在如今大模型和Agent混戰的市場局面中，DeepSeek會如何佈局一直備受市場期待，如今，從今年5月份就傳出的“殺手鐧”項目正式亮相了。 今天，DeepSeek官方進行了兩項重要發佈： 首先正式推出DeepSeek-V4-Pro大模型，主要針對Agent性能進行了升級；其次，推出DeepSeek Harness v0.1開發者預覽版，並以MIT許可開放原始碼庫，一夜之間，已衝破65K星，熱度非常之高。 據悉，DeepSeek Harness是一種全新代理框架，核心理念是：一切皆外掛，模型、工具、技能、會話、沙箱、檔案系統、循環、編排和UI全部作為外掛實現，可供開發者自由組合、匹配、替換和擴展。

8月12日深夜，DeepSeek V4 Pro正式版悄然上線了。然而不到24小時，官網首頁的發佈通知和開放平台公告就被撤了下來，頁面額外標註“V4 Pro暫未更動”。開發者社區一片嘩然：是臨時工發錯了版本，還是模型表現未達預期被緊急回滾？直到13日晚間，DeepSeek 重新發佈公告確認上線，這場回滾烏龍才算告一段落。 此前預告的 API 漲價也同步落地。8月17日起，V4 Pro將採用峰谷定價：高峰時段輸出價格漲至每百萬Tokens 27元，較此前的6元上漲4.5倍；快取命中輸入價格更是從0.025元暴漲至0.30元，漲幅達12倍。即便大幅提價，V4 Pro的高峰定價也僅約4美元，價格依然有競爭力，但“極致性價比”的敘事已悄然鬆動。 就在這樣一片爭議聲中，DeepSeek 在8月13日一口氣端上了兩樣新東西。其一是升級後的 DeepSeek V4 Pro 0813，按照官方資料，這款面向複雜推理和Agent任務的模型，在測試中繼續刷新了成績。另一個則低調得多，此前外界鮮少討論，名字卻相當直白：DeepSeek Harness。 本該又是一場大模型發佈秀：參數更強、基準更高、價格依舊能打。可有趣的是，從開發者社區的首波反饋來看，V4 Pro並未等來預想中的滿堂喝彩。

一夜之間，三款重磅模型罕見撞車。 Grok 4.6 紙面跑分逼近 Fable 5，大有成為海外御三家的勢頭。 總參數達到 2.4T 的 Qwen3.8 Max 也如期開放權重；DeepSeek 這邊，DeepSeek V4 Pro 正式版（deepseek-v4-pro）同步上線，並開放 API 介面。 看完 V4 Pro 正式版的跑分圖，我只能說，這波提升還是肉眼可見的。

2026 年 8 月 12 日，DeepSeek V4 Pro 正式版上線。目前 DeepSeek 沒有發佈公眾號文章、也沒有技術部落格、更沒有推文。唯一跡像是官網 API 定價頁面上的一行字變了，“deepseek-v4-pro”後面的版本號從預覽版變為了 DeepSeek-V4-Pro-0813。 這也意味著從 2026 年 4 月就開始以預覽版身份運行的旗艦模型終於正式轉正。 據瞭解，DeepSeek V4 Pro 是一個混合專家（MOE）模型，總參數量達到 1.6 兆，每一個 token 啟動 490 億參數，上下文窗口為 100 萬 token，最大可以輸出 38.4 萬 token，這個規模放在全世界 AI 模型裡位居第一梯隊。此前所有第三方測試跑的都是預覽版本，預覽版在 Hugging Face 上已經被下載多大 140 萬多次。 正式版上線之後的價格與非高峰時段價格保持了一致，這一價格其實就是 2026 年 5 月份已經永久降價為原價四分之一後的標準價格，具體來說每百萬輸入 token 的收費為 0.435 美元，輸出收費為 0.87 美元，快取命中的輸入收費只需要 0.003625 美元。

天，這一架太魔幻了！ 一邊是梁文鋒，終於在凌晨放出了DeepSeek V4 Pro正式版。 另一邊，馬斯克砸下了下一代旗艦Grok 4.6，主打一個成本低，性能強。 兩大巨頭，同一時間發佈，火藥味兒瞬間拉滿。

據《科創板日報》，DeepSeek V4 Pro 正式版已經更新至API，呼叫模型名不變。新版本大幅增強了Agent能力，支援 Responses API 和 Codex 接入。API文件顯示，V4 Pro 正式版定價為3元/百萬Token輸入、6元/百萬Token輸出，快取命中輸入為0.025元/百萬Token。 DeepSeek V4 Pro 正式版基準測試顯示，其在終端Agent測試Terminal Bench的得分為87.9分，逼近Fable 5的88.0分。在AI安全智能體評測基準CyberGym、以及在高難度的智能體評測基準AutomationBench上，表現甚至反超Fable 5。 (財聯社)

趕在7月最後一天，DeepSeek終於拿出了V4正式版，首發的只是V4 Flash-0731，Pro正式版要到8月初，會隨著DeepSeek的Harness工具一起問世。 V4 Flash-0731發佈之後，之前還因為DeepSeek跳票而把梁文鋒稱為小梁、梁白開的網友馬上恢復了梁聖的稱號，因為它的表現超過了預期，官方測試性能超過了GLM-5.2，比Opus 4.8低一些，部分測試甚至能追上後者。 那V4 Flash-0731到底有多強，網上已經有很多網友自發測試了，基本上符合官方的說法，性能表現相對它284B參數來說算得上是驚豔，比很多1000B兆大模型都要強。 如果還看不懂V4 Flash-0731的性能水平，有網友用GPT分析彙總了AI性能排行榜Artificial Analysis上的資料，結合API定價做了詳細的對比，幾乎囊括了國內外常見的大模型了。

性能追平旗艦模型，Agent能力大幅增強。 DeepSeek-V4系列模型迎來重大升級。搶在7月最後一天（31日），DeepSeek-V4-Flash正式版上線。 根據官方消息，DeepSeek-V4-Flash正式版的模型架構、大小和與預覽版相同，即MoE（混合專家）架構、2840億總參數、130億啟動參數、1M上下文，在此基礎上，正式版僅重新進行了後訓練，Agent能力便大幅增強，基準測試得分遠超V4-Pro-Preview。 官方性能對比的是國產程式設計代表GLM-5.2及美國的Opus 4.8。DeepSeek-V4-Flash正式版的整體性能超過了GLM-5.2，逼近Opus 4.8。相比對標模型，V4 Flash只是個小參數模型，GLM-5.2總參數高達7440億，啟動參數為400億，均遠高於V4 Flash。