DeepSeek V4 正式版发布，使用体验如何？和降价后的 GPT5.6 luna 对比谁更有优势？

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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Fight/deepseek-v4-flash-ga-vs-gpt56-luna/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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DeepSeek V4-Flash 正式版发布
图：DeepSeek V4-Flash 正式版（0731）发布。
说实话，先给结论再开干，这是我的规矩。

今天你该把 Codex 指向 DeepSeek V4-Flash 还是 GPT-5.6 Luna，不取决于这两个模型谁更强，取决于你走哪条计价口径。 走 API 直调：白天高峰 Luna 反超 Flash；走 coding 套餐：codex 20x pro 把 Luna 单价压到 Flash 的 1/8-1/10；走 opencode go：5 美元/月、15 万次请求，Flash 几乎等于白送。三个口径下，赢家完全是三个不同的模型。

下面我用数据把这件事砸实。

“享年半天”：Luna 性价比王座的真实存活时间

7 月 30 日，OpenAI 官宣 GPT-5.6 系列降价，Luna 直接砍到两折——输入 \$0.20/M、输出 \$1.20/M。那一刻，社区里一片”GPT-5.6 Luna，史上最有性价比的模型”。

然后这个王座存活了半天。半天，比我办一场 AIFUT 大会签到的队列还短。

7 月 31 日，DeepSeek-V4-Flash 由 preview 转正（GA，版本号 0731），价格不变，性能暴涨。一份”截击”剧本摆到了台面上：你降价，我发更强的版本，价格还比你低半截。这不是巧合——Flash 预览版 4 月就上线了，正式版偏偏卡在 Luna 降价后第二天放出来。我做过设计，知道什么叫”卡发布节奏”。4 月备好子弹，7 月等对手先开第一枪，再在他最风光的第二天砸场子——这是发布会节奏的艺术级操作，不是技术决策。

更有意思的是社区情绪的反转节奏。早上还有人喊”GPT 性价比最高”，下午 V4-Flash 一出，直接转成”收回不孝言论，我不该质疑梁叔叔”。这种”朝梁暮奥”的来回横跳，本身就是这场价格战戏剧性的最好注脚。一天之内造神、毁神、再造神——开发者社区的信仰转换速度，已经追上了 AI 模型本身的迭代速度。说实话，看这帮人来回横跳，比我那台跑 AIGC 的 Mac 风扇还要忙。

但我要先把”碾压””截杀”这些大词压一压——往下你会看到，便宜这件事远没有一句”Flash 完胜”那么简单。

先把价格摆上台面：三种口径，三种赢家

我直接把账算给你看。所有数字按官方口径，DeepSeek 是人民币、OpenAI 是美元，我下面统一换算成可比量级。

DeepSeek-V4-Flash（官方人民币，每百万 token）

计费项	平峰	高峰（北京时间 9–12 / 14–18，翻倍）
缓存命中输入	¥0.02	¥0.04
缓存未命中输入	¥1	¥2
输出	¥2	¥4

GPT-5.6 Luna（OpenAI 美元，每百万 token，7 月 30 日降价后）

计费项	价格
缓存输入	\$0.02
普通输入	\$0.20
输出	\$1.20

官方定价页就在那摆着，峰谷时段写得清清楚楚：”高峰时段所有计费项 2 倍，具体时间以正式通知为准”。

现在做第一个反直觉的算术。只看单价不看时段，是会算错账的。

平峰期，Flash 缓存未命中输入 ¥1，按 1:6.7 大约 \$0.15；Luna 是 \$0.20。Flash 输出 ¥2 折 \$0.30；Luna 是 \$1.20。单看这组，Flash 输入便宜 1/4、输出便宜 4 倍，”碾压”两个字呼之欲出。

但切到高峰期，画风立刻变。 Flash 输入翻倍到 ¥2（约 \$0.30），已经比 Luna 的 \$0.20 贵了。输出翻倍到 ¥4（约 \$0.60），仍比 Luna 的 \$1.20 便宜一半。换句话说，白天高峰这两个小时段，输入侧 Luna 反而更便宜——只要你是个白天干活的中国开发者，”Flash 单价更低”这个结论就不成立。

