DeepSeek-V4 系列正式版发布：哪些能力升级了，现阶段可以如何使用？

DeepSeek-V4 系列正式版已经发布。根据来源内容，在本内容发出时，用户已经可以通过 API 访问到 DeepSeek-V4-Flash 正式版；与此同时，DeepSeek-V4-Pro 正式版也将尽快发布。

这次发布的核心信息是什么？

这次更新里，已经明确可用的是 DeepSeek-V4-Flash 正式版。如果你关心的是“现在能不能接入、能不能直接用”，答案很直接：可以通过 API 访问。而 DeepSeek-V4-Pro 正式版目前还没有同步落地到“已经开放使用”的状态，来源只说明了它会尽快发布。

DeepSeek-V4-Flash 正式版强在哪里？重点为什么是 Agent 能力？

来源内容给出的重点非常明确：正式版 V4-Flash 的 Agent 能力大幅增强，而且在基准测试中的表现远超 V4-Pro-Preview。这意味着，这一版的核心提升，不只是常规回答能力上的微调，而是更偏向于工具调用、任务执行、代码与自动化场景中的综合表现提升。

简单说，这里的“Agent 能力增强”不是一句空话，而是直接体现在一组公开列出的测试成绩里。

基准测试成绩具体有哪些？

正式版 V4-Flash 的相关基准测试成绩如下：

Terminal Bench 2.1：82.7

NL2Repo：54.2

Cybergym：76.7

DeepSWE：54.4

Toolathlon verified：70.3

Agent Last Exam：25.2

Automation Bench (Public)：25.1

DSBench-FullStack：68.7

DSBench-Hard：59.6

这些测试数据传递出什么信号？

从来源原文的表述看，重点不是单项偶然领先，而是 V4-Flash 正式版在多项和 Agent、自动化、代码任务有关的测试中，都给出了完整成绩，并且原文明确强调其表现远超 V4-Pro-Preview。因此，这次正式版更像是在告诉开发者：Flash 版本已经不只是“轻量可用”，而是在执行型任务上变得更强了。

接口兼容性有什么变化？为什么要关注 Responses API？

除了能力提升，来源还提到一个非常关键的兼容信息：正式版 V4-Flash 原生支持 Responses API 格式，并针对性适配 Codex。

这句话的价值在于两点：

第一，Responses API 格式是原生支持的

这说明在接口接入层面，V4-Flash 正式版已经支持 Responses API 格式，而不是依赖额外转接或非标准兼容方式。

第二，已经针对 Codex 做了适配

来源明确写到：针对性适配 Codex。这意味着，如果你的使用方式本身就依赖相关编程代理或代码任务工作流，那么这次正式版更新的意义会更直接。

至于具体怎么配置，来源内容也给出了边界：具体配置方法请参考文档。因此，能确认的是“支持”和“适配”已经到位；但具体参数、调用示例、字段写法，原文并没有展开。

模型本身有没有换架构？这次到底改了什么？

来源对这一点说得很清楚：DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型结构、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，仅重新进行了后训练。

这句话非常重要，因为它直接限定了这次更新的性质：

不是换了模型结构

模型结构、尺寸保持一致，说明这次正式版不是底层架构大改，也不是参数规模变化带来的“另一套模型”。

主要变化来自后训练

来源明确说的是仅重新进行了后训练。也就是说，这次正式版能力变化的重点，来自后训练阶段的优化，而不是预训练主体的重新设计。

原文里有哪些明显错误需要顺手纠正？

来源中有一个明显的拼写问题：DeepSeek-V4-Falsh 应为 DeepSeek-V4-Flash。从后文统一写法和整体语义来看，这里应当是单词拼写错误，而不是新型号名称。

这次 DeepSeek-V4 正式版发布，最值得记住的结论是什么？

把整段来源内容整理后，关键信息可以归纳为下面几点：

第一，DeepSeek-V4-Flash 正式版已经可以通过 API 使用。

第二，DeepSeek-V4-Pro 正式版还未同步开放，但会尽快发布。

第三，V4-Flash 正式版最突出的升级是 Agent 能力大幅增强，且多项基准测试成绩明确给出。

第四，正式版原生支持 Responses API 格式，并针对 Codex 做了适配。

第五，DeepSeek-V4-Flash-0731 与 preview 版在模型结构和尺寸上保持一致，本次变化主要来自后训练。

我认为：这次信息虽然不长，但说得很集中，也很“实”。它没有把重点放在空泛的描述上，而是直接告诉人们：现在能用什么、增强了什么、接口支持什么、模型本身改没改。尤其是“结构不变，只重做后训练”这一点，很能说明问题：很多时候，真正拉开差距的，不一定是把模型做得更大，而是把它调得更像一个能干活的系统。对于关注 API 接入、Agent 工作流、Codex 适配的人来说，这次正式版发布的信号，已经足够明确。

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