講對未來的地方。當時定價頁上寫著計畫「顯著調漲」,我寫說現在可能是最便宜的時間點。

確實是。

V4 Pro 價格變化表:輸入快取未命中從每百萬 token 0.435 美元變成離峰 0.66、尖峰 1.32;快取命中從 0.003625 變成離峰 0.022、尖峰 0.044;輸出從 0.87 變成離峰 1.98、尖峰 3.96 圖:V4 Pro 轉正當下與調整後的價格(本文整理;轉正當下依 Unite.AI 引述的定價頁,調整後依 DeepSeek 定價頁)

轉正當下沿用預覽期的價格:輸入每百萬 token 0.435 美元,快取命中 0.003625 美元,輸出 0.87 美元。

DeepSeek 的更新紀錄在 8 月 13 日那一條寫,新價格從 8 月 16 日 UTC 16:00 生效,並導入尖峰跟離峰兩種費率,離峰是尖峰的一半。

換算下來:

  • 輸出從 0.87 變成離峰 1.98,是 2.3 倍。尖峰 3.96,是 4.6 倍。
  • 快取未命中的輸入從 0.435 變成離峰 0.66,是 1.5 倍。尖峰 1.32,是 3 倍。
  • 快取命中的輸入漲最多,從 0.003625 變成離峰 0.022,是 6 倍。尖峰 0.044,是 12 倍。

也就是說,轉正之後那個便宜的價格只存在了四天。我在調漲倒數那篇算過人民幣版本的倍數,結論一樣:漲最兇的是快取命中,而這剛好是代理型工作負載用得最多的一項,因為代理會反覆送出相同的前綴。

時間順序很有意思。8 月 12 日模型變強,8 月 13 日宣布漲價,8 月 16 日生效。能力升級跟價格調整是同一包。

一個月後它差點被下架?

對。9 月 10 日 DeepSeek 發布 V4.1 Flash,官方公告寫從 9 月 14 日起,所有打到 V4 Pro 的請求都會改由新模型處理。也就是轉正滿一個月,旗艦就要被一個名字叫 Flash 的模型取代。

隔天定價頁多了一條註腳:應使用者需求,9 月 14 日之後繼續提供 V4 Pro。我寫這段的時候它還列在價目表上。這段過程我在另一篇整理過。

把整條線看完,V4 Pro 的生命週期是這樣:預覽四個月,轉正四天後漲價,轉正一個月後被宣布取代,再被使用者留下來。

這對在用的人代表什麼?

我自己的看法有三點。

版本號比模型名稱重要。 「V4 Pro」這個名字底下,四月跟八月的東西在代理任務上差了好幾倍。如果你是四月測過覺得不行,那個結論對 0813 版不成立。反過來,如果你的流程是針對某個版本調的,名字沒變不代表行為沒變。

DeepSeek 不太發公告,你得自己盯。 這次轉正沒有文章。分數是先從微信群流出來的,這件事跟它拿自己去比 Anthropic 旗艦的那張表,我寫在同一天的另一篇。要追這家公司的變動,官方的更新紀錄頁跟定價頁比新聞可靠。

便宜的窗口很短。 四天。下一次看到定價頁上寫著「計畫調漲」,那就是字面上的意思。

什麼會讓我改變對這個模型的評價?獨立的測試。這篇所有的分數都是 DeepSeek 自己公布的,包括那個從 12.8 跳到 62.7 的數字。模型卡自己也註明其中兩項(DSBench)是內部測試集。在有第三方重跑之前,這些數字說明的是方向,不是精確的排名。

這次改寫更正了什麼

  • 原文把轉正寫成單純結束預覽。模型卡顯示 0813 版在代理任務上的分數跟預覽版差距很大,並加了新的解碼模組。
  • 原文列的一組分數(SWE-bench Verified 80.6% 等)是四月預覽版的成績,不是 0813 版的。這次改用 0813 模型卡上的對照表。
  • 原文說 SWE-bench Verified 上 Gemini 3.1 Pro 是 80.8%。Unite.AI 的寫法是 V4 Pro 與 Gemini 3.1 Pro 持平、落後 Claude Opus 4.6 的 80.8%。這段比較屬於預覽版,這次沒有保留。
  • 原文說 0813 的權重是否釋出還是問號。權重在 8 月 13 日已上架。
  • 原文提到的 7 月 24 日停用舊 API 別名,我這次沒有在來源裡確認到,已拿掉。
  • 我沒有實際跑過這個模型,也沒有硬體跑得動它。

關於作者

我是 Ryan,RyanOps 的站主。平日的工作是軟體開發與自動化,在這裡整理 AI 模型、開發工具與軟體工程的重要變化,也記錄自己實際除錯、實作過的技術筆記。