单任务成本比 GPT-5.6 Luna 低约 60%

7 月 31 日，深度求索通过 API 文档发布日志，正式宣布 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测。次日，Artificial Analysis 与 Arena.ai 两大国际权威基准测试平台同步更新了针对该模型的评测数据，为开发者和企业用户提供了较为全面的性能与成本参考。

在 Artificial Analysis 智能指数（AII）评测中，DeepSeek V4 Flash 0731 获得 50 分。这一成绩比 2026 年 4 月发布的 DeepSeek V4 Flash 旧版高出 10 分，也比 DeepSeek V4 Pro 高出 6 分，显示出正式版在模型能力上的明显迭代进步。与此同时，该分数仅比 OpenAI GPT-5.6 Luna 的 51 分低 1 分，两者在综合智能水平上几乎处于同一量级。

成本层面的差距则更为突出。即便 OpenAI 在同日将 GPT-5.6 Luna 的价格大幅下调 80%，DeepSeek V4 Flash 0731 在其自有 API 上的单任务成本仍比 GPT-5.6 Luna 低约 60%。这一优势的关键来源是 DeepSeek 为自有 API 提供的约 98% 缓存命中折扣，远超业内大多数厂商通常提供的 90% 折扣水平，使得高频调用场景下的实际费用大幅压缩。

在 Arena.ai 旗下的前端代码竞技场（Frontend Code Arena）中，DeepSeek-V4-Flash-High 以 1586 分的成绩刷新了榜单格局，总排名位列第 7，在开放类别中更跻身第 3 位。细分领域方面，该模型在消费产品类排名第 4，在基于参考的设计、数据与分析、游戏类均排名第 6，在品牌与营销类排名第 7，展现出较为均衡的前端工程综合能力。

与此前版本相比，DeepSeek-V4-Flash-High 的提升幅度相当显著——相较于 DeepSeek-V4-Flash-High-Preview 提升了 154 分，相较于 DeepSeek-V4-Pro-Preview 也提升了 121 分。在定价方面，该模型每百万 Token 的输入价格约为 0.14 美元（约合 0.95 元人民币），输出价格约为 0.28 美元（约合 1.9 元人民币），在同类高性能模型中具备突出的性价比优势，吸引了大量开发者在 X 平台分享与 GPT-5.6 Luna、Kimi K3 等模型的实测对比视频。

要点

• DeepSeek V4 Flash 0731 在 Artificial Analysis 智能指数中获得 50 分，仅比 GPT-5.6 Luna 低 1 分，综合能力接近顶尖水平
• 凭借高达 98% 的缓存命中折扣，DeepSeek 自有 API 单任务成本比 GPT-5.6 Luna 低约 60%，即便后者已大幅降价
• 在 Arena.ai 前端代码竞技场中，DeepSeek-V4-Flash-High 以 1586 分位列总榜第 7、开放类别第 3，较预览版大幅提升 154 分
• 每百万 Token 输入价格约 0.14 美元，在同类高性能模型中性价比突出，适合高频调用的企业和开发者场景