这就引出了一句被广为转述的判断：”建议中国用户在 DeepSeek 高峰期用 GPT Luna，美国用户在 DeepSeek 平峰期用 V4-Flash。” 中美错峰，是这场价格战派生出来的一个真实可用的使用策略。换句话说，北京上午 10 点写代码的人，和美国西海岸下午写代码的人，因为时区差，其实是在薅同一个模型的同一个”平峰”窗口——地球自转帮开发者省了一半的钱，这件事本身就很赛博。

但价格还没完——下面这一段，才是真正能改变你选型结论的部分。

计价口径才是胜负手：API 直调 vs coding 套餐 vs opencode

三种计价口径，三种赢家
图：三条计价路径下，赢家完全不同。

我把市面上能用到 Flash 和 Luna 的三条主路径全摆出来，因为很多争论的根源就是口径没分清。

路径一：API 直调（最常见，也最容易算错）

就是上面那张表。结论是高峰期 Luna 输入更便宜、Flash 输出更便宜，平峰期 Flash 全面占优。这条路径下，没有谁”碾压”谁。

路径二：OpenAI Codex 订阅套餐（codex 20x pro）

这是 Luna 的隐藏大招。20x pro 订阅额度折算下来约等于 \$8000 的 API 用量，相当于 API 价格 ÷40。这是什么概念？Luna 在套餐里被 ÷40 之后再和 Flash 比单价，性价比是以 8–10 倍之姿碾压 Flash。 而且 Luna 是多模态模型，还能驱动 computer use 和 chrome control。

我打个具象的比方：API 直调像零售、像便利店单买一瓶可乐；订阅套餐像批发、像 Costco 一整箱搬回家。你拿一瓶零售价去和一整箱批发价单瓶折算比，结论一定是批发赢——但前提是你本来就是 Costco 会员，而且你得喝得完那一整箱。如果你一个月连 Luna 8000 美元额度都用不到 10%，那 ÷40 的”碾压”就是镜中花。

注意，÷40 是订阅套餐视角的折算口径，不是 DeepSeek 官方 API 直价——这点必须标清楚，否则就成了”拿批发价跟零售价比”。但反过来也成立：如果你本来就是 codex 重度订阅用户，Flash 在套餐口径下根本打不过 Luna。

路径三：opencode go / opencode zen（第三方套餐，Flash 专属”作弊码”）

这是 Flash 这一侧的反向大招。opencode go：\$5/月，5 小时窗口内 31650 次请求，折算下来月请求量 158150 次，理论上是”无限”的 V4-Flash。opencode zen 更狠——免费，每天 200 次请求、200K 上下文。

5 美元一个月，换 15 万次请求——这个数放在一年前是不可想象的。我用沉浸式翻译那阵，跑 Qwen 系列一个月能花掉现在七八倍的钱。opencode 这个价，基本就是把 V4-Flash 当自来水卖了。

opencode go/zen 是第三方订阅渠道，不是 DeepSeek 官方 API 直价，但它确实把 Flash 的获取成本压到了”几乎等于白送”。在 coding 套餐这个口径下，Flash 反过来把 Luna 远远甩开。

一个来源之外的新判断：这场横评真正决定胜负的不是模型，是你已经买了谁的订阅。 已经是 codex 20x pro 用户——闭眼选 Luna；已经在用 opencode go/zen 或纯 API 直调且白天能错峰——Flash 性价比更高；两边都没买、从零决策——先用 opencode zen 把 Flash 免费跑一周，再决定要不要为 Luna 的多模态付费。

还有一句必须标清的：硅基流动（SiliconFlow）把 V4-Pro 缓存命中价 8 月 3 日上调到约 1 元。这是第三方转售平台的政策，不是 DeepSeek 官方调价。 把它写成”DeepSeek 涨价”是错的。

