DeepSeek V4 Flash 0731 已经上线。这次，架构保持 284B 参数不变。性能提升完全来自后训练阶段。

Artificial Analysis 智能指数给出 50 分，GLM-5.2 与 GPT-5.6 Luna 均为 51 分，差距仅 1 分。在智能体、代码、推理等核心维度上，它已与当前开源第一梯队持平。Code Arena WebDev 的排名，DeepSeek V4 Flash 0731 获得 1590，位列第 7。GLM-5.2-max 得分 1597，位列第 6，排名几乎相当，这一成绩在同规模模型中极具优势。

编程能力是本次升级最显著的维度。官方对比数据显示，DeepSWE 得分从 7.3 提升至 54.4，增长逾 6 倍。海外独立评测 KingBench 得分为 72.5%，在难度最高的 3D 腕表任务上刷新纪录，长程智能体微调任务更获满分。上一代 Flash 在代码场景的短板，这次基本补齐。

而 DeepSeek 真正的竞争力在于价格。V4 Flash 0731 每百万 token 输入 $0.14、输出 $0.28。对比 GLM 5.2 max 的 $1.40/$4.40，成本相差约一个数量级。将其作为代码与智能体任务的主力模型，同等工作量下的算力开支可缩减一个量级。

DeepSeek 1.6 万亿参数的 V4 Pro 尚在途中，Flash 已有如此表现，Pro 值得期待！

DeepSeekdeepseekv4flash正式版上线开源模型