DeepSeek推出V4-Flash-0731正式版API，以后训练提升Agent能力，并在评测中领先同级模型，藉低成本与生态适配回击Kimi、MiniMax竞争。AI摘要
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面临中国AI新创公司月之暗面Kimi 与中国AI大模型新创上海稀宇MiniMax「围剿」之际，中国AI初创公司DeepSeek（深度求索，简称DS）最新技术回击，7月31日宣布，DeepSeek-V4-Flash正式版API（V4-Flash-0731）打开公测，开发者可直接调用。本次更新在架构与参数规模不变下，仅靠重新后训练就实现了Agent（智能体）能力的大幅跃升，在代码修改与工具调用等多项测试中远超V4-Pro预览版。至于V4-Pro正式版及APP/WEB端模型此次未做更改，官方表示将将尽快发布。
综合MoneyDJ新闻、观察者网等媒体报导，在技术与生态适配上，V4-Flash-0731于代码任务中采用即将发布的DeepSeek Harness极简模式框架进行测试。此外，该模型原生支持Responses API格式，并针对Codex进行优化适配，开发者如今可在Codex CLI、ChatGPT桌面端以及VS Code的Codex插件中，将DeepSeek配置为模型提供方。不过，目前Responses API只支持V4-Flash，V4-Pro预计8月初接入。
对于这项重大更新，海外评测机构Artificial Analysis在最新的智能指数测试中给予该模型50分的高分，远高于同类可比模型17分的中位数。
在市场第三方评测中，V4-Flash-0731的Agent能力Elo评分为1559分，正好介于Kimi K3（1687分）与智谱GLM-5.2（1510分）之间，稳居头部梯队。业界分析，这标志着国产大模型走向差异化路线：Kimi K3死磕性能上限与多模态，GLM-5.2主打低延迟与结构化工作流，DeepSeek则锚定极致性价比与Agent特化落地。
DeepSeek本次展现的技术路径证明，不靠堆砌参数、仅凭后训练精细化对齐也能实现性能跨越。其将高端模型成本压至海外七分之一，凭借极低定价与生态适配，成为高频Agent任务的理想选择。
对此，科技博主「简单聊数码科技」指出，其靠技术杠杆改写了规则；网友也评论称，国产大模型已走向差异化；还有人赞赏该模型在尺寸不变下，仅靠后训练就完成了Agent能力的大幅跨越。整体再次验证了其普惠路线的影响力。
DeepSeek宣布V4-Flash-0731正式版API打开公测，开发者可直接调用。此次更新重点是Agent能力大幅提升，在代码修改、工具调用等任务上表现明显进步。 因为DeepSeek在架构与参数规模不变下，只靠重新后训练与精细化对齐，就让模型性能跨越式提升，证明不必单靠堆参数，也能强化智能体实战能力。 外部评测显示其Agent能力Elo达1559分，位居头部梯队；加上低定价、Responses API与Codex适配，业界认为它正以极致性价比抢攻高频Agent应用市场。精华 FAQ