DeepSeek V4 Pro正式版于周三(12日)上线。目前DeepSeek未发布推文，唯一迹象是官网API定价页面上的一行字变了，「deepseek-v4-pro」后面的版本号从预览版变为DeepSeek-V4-Pro-0813。

这也意味着从2026年4月起以预览版形式提供服务的旗舰模型，终于正式转正。

据了解，DeepSeek V4 Pro是一个混合专家（MoE）模型，总参数量达到1.6兆，每个token激活490亿参数，上下文窗口为100万token，最大可以输出38.4万token，这个规模放在全球AI模型中位居第一梯队。此前第三方测试主要使用预览版本，相关模型在Hugging Face等平台已有大量下载。

正式版上线后的价格与非高峰时段价格保持一致。这一价格其实就是2026年5月永久降价至原价四分之一后的标准价格，具体来说，每百万输入token收费0.435美元，输出收费0.87美元，缓存命中的输入收费只需要0.003625美元。

相比之下，Anthropic的Claude Fable 5每百万输入token收费10美元，输出收费50美元。以输出token价格计算，两者相差近58倍，DeepSeek V4 Pro的价格还不到Claude Fable 5的2%。

要是按完成单个任务的成本来算，差距可能更加明显。有机构测试过，使用Claude Fable 5完成一个基准任务花费3.15美元，使用DeepSeek V4 Flash只需花费3美分，两者相差100倍。DeepSeek-V4-Pro-0813版本的单任务成本目前还缺乏充分的第三方测试，但由于目前API价格体系没有变化，实际成本差距仍可能相当可观。

之所以价格差距能拉这么大，主要与架构设计有关。DeepSeek V4 Pro使用了两种注意力变体，分别是压缩稀疏注意力（Compressed Sparse Attention）和重度压缩注意力（Heavily Compressed Attention）。

按照DeepSeek的说法，这套架构能够把单token推理计算量降至V3.2的27%，KV缓存则降至原来的10%。这对于100万token的上下文窗口来说，能够节省的成本相当可观。由于推理效率提高，也为模型提供了更大的定价空间。

DeepSeek自己也进行了基准测试，在10项智能体评测中与Claude Fable 5进行比较。去掉差距最大的一项之后（Humanity"s Last Exam，DeepSeek V4 Pro落后10.6个百分点），剩下9项中DeepSeek平均落后2.8%，其中有2项DeepSeek胜出。

不过，这些数据是DeepSeek自行测试的结果，使用的是自家尚未对外开放的评测框架，而且相关内部测试集也没有公开榜单可以验证。因此，DeepSeek-V4-Pro-0813版本的实际表现，仍有待第三方评测进一步确认。上述数据目前只能说明DeepSeek认为V4 Pro在部分测试中已接近Claude Fable 5，尚不能直接视为两者整体性能相当。

DeepSeek V4 Pro在API中提供不同程度的推理模式，包括非思考及不同推理强度的设定。其中，较高的推理模式可以进一步提升模型的推理能力。API同时支援OpenAI和Anthropic两种格式的接口，先前已在这两个生态系统中开发的开发者无需大幅修改程式码即可切换使用，同时支援工具调用、结构化JSON输出等功能。

DeepSeek V4 Pro正式版上线后，DeepSeek V4系列的产品结构变得更加清晰：一方面，Flash版本负责高频、高并发的使用场景，主打低价格；Pro版本则将更多算力集中在复杂推理、长上下文编码及智能体任务上。部分AI开发公司已开始搭配使用两种版本。

不过，DeepSeek的定价页面也已预告，近期将进行一次「显著的价格调整」。至于具体涨幅以及何时调整，目前尚未公布，因此目前这个低价窗口还能维持多久，仍有待观察。

同时，多家聚合平台的数据显示，2026年7月DeepSeek模型的Token调用规模已位居全球AI模型第一梯队，在部分榜单中仅次于Anthropic的模型。DeepSeek的业务增长主要依托开发者的实际API调用，迄今为止也没有举办大型媒体发布会，主要透过公众号宣布产品消息，有时也会发布技术博客。

众所周知，DeepSeek的算力储备相较海外AI头部企业并不算大。根据7月流出的投资人交流会内容，梁文锋曾提到，当时DeepSeek拥有约2万张H100等效算力。这个数字与海外AI头部大厂动辄几十万甚至上百万张GPU的集群相比，确实不在同一个量级。

不过，梁文锋也表示这个数字是动态的，DeepSeek一直在努力采购更多算力，并计划「在合理价格内能买多少卡就买多少卡」。与此同时，DeepSeek据报也在规划GW级的自建算力基础设施，近期针对内蒙古资料中心相关职位的招聘，也被外界视为其扩充算力布局的迹象。

DeepSeek还与华为合作。根据流出的投资人交流会内容，DeepSeek获得华为约1.6万张升腾950算力卡的配置，用于软体生态验证与落地。另有第三方机构已在中国国产算力集群（升腾910C）上完成DeepSeek V4 Pro的全参数后训练，这显示国产算力正在逐步承担更重的AI模型训练任务。

目前DeepSeek V4系列采用MIT授权的开放权重模式。至于DeepSeek-V4-Pro-0813正式版权重的公开进度，仍需以官方后续公告为准。按照V4 Flash「API先跑、权重随后跟上」的节奏，市场仍在等待正式版权重的进一步消息。

第三方评测机构目前也正在陆续测试DeepSeek-V4-Pro-0813版本。待更多独立评测数据公布后，才能更清楚判断DeepSeek V4 Pro这次的性能提升幅度，以及它与Claude Fable 5等顶级模型之间的实际差距。