DeepSeek 的 V4 系列現已走出最初的預覽階段。DeepSeek V4 Flash 於 7 月 31 日以 V4-Flash-0731 的形式進入公開測試，而 DeepSeek V4 Pro 則在 8 月 13 日於 APP、Web 與 API 達到 GA。這兩個模型保留了 V4 系列的一百萬 token 上下文設計與 MoE 架構，其中 Flash 針對效率優化，Pro 則定位為更高能力的推理與 Agent 模型。
Pro 的 GA 發布實質上提升了任何 V4.1 預測的基線。DeepSeek 表示 GA 版本帶來了顯著強化的 Agent 能力，特別是在生產環境中，並且現已為 V4-Pro 與 V4-Flash 同時提供原生 Responses API 支援，以及低、高與最大思考強度等級。目前的 API 模型版本明確列為 DeepSeek-V4-Pro-0813。那麼，DeepSeek V4.1現在處於何種位置？The Information 在 5 月的報導稱 DeepSeek 計畫在 6 月發布 V4.1，並強化企業級工具與多模態支援。該時窗已過，而當前 DeepSeek 發布日誌仍未包含 V4.1 的模型卡或發布條目。因此最安全的解讀是：V4.1 可能是 GA 之後的一次 V4 疊代，其先前報導的目標可能仍會以 V4.1 之名到來，或透過進一步的 V4 更新實現。
已確認的里程碑依據 DeepSeek change log；較早的 V4.1 六月計畫來自 The Information。
什麼是 DeepSeek-V4.1？
DeepSeek-V4.1 最合理的理解是尚未確認的 GA 之後 V4 疊代，而非已正式發布的 DeepSeek 模型。V4 系列已擁有 V4-Pro-0813 的生產級 Pro 檢查點，因此 V4.1 現在更像是一個中期能力更新，而不是完成原始 V4 推出的必要步驟。DeepSeek 尚未發布 V4.1 的模型卡、技術報告、API 變更日誌或基準表。
| Question | Current answer | Confidence |
|---|---|---|
| Has DeepSeek officially announced “V4.1”? | No. The current DeepSeek release log has no V4.1 entry or model card. | High |
| Was a V4.1 release reported? | Yes. The Information reported a June plan with enterprise tools and multimodal support. | Medium |
| Did the reported June window happen? | No separate official V4.1 release appeared during that window. | High |
| What is the latest confirmed V4 milestone? | V4-Flash-0731 entered public beta on July 31 and V4-Pro-0813 reached GA on August 13. | High |
| Could V4.1 still launch as a separate model? | Yes, but the name, specifications and timing remain unconfirmed. | Low/Medium |
DeepSeek-V4.1 預期規格
由於 DeepSeek 尚未公布 V4.1 規格，以下表格將已確認的當前 V4 能力與方向性預期分開。「預期」表示對 V4 的合理延續，或媒體報導的能力，而非官方 V4.1 規格。
| Dimension | V4-Flash-0731 | V4-Pro-0813 | DeepSeek-V4.1 (expected) |
|---|---|---|---|
| Model family | V4 | V4 | 可能為 V4 系列疊代 |
| Architecture | 源自 V4 的 MoE 混合注意力 | 源自 V4 的 MoE；GA 建於預覽結構之上 | 可能源自 V4；未確認 |
| Total / active params | 284B / 13B | 1.6T / 49B | 未知；無可靠的公開數字 |
| Context window | 1M | 1M | 可能至少維持 V4 基線 |
| Max output | 384K API maximum | 384K API maximum | 未知 |
| Thinking effort | Low / high / max | Low / high / max | 預期保留或擴展當前控制 |
| Responses API | Supported | Supported | 若基於當前 V4 API 堆疊，預期支援 |
| Native image/file input | Not supported in current Responses API | Not supported in current Responses API | 傳聞具多模態方向；未確認 |
