DeepSeek V4 Pro 0813 完全指南（2026）：价格、基准测试与 Fable 5 对比
DeepSeek V4 Pro 0813 完全指南（2026）：价格、基准测试与 Fable 5 对比
DeepSeek V4 Pro 0813 完全指南（2026）：价格、基准测试与 Fable 5 对比
核心要点 (TL;DR)
- DeepSeek V4 Pro 0813 是 DeepSeek 1.6T 参数 MoE 旗舰模型的正式版（GA），2026 年 8 月 12 日上线——官方
deepseek-v4-proAPI 端点现已指向该版本。 - 最大看点是智能体编码能力：相比预览版，DeepSWE 从 12.8 跃升至 62.7，CyberGym 从 52.7 升至 83.3，Terminal Bench 2.1 从 72.1 升至 87.9——以约 1/60 的价格逼近 Fable 5 的水平。
- 定价为每百万输入 token $0.435（缓存未命中）、$0.003625（缓存命中）、每百万输出 token $0.87，支持 1M token 上下文窗口——不过 DeepSeek 已预告将大幅涨价。
- DeepSeek V4 Pro 0813 不支持视觉输入，这一取舍在社区引发分歧——有人认为是硬伤，也有人认为这是以预算价格换取准前沿性能的合理代价。
目录
- 什么是 DeepSeek V4 Pro 0813？
- 价格明细
- 基准测试：智能体能力的大跃升
- DeepSeek V4 Pro 0813 vs Fable 5 vs Opus 4.8
- 真实用户反馈
- 如何访问 DeepSeek V4 Pro 0813
- 常见问题解答
什么是 DeepSeek V4 Pro 0813？
DeepSeek V4 Pro 0813 是 DeepSeek 大模型团队旗舰级稀疏混合专家（MoE）模型 DeepSeek V4 Pro 的正式版（GA）构建。"0813" 后缀标记了这个构建版本号，它为自 2026 年 4 月 24 日 V4 系列开源权重发布以来持续数月的预览期画上了句号。
从架构上看，DeepSeek V4 Pro 0813 是一个庞然大物：总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 490 亿参数，预训练语料超过 32 万亿 token。它采用混合注意力机制，旨在降低长上下文推理成本——这一点至关重要，因为该模型支持 1,048,576 token（1M）的上下文窗口和最高 384,000 token 的输出。
这次发布是有意分阶段推进的。较小的 DeepSeek V4 Flash 已于 2026 年 7 月 31 日率先转为正式版，当时 DeepSeek 的更新日志承诺 Pro 版本"即将跟进"。这个承诺在 8 月 12 日兑现——DeepSeek 官方 API 的 deepseek-v4-pro 端点悄然指向了 DeepSeek V4 Pro 0813。值得注意的是，正如 Simon Willison 在 Hacker News 上指出的，DeepSeek 这次升级没有发布博客，甚至没有发推文——唯一的公告就是 API 文档本身的更新。
专业提示
由于 DeepSeek V4 Pro 0813 没有官方公告页面，追踪它的最可靠途径是 DeepSeek API 定价页 和 OpenRouter 模型页。
DeepSeek V4 Pro 0813 价格明细
对于这个体量的开源权重模型来说，DeepSeek V4 Pro 0813 的定价极具进攻性：
| 定价项 | DeepSeek V4 Pro 0813 | DeepSeek V4 Flash 0731 |
|---|---|---|
| 输入（缓存未命中）/ 1M token | $0.435 | $0.14 |
| 输入（缓存命中）/ 1M token | $0.003625 | $0.0028 |
| 输出 / 1M token | $0.87 | $0.28 |
| 上下文窗口 | 1M | 1M |
| 最大输出 | 384K | 384K |
| 并发上限 | 500 | 2,500 |
缓存命中价是被低估的关键。OpenRouter 实测 DeepSeek V4 Pro 0813 的缓存命中率平均为 88.9–92.17%，这使用户实际支付的加权平均输入价格降到每百万 token 约 $0.051——约为标价的 1/8。一位 HN 用户用重型智能体工作负载（交通模拟器 + 分布式物理引擎）跑了一整天，花费约 $12.50；评论区指出，如果把 harness 配置好、把缓存命中率推到 99%，同样的工作量只需几美元。
在基于 DeepSeek V4 Pro 0813 构建之前，有两点需要注意：
⚠️ 注意
DeepSeek 官方定价页声明"计划在不久的将来上调 DeepSeek API 服务整体价格，预计涨幅显著"。请提前做好预算。
⚠️ 注意
在更多供应商上线之前，OpenRouter 会将 DeepSeek V4 Pro 0813 直接路由到 DeepSeek 官方 API，后者可能会记录并用你的提示词训练。发送敏感代码前请确认 DeepSeek 的数据政策。
基准测试：智能体能力的大跃升
