DeepSeek发布新旗舰模型，涨价后仍在性价比前沿

DeepSeek V4 Pro 0813 在 Artificial Analysis Intelligence Index 中得分为 53，比今年四月发布的 DeepSeek V4 Pro 高出 8 分——但价格上涨了 3.6 倍，只比 DeepSeek V4 Flash 0731 高 1 分。

@deepseek_ai 发布了新旗舰模型 DeepSeek V4 Pro 0813，同时更新了定价。按新定价计算，它仍处于我们智能对成本的帕累托前沿，但领先幅度比 DeepSeek 此前发布的模型更小。

按照新定价，DeepSeek 官方 API 的收费为：每 1M 输入 token 收费 1.32 美元，每 1M 输出 token 收费 3.96 美元——综合价格涨幅达到 264%。

缓存输入 token 可享受约 97% 的折扣（此前为 99%）：缓存命中定价为每 1M token 0.044 美元，比之前的缓存命中定价高 12 倍。非高峰定价可享受 50% 折扣。

新定价将于 2026 年 8 月 16 日生效——在此之前，DeepSeek V4 Pro 0813 仍沿用旧版 V4 Pro 的定价。

DeepSeek 以 MIT 许可证发布了该模型权重，这使其成为我们评测过的第二聪明的开放权重模型；不过 Qwen3.8 2.4T A95B 最近也发布了权重，很快就会在 Intelligence Index 接受评估。

DeepSeek V4 Pro 0813 仍比当前开放权重龙头 Kimi K3 低 7 分。

DeepSeek V4 Pro 0813 沿用了旧版的架构：总参数 1.6T，激活参数 49B，上下文窗口 1M token。相比四月发布的版本，DeepSeek V4 Pro 0813 的提升大多来自智能体能力。

DeepSeek V4 Pro 0813 的 token 效率比前代更高，在 Artificial Analysis Intelligence Index 的全部测试中，生成的总输出 token 少了约 30%。

核心结果：
➤ DeepSeek V4 Pro 0813 在 Artificial Analysis Intelligence Index 中仅领先 DeepSeek V4 Flash 0731 1 分，激活参数约为后者的 3.8 倍。两款模型在 Terminal-Bench 2.1 上同得 79%，打平。在智能体和编码基准测试中，参数更小的模型也达到了相近水平。

➤ DeepSeek V4 Pro 0813 的 token 效率比 DeepSeek V4 Pro 更高，运行完整 Intelligence Index 仅使用 1.28 亿输出 token，比四月版少了约 30%。

这让 DeepSeek V4 Pro 0813 登上了开放权重「智能对输出 token 用量」的帕累托前沿，用量比 Kimi K3（1.33 亿）和 GLM-5.2（1.41 亿）都更少。不过，它在同智能层级的前沿模型中依然落后。GPT-5.6 Sol 在 Intelligence Index 得分为 61，总 token 用量仅 7000 万。

➤ 尽管 token 用量有所优化，但受 DeepSeek 涨价影响，单任务成本大幅上升。DeepSeek V4 Pro 0813 的单任务成本为 0.25 美元，是旧版 DeepSeek V4 Pro（0.05 美元）的 5 倍，但比 GLM-5.2（单任务成本 0.32 美元）低约 20%。

尽管价格上涨，DeepSeek V4 Pro 0813 仍处于「智能对单任务成本」的帕累托前沿，但优势极小——它的单任务成本只比 Gemini 3.7 Flash（medium）低一美分。

➤ DeepSeek V4 Pro 0813 在真实[原文截断]