DeepSeek V4 实测：Agent 编程能力跃升，API 定价与上手指南

2026年4月24日，DeepSeek 正式发布并开源 DeepSeek-V4 系列。这个 1.6T 参数的开源巨无霸在 Agent 编程、长上下文和复杂推理上全面升级，发布当天即登顶 Hugging Face 热榜第一。本文整理了核心规格、API 定价和多维度实测结果，帮你快速判断是否值得切换。

核心规格

DeepSeek-V4 系列包含两个版本，均采用 MoE（混合专家）架构：

在 100 万 token 场景下，V4 的单 token 推理计算量仅为 V3.2 的 27%，KV Cache 占用降至约 10%。

V4-Flash 的价格非常激进 -- 缓存命中时 0.2 元/百万 tokens，适合高频调用的轻量任务。

注意：DeepSeek 官方说明，受限于高端算力，V4-Pro 的服务吞吐目前有限。预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后价格会大幅下调。

测试者给 DeepSeek-V4-Pro 一个模糊的数据库设计需求，模型先自主规划了包含 8 个功能模块和 6 张数据表的方案，然后列出 10 项验证清单。

规划完成后完全放手让它执行：连续编程接近 60 分钟，没有中断、没有死循环、没有遗漏关键步骤。前端所有核心功能运转正常，前后端数据交互链路完整。

这个任务消耗约 20 万 tokens（大部分为输入），API 账单约 5 元。由于缓存机制介入，实际成本可控。

DeepSeek-V4-Pro 构建的记账系统

这个任务的复杂度超出了模型的知识范围，但它自主开启了联网搜索，进行了 18 次工具调用，思考 11 分钟后输出完整的七步开发计划。最终连续跑 50 多分钟完成。

关键表现：模型在遇到知识盲区时会主动搜索补充，而不是胡编乱造。

上传《三体》三部曲全文，消耗 54 万 tokens。模型能准确回答关于书中情节细节的问题，验证了百万上下文的实际可用性。

DeepSeek-V4-Pro 长文本推理效率

DeepSeek-V4 系列包含两个版本，均采用 MoE（混合专家）架构：

在 100 万 token 场景下，V4 的单 token 推理计算量仅为 V3.2 的 27%，KV Cache 占用降至约 10%。

V4-Flash 的价格非常激进 -- 缓存命中时 0.2 元/百万 tokens，适合高频调用的轻量任务。

注意：DeepSeek 官方说明，受限于高端算力，V4-Pro 的服务吞吐目前有限。预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后价格会大幅下调。