DeepSeek V4 Pro 0813 之所以在发布当天刷屏 Hacker News 和 r/LocalLLaMA，是因为后训练带来的提升幅度大得惊人。DeepSeek 官方数据（通过微信群分享、OpenRouter 转发）显示，这些涨幅通常需要整整一代模型才能实现：
| 基准测试 | V4 Pro 0813 | V4 Pro 预览版 | 涨幅 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE | 62.7 | 12.8 | +49.9 |
| CyberGym | 83.3 | 52.7 | +30.6 |
| NL2Repo | 61.5 | 38.5 | +23.0 |
| Terminal Bench 2.1 | 87.9 | 72.1 | +15.8 |
| Toolathlon-Verified | 74.1 | 55.9 | +18.2 |
| AutomationBench (Public) | 31.8 | 12.8 | +19.0 |
| DSBench-FullStack | 71.1 | 41.8 | +29.3 |
| DSBench-Hard | 67.2 | 31.1 | +36.1 |
DeepSWE 的数字尤其值得关注。两次发布之间，DeepSeek 的软件工程基准分数经历了 7.3 → 12.8 → 62.7 的跃迁。正如一位 Reddit 用户所说："DeepSWE 的跃升可能是这里最有趣的数字。两个版本从 7.3 到 62.7，有点疯狂 "。DeepSeek 将这些提升完全归功于后训练改进——DeepSeek V4 Pro 0813 的架构与预览版完全一致。
DeepSeek V4 Pro 0813 vs Fable 5 vs Opus 4.8
让社区沸腾的是这个对比：DeepSeek V4 Pro 0813 在智能体基准上与 Anthropic 前沿模型只差几个百分点，价格却只是零头。
| 基准测试 | DeepSeek V4 Pro 0813 | Opus 4.8 | Fable 5 (w/ fallback) | Kimi K3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 87.9 | 85.0 | 88.0 | 88.3 | 81.0 |
| Cybergym | 83.3 | 78.3 | 83.1 | 80.0 | – |
| DeepSWE | 62.7 | 58.0 | 70.0 | 67.5 | 46.2 |
| Toolathlon-Verified | 74.1 | 76.2 | 77.9 | 76.5 | 59.9 |
| HLE（带工具） | 60.0 | 57.9 | 63.0 | 56.0 | 54.7 |
| AutomationBench (Public) | 31.8 | 27.2 | 29.1 | 30.8 | 12.9 |
| DSBench-Hard | 67.2 | 71.7 | 68.3 | 63.0 | 54.5 |
有 HN 用户计算了这些基准的几何平均：GPT-5.6 Sol 以 65.5 领先，Fable 5 为 64.5，Opus 5 为 64.0——而 DeepSeek V4 Pro 0813 为 62.5，超过了 Kimi K3 的 62.3。也就是说，一个 $0.435/$0.87 的模型，距离市面上最贵的模型群只有约 2 分的差距。借用 r/LocalLLaMA 的评论："接近 Fable，不错。再看价格——更香。"以及"这个模型每百万 token 只要 $0.87……基本上是 Fable 成本的 1/60"。
✅ 最佳实践
如果你的工作负载是纯文本的智能体编码，DeepSeek V4 Pro 0813 是性价比之王。如果需要多模态输入、安全敏感推理的场景感知能力，或单任务最高可靠性，Fable 5 或 Opus 这样的前沿模型仍然物有所值。
真实用户反馈
对 DeepSeek V4 Pro 0813 的评价总体正面，但有两个反复出现的批评：
正面反馈：
- 一位用户用交通模拟器工作负载测试，发现"找到了一些相当显著的优化，且没有引入任何新问题"（20 亿 token、50% 缓存命中率花费约 $12.50）。
- Simon Willison 的 SVG 渲染测试显示，low/medium/high 推理力度下输出了风格迥异但各自连贯的作品——有评论称"几乎像三个模型合体"。
- 本地部署玩家报告：用二手 P40 攒一台 128GB+ 显存 + 768GB 内存的机器（约 $3–3.5K），就能以可用速度自托管开源权重。
批评声音：
- 一位 HN 用户在 Codex CLI 上测试：DeepSeek V4 Pro 0813 添加一个功能耗时 12 分 02 秒、花费 $0.12，但带有 bug；Grok 4.6 耗时 3 分 18 秒、花费 $1.41，无 bug。虽然只是 n=1 的个例，但符合普遍模式：更便宜、更慢，大多数时候够用。
- 中国开发者 karminski3 报告：在长程智能体编码任务中把
reasoning_effort设为 max 时，模型倾向于提前停止——50 轮优化循环中，3 次测试有 2 次在 42–43 轮左右停下，没有用完所有机会，且该场景下成绩甚至没打过 GLM-5.1。如果你在 DeepSeek V4 Pro 0813 上跑长时间自主循环，请监控提前终止。 - 不支持视觉。据报道 DeepSeek 认为视觉不属于其 AGI 路线的一部分，因此不在路线图上——这是 Hacker News 和 Reddit 上最大的功能抱怨。