后训练：为什么”骨架不变”能让跑分暴涨

价格讲完了，讲真正硬核的部分——V4-Flash 这次的跑分为什么能”倒反天罡”。

官方更新日志原文白纸黑字：“DeepSeek-V4-Flash-0731 keeps the same model architecture and size as DeepSeek-V4-Flash-Preview, and was only re-post-trained.” 模型结构和参数规模与 4 月的预览版完全一致，只重新做了后训练。

注意，是”仅后训练”。这意味着同一副骨架，跑分却出现质变。官方自测 9 项基准（公开基准用 DeepSeek Harness 极简模式，max 档位，topp=0.95，temperature=1.0）：

基准	得分
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

图：V4-Flash-0731 的 9 项 Agent 基准成绩，均使用 DeepSeek Harness 极简模式 + max 档位测试。

官方称”基准测试远超 V4-Pro-Preview”。一个低端 Flash 的正式版，跑分吊打自家高端 Pro 的预览版——这才是这件事最反常识的地方。

这里先把一个技术性的纠错摆出来（这条很重要，社区转述的数字和真实开源权重对不上）：有楼层说开源权重是”284B A13B、混合 FP8/FP4”。我核验了 HuggingFace 上的 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 模型卡，实际配置是约 304B 总参（config.json 中 total=304,180,418,494）、num_experts_per_tok=6、256 个路由专家 + 1 个共享专家的 MoE，量化方法是 FP8（e4m3）+ expert dtype fp4 + I8 混合，文件总大小约 162GB。简报里”284B/13B”的口径，与开源权重的真实数字对不上，应以 HuggingFace 实际配置为准——这点写进正文，是给你避免拿错数去对比本地部署成本。

后训练能带来这么大幅度提升，机制上是怎么回事？我的理解是：Flash 是 MoE 架构，激活参数远小于总参数，单次推理只点燃一小部分专家。后训练（这里指在基础模型之上做的指令微调、强化学习、Agent 工具调用对齐）解决的恰恰是”模型已经会了，但不知道在 Agent 场景下该怎么调度”的问题。骨架决定能力上限，后训练决定能力调度——尤其是在 Codex 这种多轮工具调用、需要严格指令遵循的场景，后训练的对齐质量直接决定了模型能不能”一次做对”。

这就是社区里被反复讨论的”方法论胜利 vs 堆料胜利”。社区里有个判断说得比较狠——“Scaling 摊大饼的时代正式结束了””英伟达无限需求是伪命题”。这是强观点，我不完全站。后训练提升显著 ≠ Scaling 完全失效——更准确的说法是：在 MoE + Agent 这个特定切片上，后训练的边际收益第一次压过了堆参数的边际收益。但这条结论能不能外推到所有模型规模和所有任务，还需要更多复现证据。把它说成” Scaling law 死了”，是把局部胜利夸成全局判决。

我换一个更接地气的类比：同一套 MoE 骨架（总参不变、激活参数不变），就相当于同一辆车、同一台发动机，DeepSeek 这次干的不是换发动机，是重写了变速箱和驾驶策略——同样的马力，换挡逻辑对了，圈速就能快一截。这跟”发动机排量无用论”完全是两码事。等哪天有模型证明”砍掉一半参数跑分不降反升”，那才是 Scaling 真正被证伪的那一天——0731 还远远没到那一步。

至于社区里”flash 能跑这么高分，是放什么魔法了”的质疑——合理的答案在测试条件里：Harness 极简模式 + max 档位 + 自家框架，这套条件对自家的模型天然友好。等第三方用同一套条件复现之前，跑分高到反常识的部分，确实要留个问号。

Responses API + Codex 适配：真正值得讲的大活

如果说后训练是”炒冷饭炒出米其林”，那 Responses API + Codex 适配就是另一个被反复讨论的大活——“偷家”。

先把工程层面讲清楚，再说它为什么重要。

Responses API 是 OpenAI 推出来替代 Chat Completions 的新一代 API 原语。两者关键差异在于：Chat Completions 是无状态的，每轮对话你都得自己把完整历史塞回去，模型的推理状态在调用之间会被丢弃；Responses API 是有状态的，通过 previous_response_id 保留推理状态跨轮复用，并且原生内置 web search、file search、code interpreter 这些工具调用能力。说白了，Chat Completions 是”聊天接口”，Responses API 是”Agent 接口”——后者就是为 Codex 这种多轮工具调用场景量身定做的。

