DeepSeek 已低調將其 deepseek-v4-pro 模型切換至 0813 版本，標誌著一套自四月起以預覽形式運行的系統正式進入正式發布階段。這家中國 AI 實驗室在週三推出了旗艦模型的完成版本，未發布任何部落格文章或正式公告——唯一的訊號是 API 定價頁面上的一個表格欄位，其中「deepseek-v4-pro」的模型版本現已顯示為 DeepSeek-V4-Pro-0813。

定價維持不變，每百萬輸入 token 約 0.435 美元，每百萬輸出 token 約 0.87 美元，快取輸入則為 0.003625 美元。真正改變的是底層的模型權重。API 定價頁面是此次更新的唯一公開指標。

DeepSeek V4 Pro 自四月起即已上線，定價較 GPT-5 Pro 低 98%，但每個對其進行測試的獨立實驗室評估的都是預覽版本。DeepSeek 在七月三十一日承認了這一點，當時它將 V4-Flash 推向正式發布，並指出 Pro API「未變更」，正式版本將「很快推出」。Hugging Face 上——開源 AI 項目的主要存放庫——的模型卡仍將 V4 系列描述為「預覽版本」。這意味著先前廣泛流傳的基準測試分數所描述的是 DeepSeek 自身認為尚未完成的版本。目前公司外部尚無任何人對 0813 版本進行過獨立基準測試。

基準測試比較

DeepSeek 發布了涵蓋 10 項代理基準測試的比較——這些測試衡量模型自主完成多步驟任務（如工具使用、程式碼執行和資料分析）的能力，而非僅僅回答問題。在 Claude Fable 5 或其他競爭模型佔優的八項測試中，差距並不大。將 Fable 5 在所有基準測試中的相對領先幅度取平均值，結果為 5.3%。若排除 Humanity's Last Exam（人類最終測試）無工具項目——DeepSeek 在此項得分 42.7，對手得分 53.3，10.6% 的差距不成比例地影響了平均值——其餘項目的平均值僅為 2.8%。在兩項同時評分模型的九項基準測試中，DeepSeek 直接勝出。

雙方的定價均為公開資訊，而差異極為懸殊。Fable 5 每百萬輸入 token 收費 10 美元，每百萬輸出 token 收費 50 美元。V4 Pro 在相同數量下分別收費 0.435 美元和 0.87 美元。以混合費率計算，約為 30 美元對 0.65 美元——大約是 46 倍，即 4,600% 的成本差異。據路透社報導，研究機構已將 DeepSeek 的模型認定為已知 AI 模型中成本最低的。

每完成一項任務的成本差距更為懸殊，因為 Fable 5 會生成更長的輸出，且每次回覆消耗更多運算資源。Artificial Analysis 測得 Fable 5 每項基準測試任務的成本為 3.15 美元，而 V4-Flash 僅需 3 美分——便宜約 105 倍。Hugging Face 執行長 Clément Delangue 指出差距為每項任務超過 31 美元對比約 0.04 美元。目前尚無 0813 版本的每項任務成本數據。

Anthropic 自家的產品陣容也使 Fable 5 的高階定位更顯複雜。Claude Opus 5 在多數基準測試中以一半的價格超越 Fable 5。

DeepSeek 自行進行了這些基準測試評估，使用的是其尚未公開發布的基礎設施。該公司七月的說明指定了 DeepSeek Harness 最小模式「即將發布」，以最大努力和高創造力運行。十項基準測試中的兩項——DSBench-FullStack 和 DSBench-Hard——為內部測試集，沒有公開排行榜可供獨立驗證。

更廣泛的產業背景

這一趨勢在中國開放權重實驗室中持續一致，它們不斷以極低的成本達到接近美國前沿模型的水準，差距僅在幾個百分點以內。Kimi K3 在發布時即擊敗了 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，而DeepSeek 和 Xiaomi 已將前沿 AI 成本降低 99%，與此同時美國實驗室卻朝相反方向發展。DeepSeek 的權重採用 MIT 授權並在 Hugging Face 上提供，使獨立驗證易於取得。MIT 授權允許不受限制的商業使用，包括修改、重新散布和整合至專有產品中，且無需支付版稅。