如何访问 DeepSeek V4 Pro 0813
接入流程：
- 选择访问方式（DeepSeek 官方 API 或 OpenRouter）
- 启用思考模式与工具调用
- 最大化缓存命中：不要改写对话历史
- 监控长程智能体循环，防止提前停止
你现在可以通过以下方式使用 DeepSeek V4 Pro 0813：
- DeepSeek 官方 API——
deepseek-v4-pro端点现已指向 0813 构建；支持 OpenAI 格式、Anthropic 格式、Responses API、JSON 输出和工具调用。 - OpenRouter——
deepseek/deepseek-v4-pro-0813，目前由单一供应商（DeepSeek）托管，近三天可用率 100%，吞吐约 61 token/s，P50 延迟约 1.56 秒。早期流量显示 Hermes Agent、pi 和 Claude Code 已在接入使用。 - 自托管——MIT 许可证的开源权重意味着只要显存/内存预算够，就能在自己硬件上运行。
常见问题解答
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 是什么？
A: DeepSeek V4 Pro 0813 是 DeepSeek V4 Pro 的正式版（GA）构建，一个 1.6T 参数、约 49B 激活的混合专家模型，支持 1M token 上下文窗口和最高 384K token 输出，于 2026 年 8 月 12 日发布。
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 多少钱？
A: DeepSeek V4 Pro 0813 的定价为：每百万输入 token $0.435（缓存未命中）、$0.003625（缓存命中）、每百万输出 token $0.87。DeepSeek 已宣布计划在近期大幅涨价。
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 的上下文长度是多少？
A: DeepSeek V4 Pro 0813 支持 1,048,576 token（1M）的上下文窗口，最大输出 384,000 token——足以支撑全代码库分析和长程智能体会话。
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 支持工具调用和结构化输出吗？
A: 支持。DeepSeek V4 Pro 0813 支持工具调用、JSON 输出、Responses API、OpenAI 与 Anthropic 两种 API 格式，以及思考/非思考模式。支持 high 和 xhigh 推理力度，xhigh 映射为最大推理。
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 支持视觉输入吗？
A: 不支持。DeepSeek V4 Pro 0813 是纯文本模型。DeepSeek 已表态视觉不在 V4 Pro 系列的路线图上，这是 Hacker News 和 r/LocalLLaMA 上对该模型最常见的抱怨。
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 什么时候发布的？
A: DeepSeek V4 Pro 0813 于 2026 年 8 月 12 日上线——当天 DeepSeek 官方 deepseek-v4-pro API 端点从 4 月预览版切换到 0813 构建，同日登上 OpenRouter。
Q: DeepSeek V4 Pro 0813 是开源的吗？
A: 是的。V4 系列（Pro 与 Flash）于 2026 年 4 月 24 日以 MIT 许可证开源权重发布，DeepSeek V4 Pro 0813 延续该许可证，可自由自托管和商用。
总结与行动建议
DeepSeek V4 Pro 0813 是迄今为止最有力的证据：开源权重模型在智能体编码上已追平前沿——DeepSWE 62.7、Terminal Bench 2.1 87.9、几何平均距离 Fable 5 仅约 2 分，价格约为其 1/60。它不是世界上最好的模型：没有视觉、比 Grok 级别模型慢、至少一次长循环测试发现提前停止问题。但对于纯文本编码智能体、批量任务和成本敏感型流水线，它重新定义了性价比。
下一步行动：
- 花 $1 试一试：在 OpenRouter 上跑一个真实编码任务，与你当前使用的模型对比。
- 优化缓存命中：保持系统提示词和对话历史逐字节稳定——$0.003625/M 的缓存命中价才是 DeepSeek V4 Pro 0813 便宜得离谱的关键。
- 对冲涨价风险：DeepSeek 已预告"显著"涨价；趁预览期定价还在，尽快测试 DeepSeek V4 Pro 0813，同时把 Flash 0731 留在高吞吐场景的后备清单里。
参考资料： OpenRouter 模型页与 FAQ · DeepSeek API 定价文档 · Hacker News 讨论 · r/LocalLLaMA 基准帖 · OpenRouter 官方 X 公告 · karminski3 智能体循环测试 · GMICloud 发布分析