DeepSeek 这次干的事，是让 V4-Flash 原生支持 Responses API 格式，并针对性适配 Codex。这意味着你不用改 Codex 的工作流，只换底下的模型——OpenAI 花几年时间建起来的开发者习惯、客户端、插件生态，现在可以直接跑 DeepSeek 的模型。 这就是”丰田 4S 店卖比亚迪发动机”那个类比想说的：你护城河修得越深，被兼容方收割得越狠。

但要给这个判断做两个限定：第一，”OpenAI 几百亿投入变成 DS 渠道”是修辞性估算，不是财报实证；第二，”釜底抽薪”成立的前提是 Flash 在 Codex 里的真实体验能跟 Luna 打平甚至更好——而这一点，社区反馈是分化的（下面实测段细说）。

牌序上，DeepSeek 手里还捏着两张：V4-Pro 正式版（预览版 MMLU-Pro 已到 87.5，与 GPT-5.4 持平，正式版对标 Opus 5 级别）、DeepSeek Harness（即将开源的后训练/评测框架，一旦开源，国内一批开源模型都能加入后训练浪潮）。这两张牌什么时候打出来，决定这场价格战的下一程。

Codex 接入 V4-Flash：一份配置，三端通用

Codex 与 Claude Code 接入流程
图：Codex CLI/桌面端/VS Code 扩展共享一份配置，Claude Code 走 Anthropic 兼容端点。

这部分是给真要上手的人写的。命令全部来自 DeepSeek 官方文档核验，不是我自己编的。

前提：你有一个 DeepSeek API Key（platform.deepseek.com 申请）；本地装好 Codex CLI / ChatGPT 桌面端 / VS Code Codex 扩展三者之一或全部。

官方明确：Codex CLI、ChatGPT 桌面端、VS Code Codex 扩展共用同一份配置文件 ~/.codex/config.toml。改一处，三端生效。

Codex 接入（一份配置三端通用）：

# ~/.codex/config.toml
[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"

# 设置 API Key（任选其一）
export DEEPSEEK_API_KEY="你的 DeepSeek API Key"

# 启动 Codex，启动横幅应显示 model: deepseek-v4-flash
codex

成功信号：CLI 启动横幅显示 model: deepseek-v4-flash；ChatGPT 桌面端的模型选择器出现 “Custom”；VS Code Codex 扩展同样读这份配置。

必要限制：目前只有 deepseek-v4-flash 支持 Codex 集成，deepseek-v4-pro 预计 2026 年 8 月初跟进支持 Responses API/Codex——在它正式上线前，Pro 走的还是 ChatCompletions。wire_api = "responses" 这一行是关键，它告诉 Codex 用 Responses API 与模型通信，DeepSeek 这侧原生兼容。

OpenAI SDK 直调（base_url + 模型名）：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="你的 DeepSeek API Key",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)
resp = client.responses.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    input="用一句话总结 DeepSeek V4-Flash 的升级",
)
print(resp.output_text)

Claude Code 接入（Anthropic 格式，国内读者默认优先宿主之一）：

# Claude Code 走 Anthropic 兼容格式，base_url 不同
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=你的 DeepSeek API Key

# 启动 Claude Code，模型名仍传 deepseek-v4-flash
claude --model deepseek-v4-flash

注意 base_url 的差异：OpenAI 格式是 https://api.deepseek.com，Anthropic 格式是 https://api.deepseek.com/anthropic，两个不能混用。模型名两种格式下都是 deepseek-v4-flash（指向最新的 0731）。

