DeepSeek V4-Flash-0731 发布解析：便宜又强的编程模型来了（2026）
DeepSeek 于 2026 年 7 月 31 日发布 V4-Flash-0731，编程与代理能力大幅提升、价格几乎没涨。本文解析更新要点、跑分与对中小团队的实际影响。
2026 年 7 月 31 日，DeepSeek 悄悄放出了 DeepSeek V4-Flash-0731，并同步推到 API 公测。这次更新看起来不起眼——架构和模型大小都没变——但它在编程和代理（agentic）任务上的提升相当惊人，而价格却几乎没涨。对天天在为 AI 编程成本头疼的中文开发者来说，这可能是本周最值得关注的 AI 大事件。下面我把 DeepSeek V4-Flash-0731 的更新要点、跑分和实际影响一次讲清楚。
DeepSeek V4-Flash-0731 到底更新了什么？
关键信息是：这次不是全新架构，而是「重新后训练（re-post-training）」带来的能力跃升。也就是说，DeepSeek 没有换模型骨架，而是通过更好的训练方法把同一个模型的编程和代理能力大幅拉高。据 MarkTechPost 的报道，0731 版本在 DeepSeek 自家的代理测试集上有显著跳升。
同时在 API 层面，deepseek-v4-flash 现在原生支持 Responses API 格式，并针对 Codex 做了适配——这意味着它能更顺畅地接入现有的编程代理工具链。
DeepSeek V4-Flash-0731 的价格是多少？
这是它最能打的地方。据 explainx.ai 与 Artificial Analysis 的数据，定价维持在每百万输入 Token 0.14 美元、输出 0.28 美元，公测阶段价格没有上调。
作为对比，同期旗舰模型的价格要高一个数量级：
| 模型 | 输入价（每百万 Token） | 输出价（每百万 Token） |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash-0731 | 0.14 美元 | 0.28 美元 |
| Claude Opus 5 | 5 美元 | 25 美元 |
也就是说，在很多编程和批量处理场景里，V4-Flash 能以近乎「零头」的成本完成任务。
跑分表现如何？
在权威的 Artificial Analysis 智能指数上，DeepSeek V4-Flash-0731 得分 50。更亮眼的是它的代理与编程能力：在 Terminal Bench 2.1 上拿到 82.7，Cybergym 76.7，Toolathlon 70.3，DSBench-FullStack 68.7。对一个如此低价的模型而言，这样的编程与工具调用成绩相当可观，尤其适合把它当作「跑量」的编程主力。
对普通用户和中小团队意味着什么？
一句话：AI 编程的「性价比底线」又被拉低了。以前你可能觉得用顶级模型跑自动化太贵、用便宜模型又不够聪明，V4-Flash-0731 正好卡在中间的甜蜜点——足够聪明处理编程和代理任务，又便宜到可以大规模跑。
现在怎么上手试？三步走
第一步，去 DeepSeek 开放平台注册并拿到 API Key。第二步，在你的代码里把模型名指定为 deepseek-v4-flash；如果你用的是支持 Responses API 或 Codex 的工具，基本可以无缝切换。第三步，先用小任务对比：拿同一个编程需求，分别用它和你现在的模型跑一遍，比结果质量、比花的钱，用真实数据决定要不要迁移。
Marco 观点：值不值得马上换？
我的看法是，别急着「全量迁移」，但一定要把它加进你的工具箱。它最大的价值不是取代 Claude Opus 5 这类旗舰去做最难的架构设计，而是接管那些「量大、重复、对成本敏感」的编程与自动化任务——批量改代码、跑测试、处理数据、做代理流水线。真正聪明的用法是「分层」：难题交给强模型，跑量交给 V4-Flash，成本能立刻降下来一大截。要提醒一个坑：跑分好不等于你的具体场景一定好，务必用自己的真实任务做 A/B 对比再定，不要只看榜单。对预算有限的中文中小团队来说，这种「便宜又能打」的模型，往往比追最新最强的旗舰更实用。
常见问题 FAQ
Q：DeepSeek V4-Flash-0731 是什么时候发布的？ A：2026 年 7 月 31 日发布，并同步在 API 上开启公测。
Q：DeepSeek V4-Flash-0731 换新架构了吗？ A：没有。架构和模型大小都没变，能力提升来自重新后训练（re-post-training），而非新设计。
Q：它的价格是多少？ A：公测阶段维持每百万输入 Token 0.14 美元、输出 0.28 美元，相比旗舰模型便宜一个数量级。
Q：它适合用来做什么？ A：最适合编程、代理（agentic）和批量自动化等「跑量」任务，性价比极高；最难的架构设计仍建议搭配更强的旗舰模型。
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写在最后
DeepSeek V4-Flash-0731 再次证明：AI 竞赛不只是比谁更强，也是比谁更便宜、更好用。对想省钱又想跑量的团队，它值得你今天就去试一试。想第一时间收到我对每一个 AI 大事件的解析、以及免费的 AI 工具操作指南，欢迎关注 Marco聊科技 并订阅更新，我们下一篇见。