| Enterprise / Agent tooling | Functions, web search, apply_patch / Codex support | Functions, web search, apply_patch / Codex support | 傳聞為重點領域；MCP 擴展仍未確認 |
| Open weights | Yes | Yes, V4-Pro-0813 weights available | 可能釋出單獨 V4.1 檢查點的開源權重；未確認 |
| Official status | Public beta API release | GA | 無官方發布日期或模型卡 |
DeepSeek-V4.1 可能帶來哪些新內容？
不擴大模型規模下的更強 Agent 式程式碼能力
關於 V4 之後的最強證據現為 V4-Pro-0813 GA 更新。DeepSeek 表示在生產環境中的 Agent 能力有實質提升，Terminal Bench 2.1 為 87.9、NL2Repo 為 61.5，DeepSWE 為 62.7。V4-Flash-0731 已顯示僅靠後訓練即可在不更改模型架構或規模的情況下帶來大幅 Agent 提升。
若 V4.1 是一個中期更新，其現實目標不再只是「優於 V4 預覽版」。它需要在維持或超越 V4-Pro-0813 的 Agent 基線之上，進一步提升長程軟體執行、儲存庫層級的可靠性、工具編排與生產一致性。
更佳的工具使用與更完整的 Agent API
DeepSeek 目前的 V4 堆疊已為 Flash 與 Pro 提供Responses API 支援，並特別適配 Codex。Responses API 相容性表支援函式呼叫與伺服端網頁搜尋，而 file_search、code_interpreter、computer_use 與 MCP 工具型別仍被忽略。這使得更廣泛的企業級工具覆蓋，成為比單純補上 Responses API 更明確的 V4.1 機會。
原生 MCP 支援仍是可信的升級方向，但尚未確認。可據以立論的 V4.1 論點，是在已支援 Responses、以 Codex 為導向的工作流程、結構化輸出與工具呼叫的 API 表面之上，進一步深化企業與 Agent 整合。
多模態輸入或成為最大的產品層級升級
The Information 報導稱 V4.1 計畫加入多模態支援。這仍是最明顯的可能產品級差異化，因為當前 DeepSeek Responses API 表示不支援影像與檔案輸入。若未來的 V4.1 檢查點新增原生視覺或檔案理解，將把 DeepSeek 擴展到文件、截圖與視覺化編碼等目前純文字 API 無法涵蓋的工作流程。
在 DeepSeek 發布 V4.1 模型卡或 API 結構之前，具體的模態、解析度上限、音訊/視訊行為與多模態基準成績都應標註為未知。
以 DeepSeek 等級成本達成前沿效能
低推理成本仍是 DeepSeek 最具差異化的優勢之一，但隨著完整 V4 推出，官方定價有所變動。當前定價表採尖峰/離峰費率：V4-Flash 在快取未命中輸入時為每 1M tokens 離峰 $0.22 / 尖峰 $0.44，輸出為 $0.66 / $1.32；V4-Pro 輸入為 $0.66 / $1.32，輸出為 $1.98 / $3.96。離峰費率為尖峰的一半。
DeepSeek-V4.1 的預期基準表現
目前仍無官方的 V4.1 基準成績。當前 V4 系列最強的基線是 DeepSeek-V4-Pro-0813 GA，它取代 Pro 預覽版成為 Agent 表現的參考點。DeepSeek 報告顯示：Terminal Bench 2.1 為 87.9、NL2Repo 為 61.5、Cybergym 為 83.3、DeepSWE 為 62.7、Toolathlon-Verified 為 74.1，同時在 AutomationBench 與 DSBench 上也有提升。
圖 6. DeepSeek-V4-Pro-0813 GA 官方 Agent 基準值，視覺化自 DeepSeek change log。
| Benchmark | V4-Pro-0813 | V4-Flash-0731 | V4-Pro Preview |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 87.9 | 82.7 | 72.1 |
| NL2Repo | 61.5 | 54.2 | 38.5 |
| Cybergym | 83.3 | 76.7 | 52.7 |
| DeepSWE | 62.7 | 54.4 | 12.8 |
| Toolathlon-Verified | 74.1 | 70.3 | 55.9 |
| Agents' Last Exam | 25.7 | 25.2 | 16.5 |
| AutomationBench (Public) | 31.8 | 25.1 | 12.8 |
| DSBench-FullStack | 71.1 | 68.7 | — |
| DSBench-Hard | 67.2 | 59.6 | — |