成本提示：以上都是官方 API 直价，高峰时段翻倍。如果你主要在白天 9–12/14–18 干活，要么错峰到平峰，要么考虑下面的第三方套餐。

第三方套餐标注：opencode go（\$5/月，月请求约 15 万次）和 opencode zen（免费，每天 200 次/200K 上下文）是第三方订阅渠道，非 DeepSeek 官方 API 直价，使用前需自行评估其稳定性、隐私政策与限流策略。codex 20x pro 套餐是 OpenAI 订阅价，按 ÷40 折算后的口径，同样不是 API 单价。

实测横评：开发者今天到底该选谁

讲完工程，讲真实使用反馈。我把社区里几条最有信息密度的开发者反馈拎出来，按”Flash 强项 / Luna 强项 / 共同短板”分桶。

Flash 这一侧的真实强项：

指令遵循大幅提升、Codex 适配体验好（多位开发者一致反馈）。
比 GPT-5.6 Terra 更强——解复杂 bug 不会循环绕不出来，会自主做假设、验证假设，自建脚手架工具，思路清晰。
opencode go 已切到正式版，中文思考能持续多轮（以前上下文一长就掉回英文），Agent 行为更积极。
一句话生成一个类土豆兄弟（Brotato-like）的游戏，没什么 bug，可以流畅通关——这是 Flash Agent 能力最具体的一个落地案例。
高并发、低延迟，沉浸式翻译的极佳模型，比同量级 Qwen 系列月花费低 7–8 倍。
对国内网络访问更友好、不轻易中断，国内低门槛体验前沿 Agent 的首选。

Luna 这一侧的真实强项：

多模态——这是 Flash 最致命的短板。需要图像理解、图表分析、写网页/app 照图片还原的场景，Flash 直接出局。
长上下文超过 200K 后 Luna 开始吃力，Flash 走到 1M 都还行（前 100K 要暖机）——长上下文是 Flash 的差异化优势。
套餐口径下（codex 20x pro ÷40）Luna 性价比以 8–10 倍碾压 Flash。
完成同样任务，Flash 需要的时间和 token 都比 Luna 多。

共同必须正视的短板：

Flash 思考链明显变长——这是社区里多位开发者独立反馈的反证。token 消耗和时间成本比 Luna 多不少。”单价便宜 ≠ 总成本便宜”——有开发者给的总成本公式 总成本 = 单次 Token 成本 × 消耗 Token 数 × 尝试次数 + 工具调用成本 是这条反证最清晰的数学表达。Artificial Analysis 数据也佐证：V4-Flash 完成同样工作约需 Gemini Flash 3.6 的 3.6 倍 token，生成 2.1 亿输出 token（高于 1 亿中位）。
Flash 仍存在幻觉/遗忘、工具调用泄漏等遗留问题，不会对明显错误信息反证——需要给非常详细的规格。
Flash 是纯文本/代码模型，没多模态。

把这些反馈塞进这个总成本公式里，结论就很清楚了：模型 A 一次任务花 0.2 元但平均重试 4 次，模型 B 一次 0.5 元却经常一次完成，最后模型 B 反而更便宜。 Luna 在”一次做对率”上目前是占优的，Flash 在”单价低、可大量并行”上占优。所以有人那句”V4-Flash 更像成本低但可大量并行调用的执行者”——这是整个横评里最清醒的一句判断。

我把这件事说得更直白一点。如果你是做沉浸式翻译、批量摘要、大规模文本清洗这种”量大管饱、错了能重来”的活——Flash 的单价优势会越跑越显，重试几次根本不疼，这正好踩中我的”量大管饱”工作流。但如果你是接 Codex 跑一个复杂 bug、需要模型一次性把思路走对、走错了还得人去擦屁股——那 Flash 的”便宜”很容易被四次重试 + 你的工时一起吃光。一句话：Flash 是流水线工人，Luna 是老师傅，单价和可靠性本来就是两种东西。

