8 月 13 日深夜，DeepSeek V4 Pro 正式版悄然上线 API。基于 1.6 万亿参数 MoE 架构，其Terminal Bench 2.1 评测得分 87.9，远超预览版 72.1，整体性能接近甚至超越美国顶级模型 Fable 5 与 Opus 4.8。
Terminal Bench 2.1 是一场针对工程向 AI 智能体的实战测验。它不考"模型知不知道"，而是考"能不能在真实终端环境中完成复杂任务"。从代码执行、系统运维到数据处理，全链条可验证。
DeepSeek V4 Pro 正式版得分 87.9，预览版仅为 72.1。提升幅度接近 22%。
一个诚实的注脚：
Terminal Bench 2.1 的评测维度极其严格，任务涉及多步工具调用与结果验证。87.9 分意味着模型在绝大多数场景下能够自主完成端到端任务，失分主要来自边缘案例与长链执行中的不稳定性。
注：柱形自 65 分起缩放，非零起点；分差以标注分数为准。正式版比预览版高出 15.8 分，提升幅度显著。
DeepSeek V4 Pro 是一款基于混合专家（MoE）架构的模型。总参数量高达 1.6 万亿，但在实际推理中，每个 token 仅需激活 490 亿参数。这意味着：
所有参数一次激活，推理成本与参数规模成正比。模型越大，越贵越慢。
仅激活部分专家网络，兼顾性能与效率。1.6 万亿参数，推理成本仅相当于 490 亿参数的稠密模型。
此外，V4 Pro 提供100 万 token 上下文窗口与 38.4 万 token 的最大输出长度，远超行业主流水平。配合"思考模式"与"非思考模式"双模式切换，模型可灵活应对不同复杂度的推理任务。
它还会什么？
注：数据来源于 DeepSeek 官方 API 文档与公开技术报告。
DeepSeek 此前已预告将大幅上调 API 价格。V4 Pro 正式版定价为 V4 Flash 版本的 3 倍：
注：缓存命中时输入价格极低，仅为 0.025 元/百万 tokens，适合高频复用场景。
对于开发者，这是一个按需付费的灵活定价策略：高频调用者可通过缓存大幅降低成本，低频开发者按次计费，无需预付费。
此外，DeepSeek V4 Pro 的权重仍采用 MIT 许可证，正式版权重预计后续发布。这意味着开源社区可以继续使用、修改、商用，无需担心许可证限制。
2026 年的模型竞赛，已经不再是单纯的参数比拼。DeepSeek V4 Pro 的发布，回答了三个关键问题：
第一，MoE 架构的工程天花板到底有多高？1.6 万亿参数、每次仅激活 490 亿，实现了性能与成本的兼顾。这不仅是架构创新，更是系统工程能力的体现——让模型在保持强大能力的同时，推理成本可控。
第二，生态兼容性有多重要？V4 Pro 全面兼容 JSON、Tool Calls、Responses API、Anthropic API，让开发者无需学习新框架，即可直接迁移。这不是"跟风"，而是降低应用门槛的务实策略。
第三，开源与商业化的平衡点在哪？MIT 许可证 + 商业 API 定价——DeepSeek 选择了"开源吸引社区，商业服务开发者"的双轨模式。这既避免了闭源被社区孤立，也保障了可持续的商业模式。
一个诚实的注脚：
Terminal Bench 2.1 的高分，不代表在所有场景下都优于 Fable 5 或 Opus 4.8。评测维度聚焦于命令行任务，在对话、创意写作、多模态理解等维度，V4 Pro 仍需更多数据验证。但 87.9 分已经证明，它在工程向智能体这一细分领域，做到了当前最强。
MoE 架构的工程上限，正在从"参数规模竞赛"转向"系统效率与生态兼容性"的综合较量。DeepSeek V4 Pro 证明了：参数可以很大，但激活可以很小，应用可以很容易。
通过 API 调用 deepseek-v4-pro 即可自动使用最新版本，无需修改模型名称。
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