圖 7. V4-Pro-0813 與 V4-Flash-0731 在共同 Agent 基準上的比較。數值來自 DeepSeek change log；測試工具與推理設定會影響跨模型比較。
這一進展揭示了對 V4.1 的三點基於證據的預期。其一，具意義的 V4.1 發布至少應維持 V4-Pro-0813 GA 的基線，而非僅優於舊的預覽版。其二，DeepSeek 仍在透過後訓練與 Agent 最佳化持續獲得提升，而非只靠擴增參數規模。其三，若核心 Agent 表現已接近 V4 設計上限，V4.1 最有價值的升級可能是更廣泛的多模態與企業工具能力。
DeepSeek-V4.1 對比 V4-Flash 與 V4-Pro
| Dimension | V4-Flash-0731 | V4-Pro-0813 | DeepSeek-V4.1 expected |
|---|---|---|---|
| Positioning | 快速高效的 Agent/程式碼模型 | 當前更高能力的 V4 推理/Agent 模型 | 可能的 V4 中期能力升級 |
| Scale | 284B total / 13B active | 1.6T total / 49B active | 未知 |
| Context | 1M | 1M | 若源自 V4，可能至少 1M |
| Agent coding | 0731 後訓練後非常強 | 當前最強的 V4 官方 Agent 基線 | 預期達到或超越 Pro GA 基線 |
| Thinking effort | Low / high / max | Low / high / max | 預期保留或擴展控制 |
| Responses API | Supported | Supported | 若基於當前 V4 堆疊，預期支援 |
| Multimodal input | 當前 Responses API 無影像/檔案輸入 | 當前 Responses API 無影像/檔案輸入 | 傳聞可能；未確認 |
| Official API cost | 較低的 V4 等級；尖峰/離峰定價 | 較高的 V4 等級；尖峰/離峰定價 | 未知 |
| Status | 官方 API 公開測試 | GA | 未由 DeepSeek 宣布 |
DeepSeek-V4.1 將用於什麼？
若報導方向成立，V4.1 將在當前 V4 系列已強、但仍缺乏更廣產品能力的領域最具吸引力。
- 儲存庫規模的程式碼 Agent。 長上下文的程式碼理解、補丁生成、測試迴圈與終端執行，是在 V4-Pro-0813 與 Flash-0731 Agent 提升下最明確的契合。
- 企業研究與文件工作流程。 以 1M 上下文為基線，結合 Responses API 與網頁/工具整合，可支援大型內部知識集、政策語料與技術文件。若加入更豐富的檢索或檔案工具，V4.1 在此將更有用。
- 對成本敏感的自主 Agent。 V4-Flash 對於重複的規劃與工具呼叫迴圈特別具吸引力，而 V4-Pro 提供更高能力層級。若 V4.1 能維持此成本紀律，將更具吸引力。
- 視覺文件與截圖分析。 僅在傳聞中的多模態能力正式落地時，才會成為主要原生用例。
- 私有或客製化部署。 DeepSeek 已釋出 V4-Pro-0813 與 V4-Flash-0731 權重，因此若單獨釋出 V4.1 檢查點，對需要自我託管或領域適配的組織依然具吸引力。V4.1 本身的開源權重尚未確認。
我們仍不清楚的事項
- 「DeepSeek-V4.1」是否會是官方模型名稱。
- V4.1 是獨立檢查點，還是對 V4-Flash-0731 與 V4-Pro-0813 之後改進的另一個標籤。
- 總參數量、啟用參數量及任何架構變更。
- 精確的多模態輸入，以及是否支援影像、音訊、視訊或檔案。
- 原生 MCP、computer-use、file-search 或 code-interpreter 支援。
- 官方基準分數與評估設定。
- API 定價、開源權重可用性，以及獨立 V4.1 檢查點的商業條款與確切發布日期。
最後的想法
DeepSeek-V4.1 之所以有意思，正是因為當前的 V4 週期已展示 DeepSeek 能在不引入全新架構的情況下，實質強化整個系列。Flash-0731 的後訓練更新帶來了大幅的 Agent 提升，而 Pro-0813 GA 發布則在此基線上再度推進，同時加入原生 Responses API 支援與更靈活的思考強度。
因此，最可信的 V4.1 論點並非「神祕的兆級參數新模型」，而是更成熟的 V4：更強的生產級 Agent 執行、更廣的企業工具、可能的原生多模態輸入，以及在 Flash 效率與 Pro 級推理之間更緊密的平衡。關鍵的不確定性在於 DeepSeek 是否會以 V4.1 之名交付這些改進。
開發者已可透過 CometAPI 試用 DeepSeek V4 Flash 與 DeepSeek V4 Pro，而 DeepSeek V4.1 頁面則可用於追蹤若未來出現可用的獨立模型時的 CometAPI 可用性。CometAPI 提供一個統一的 API 介面，讓你在不必為每個供應商重建整合的情況下，比較 DeepSeek 與其他前沿模型。