这里还要把一个容易混的口径点出来：社区里有人说”Luna Max DeepSWE 67% vs V4-Flash 54.4%”，官方说”V4-Flash 远超 V4-Pro-Preview”。这两个表述不矛盾，对比对象完全不同——前者是 Flash 和 Luna 的横向对比，后者是 Flash 和自家 V4-Pro-Preview 的纵向对比。把这两个数据混在一起说”Flash 既干翻 Luna 又干翻 Pro”，是口径错误。

独立评测怎么说：Artificial Analysis 的 50 分

光看官方自测不够，独立评测要拉出来。Artificial Analysis 给 V4-Flash-0731 打出的 Intelligence Index 是 50 分——比预览版整整提升 10 个点，在同类 101 个模型里排第 3，远高于 25 分的中位线，追平 GLM 5.2 和 Gemini 3.6 Flash。缓存命中价 \$0.003/1M，比中位便宜 98%，同类第 1。

这里要给 AA 数据一个限定：它的 Price/Task（完成任务所需成本）指标显示 V4-Flash 比 Luna 便宜约 2 倍——但这个”便宜”是建立在”Flash 单价低 + 完成任务所需 token 也更少”的假设上的。结合上一段”Flash 思考链变长、token 消耗是 Gemini 的 3.6 倍”的反证，Price/Task 的实际优势会被 token 效率拖累。AA 给的”便宜 2 倍”是均值，落到你的具体任务上，可能放大也可能缩小。

社区里有人那句”你一个 Flash 模型的正式版，就给 GLM 5.2 全面干碎，跟 Opus 4.8 谈笑风生”——情绪到位了，但”干碎”是社区表达，不是受控实测。智谱股价是否真的”被肘下来”，是社区段子，不是财报实证。这种情绪反映了 Flash 性能跨越对国产竞品和国际 Opus 的冲击叙事，但落地到投资决策，还得等真实季报。

我的最终建议：按口径选，别按信仰选

把上面的账全拢一遍，我的判断是这样：

如果你是 codex 20x pro 重度订阅用户——闭眼选 Luna。套餐 ÷40 之后，Luna 单价显著低于 Flash，还白送多模态和 computer use/chrome control。除非你重度依赖 1M 长上下文，否则没理由换。
如果你纯 API 直调、且能错峰——选 Flash。平峰单价全面占优，缓存命中价低到几乎免费，长上下文到 1M。记得避开 9–12/14–18 的高峰翻倍窗口。
如果你纯 API 直调、但只能白天干活——高峰期输入侧 Luna 更便宜，输出侧 Flash 更便宜。看你的任务输入输出比：输入重的（翻译、摘要）选 Luna，输出重的（代码生成、长文）选 Flash。
如果你两边都没买、从零决策——先用 opencode zen 的免费 200 次/天把 Flash 跑一周，感受指令遵循和 Agent 行为；再判断你要不要为 Luna 的多模态付费。这是成本最低的决策路径。
如果你需要本地部署或微调——只能选 Flash。Luna 纯闭源，没法本地部署、没法微调。Flash 权重在 HuggingFace 开源（约 304B 总参、MoE、FP8 混合精度），配 vllm 或 sglang 都能起服务，单 4×GB300 节点就能跑。

最后一句话封顶：这场横评的胜负手不是”Flash 强还是 Luna 强”，是”你已经站在哪条计价口径上”。 模型厂商越卷，开发者越占便宜——这一点社区里倒是达成了罕见的共识。Luna 性价比之王的王座虽然”享年半天”，但 Flash 这边也别太早开香槟，高峰翻倍和思考链变长这两记暗箭，足够把”碾压”叙事戳出两个洞。

至于 V4-Pro 正式版什么时候来、Harness 开源之后会怎么改写 Agent 评测——那是下一程的事。这一程，先把账算清楚。

说实话，跑 AI 测评这两年，我最大的感受就一句：别按信仰选模型，按账单选。 你的工作流、你的时区、你一个月到底烧多少 token，才是真正决定该买谁的那个变量。剩下的”梁圣””奥圣”段子，看看就好，别真把信仰当决策依据。我们做内容的，门童的活儿就是把账算清楚摆给你看，选哪条路，是你自己的事。节后见。