DeepSeek V4 Pro正式版悄然上线

V4 Pro上线，Grok 4.6登顶

8月12日深夜，DeepSeek官网API文档将模型版本从“V4 Pro预览版”切换为“DeepSeek-V4-Pro-0813”。没有发布会和更新日志，开发者通过文档及实际调用发现了这次变更。

几乎同一时间，SpaceXAI发布Grok 4.6。在GDPVal-AA v2这项面向真实专业工作的Agent评估中，Grok 4.6拿到1753 Elo，超过Claude Fable 5的1741分和GPT-5.6 Sol Max的1728分，排名第一。

两项更新发生在同一天，也让前沿模型之间的能力差距成为市场关注焦点。

一张流传的Agent评测对比图，将V4 Pro正式版与V4 Flash、V4 Pro预览版及多款前沿模型放在同一组任务中比较。图中显示，V4 Pro正式版在Terminal Bench 2.1、Cybergym、DSBench等多项任务上较预览版提升明显。不过，这份对比表并非DeepSeek正式更新日志内容，具体成绩仍应以官方后续披露为准。

DeepSeek V4 Pro正式版与前沿模型的Agent评测对比（非官方公开披露数据，仅供参考）

图：2026年4-8月AI大模型关键事件时间线（点击放大）

模型能力接近，价格差距扩大

低价不必然等同于低成本。关键在于：当能力差距收窄时，价格优势能否持续取决于推理效率和底层算力成本。

按公开定价计算，Claude Opus 5的输入价约为DeepSeek V4 Pro的11倍，输出价约为29倍。Opus 5与Fable 5并非同一产品，这组定价不对应Fable 5。

低价背后是工程效率。公开技术资料显示，V4 Pro在100万Token上下文下的单Token推理计算量约为V3.2的27%，KV缓存占用约为10%；再配合FP4/FP8混合精度与推测解码，可降低单位Token的算力消耗。

OpenAI采用分层定价策略覆盖不同需求：旗舰Sol维持$5/$30，中端Terra降至$2/$12，入门Luna降至$0.20/$1.20。若DeepSeek后续调整价格，其价格优势可能收窄；实际竞争力仍取决于性能、稳定性和使用成本。

后训练为何缩小模型能力差距

前沿模型的竞争不只取决于参数规模。后训练效率、智能体评测的适用范围和技术扩散速度，都会影响不同模型之间的能力距离。

V4 Flash显示出后训练对性能提升的显著作用：其总参数2840亿、激活参数130亿，经过新一轮后训练后，Terminal Bench 2.1从61.8升至82.7，并在九项智能体测试中超过V4 Pro预览版。参数规模不再是唯一判断依据。

技术扩散也在加速：Kimi K3开源了模型权重和47页技术报告；MiniMax开放H3基础模型权重后，24小时内有9家芯片厂商完成适配。开放权重与统一接口降低了切换模型的门槛，也让使用者更重视价格和实际任务表现。

多模型并行后，价值如何分配

前沿模型增加、智能体能力提升、API价格下降，会扩大可自动化任务的范围。推理调用需求能否持续增长，还取决于企业付费意愿、模型稳定性和具体应用的交付效果。

推理算力增长不等于模型厂商利润同步增长。据SemiAnalysis估算，Anthropic年化运行收入约690亿美元，同期OpenAI约420亿美元；Anthropic约75%—85%的收入来自API按量计费。上述均为第三方估算，并非公司官方财报披露。

国产模型的商业化数据也在变化：据公司业绩会信息及媒体报道，智谱MaaS的ARR从3月约2.5亿美元升至7月约10亿美元；MiniMax 4月ARR约4亿美元。上述数据并非财报口径；DeepSeek尚未披露收入数据。

风险在于模型更容易被替换：如果企业能够低成本切换模型，模型厂商的定价能力可能承压；能持续提供独特能力或显著成本效率的厂商，更有机会形成差异化竞争力。

多模型竞争如何传导至A股

多模型并行部署和推理调用增长，可能带动三个环节的发展。算力基础设施与模型调用最直接相关，但需求释放仍取决于企业部署节奏和数据中心建设投入。

其次是AI芯片国产适配：推理算力增长叠加外部供应限制，提升了国产芯片的适配需求。已有多家国产芯片厂商宣布完成对V4的首日适配，其中包括寒武纪、海光信息和昇腾；推理场景的国产替代进展仍将影响相关需求释放。

再次是AI应用：代码智能体与办公智能体是当前落地相对较快的方向。据艾瑞咨询，中国企业级AI智能体市场投资将从2025年的55.9亿元增长至2030年的815.1亿元。

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