DeepSeek 表示,V4 Pro API 现在支持 OpenAI 的 Responses API 格式,并针对 Codex 工作流进行了优化,包括一键配置 Codex。 官方 API 文档还列出了对 OpenAI Chat Completions 接口和 Anthropic 接口的支持。
对开发者而言,这一变化的实际意义在于:V4 Pro 不再只是一个生成文本或代码片段的接口,而是更适合接入能够调用工具、执行代码并反复推进任务的智能体应用。
DeepSeek 公布的评测结果显示,正式版在多个智能体和编程测试中的成绩较预览版大幅提升。
其他公布成绩包括:
这些数字反映出 DeepSeek 的重点方向:软件工程智能体、终端环境任务、网络安全相关工作,以及需要模型连续完成多个操作的复杂工作流。不过需要注意,相关对比主要依据 DeepSeek 自行发布的评测表和发布报道,并非一次由独立机构统一管理的基准测试。因此,这些成绩更准确地说是 DeepSeek 的官方评测结果,仍有待第三方进一步复现。
不过,现有资料中的价格和计价货币并不完全一致。另一份援引 DeepSeek API 文档的报道列出了每百万输入 Token 3 元、输出 Token 6 元,以及缓存命中输入 0.025 元的价格。 因此,开发者在计算生产环境成本前,应以 DeepSeek API 文档中当前显示的价格和适用货币为准。
这次更新最值得关注的群体,是正在构建编程智能体和工具调用系统的开发团队。现有项目可以继续使用 deepseek-v4-pro,而 Responses API 与 Codex 的兼容性,则可能减少接入成熟智能体工具链所需的开发工作。
从评测结果看,V4 Pro 在终端操作、代码工程和自动化任务等场景中的竞争力明显增强。尤其是 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE,相比预览版都有较大幅度提升。
但单项测试中接近竞争对手,并不意味着模型在所有编程、推理或生产任务中都能取得相同表现。实际部署时,开发者仍应结合自身数据、工具权限、延迟要求和成本模型进行测试。
总体来看,DeepSeek V4 Pro 的正式发布既是一次模型升级,也是一次面向 AI 智能体平台的 API 升级:模型名称保持不变,接口兼容范围扩大,面向编程和多步骤任务的成绩显著提高,而价格则需要以官方文档的最新显示为准。