DeepSeek V4 Pro正式版发布,正面对撞马斯克的Grok 4.6,性能直逼Claude Fable 5
8 月 12 日深夜,
没有发布博客文章,也没有一条正式的社交媒体公告。
最先让外界发现 Deepseek 有更新动作的是在
目前,通过 OpenRouter 已经可以直接查看这一版本(https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813),页面显示该模型支持 100 万 Token 上下文,输入价格为每百万 Token 0.435 美元,输出价格为 0.87 美元。
更有意思的是,
因为就在几天前,
当然价格只是一方面,真正让外界兴奋的,是 V4 Pro 0813 的性能。
从“预览版”到正式版,V4 Pro 到底升级了多少?
当时,
但问题在于,此前外界测到的各种成绩,其实都是 V4 Pro Preview 的成绩。这意味着,过去几个月大家拿来和 Claude、GPT 等模型比较的,很可能还是一个“半成品”。
如今正式版终于来了,
从 Deepseek 官方群发布的覆盖 10 项智能体基准测试的横向对比结果来看,在 Claude Fable 5 或其他模型占优的 8 项测试里,
综合所有测试,Fable 5 平均领先幅度为 5.3%。如果剔除「无工具版人类终极考试」这一极端样本(
更值得关注的,是在专门考察 AI 编程 Agent 长周期软件工程能力的基准测试 DeepSWE 中,
这个变化反映的并不只是模型“写代码更快了”,而是它处理复杂软件工程任务、连续调用工具并自主完成多轮修改的能力出现了明显提升。
此外,在聚焦 AI 网络安全攻防能力的 CyberGym 和面向 AI Agent 自动化能力的 AutomationBench(Public)两项基准测试中,
价格
如果性能只是接近,那么价格可能才是 V4 Pro 0813 最值得关注的地方。
正如上文所述,目前
输入:0.435 美元 / 百万 Token
输出:0.87 美元 / 百万 Token
缓存命中输入甚至只有 0.003625 美元 / 百万 Token。
相较之下,Anthropic Fable 5 输入每百万 token 10 美元,输出 50 美元。
综合折算均价:Fable 5 约 30 美元,V4 Pro 约 0.65 美元,前者成本大约是后者 46 倍。对于规模化使用 AI 工具的企业而言,这样的成本差距至关重要。
此外,据外媒 The Decrypt 分析,由于 Fable 5 推理耗时更长、生成文本更多,因此其完成单次任务的实际成本差距更大。据 Artificial Analysis 早期时候测算,基准测试中单任务成本 Fable 5 达到 3.15 美元,而 V4-Flash 仅 3 美分,价差约 105 倍。Hugging Face CEO Clem 估算,测试的各型号每项任务的成本差异高达 800 倍:Claude Fable 5 在基准测试中领先,但平均每项任务的成本超过 31 美元,而
不过目前还没有 0813 新版 V4 Pro 的单任务成本数据。
整体而言,拥有能够逼近最顶级的闭源模型的性能,同时把成本压到后者的零头,开源的 Deepseek 优势不言而喻。
马斯克的 Grok 4.6 同期发布
值得一提的,也就是在今天,马斯克为自家新模型站台,官宣 Grok 4.6 发布,并称其为“智能、快速且性价比极高的产品。”
Grok 4.6 同样将重点放在了 AI Agent 和复杂任务上。根据 SpaceXAI 最新收购的 Cursor 官方介绍,新模型基于 Grok 4.5 打造,重点强化了长时间运行的 Agent,以及更复杂的交互和视觉任务,能够处理研究、信息分析、跨代码库开发等需要多步骤完成的工作。
在性能方面,Cursor 表示,Grok 4.6 在多项 Agent 编程和知识工作基准测试中达到前沿水平,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上与 GPT-5.6 Sol 持平。与此同时,Grok 4.6 已经登陆 Cursor、Grok Build,并可通过 API 以及 OpenRouter、Vercel、Cloudflare 等平台调用,价格为每百万输入 Token 2 美元、每百万输出 Token 6 美元。
这也让
开发者已经开始“实测”了
让人颇为关注的是,随后有开发者也开始把这两个模型直接放在一起进行实际编程测试。
在 HN 讨论区,一位名为 jklmnopqrstuvw 的网友直接把 V4 Pro 0813 和 Grok 4.6 放进 Codex CLI,对同一个新功能进行开发测试。
结果是:
V4 Pro 0813 花了 12 分 02 秒,成本 0.12 美元,但出现 Bug;
Grok 4.6 花了 3 分 18 秒,成本 1.41 美元,没有出现 Bug。
这个结果其实比“某个 Benchmark 超过了多少”更有意思。因为它恰恰说明,真实的软件开发中,模型能力并不是一个简单的分数。
当然,也有人提醒,不应该拿一次实验就给模型下结论。毕竟 Agent 本身具有很强的随机性,一次成功或者失败,并不能代表模型的整体水平。
而面对
你可能还没有意识到这意味着什么。
如果这是真的,而且 DS-V4-Pro 还是开源模型,那 Opus 甚至 Fable 都要“GG”了 😅。
这意味着,得益于
最终的总成本甚至可能低 100 倍,而模型能力基本处于同一水平。
这对存储行业来说是个利好,因为 SSD KV Cache 可能会成为标准配置。对整个 AI 行业也是好消息——AI 变得更加便宜,意味着会有更多人开始使用 AI,而这又会进一步加快需求增长。
现在我是真的想问一句:
接下来会发生什么?
我们准备好迎接一个 Fable 开源后的世界了吗?
回看从 2025 年的 R1 到今年的 V4,其实
V4 Pro 0813 的意义,可能也不只是“又一个国产大模型发布”。
如果
本文来自微信公众号“CSDN”,整理:屠敏,36氪经授权发布。















