模型解读

DeepSeek V4 Flash 0731 版本详解：智能体跑分、价格与部署

Q: 需要改模型 ID 才能用上 0731 吗？

不需要。DeepSeek 保持模型 ID 不变，调用 deepseek-v4-flash 即自动获得最新版本。龙虾上已在使用 V4 Flash 的助手无需重新部署或改配置。

2026 年 7 月 31 日，DeepSeek 把 V4 Flash 更新到了 0731 正式版。模型结构和参数规模完全没变，只重新做了后训练——但智能体和编程类跑分出现了大幅跃升。本文讲清楚变了什么，以及怎么在龙虾 OpenClaw 上用它。

0731 版本到底改了什么

DeepSeek 把 deepseek-v4-flash 更新为 DeepSeek-V4-Flash-0731 正式版。这不是新一代模型：官方明确说明架构与参数量相比预览版完全没有变化，属于后训练升级，收益几乎全部集中在智能体（Agent）和编程类任务上。

最实用的一点是：模型 ID 没有变。根据 DeepSeek 官方更新说明，调用方式保持不变，仍然使用 deepseek-v4-flash 即可访问最新版本。也就是说，如果你的龙虾助手已经在用 DeepSeek V4 Flash，那它现在跑的就已经是 0731 版本了—— 不需要重新部署，不需要改配置，也不需要切换模型。

DeepSeek V4 Flash 0731 跑分

DeepSeek 公布了九项智能体相关跑分。其中三项有预览版对照数据，可以直观看出这次后训练的幅度：

跑分项	预览版	0731 正式版
Terminal Bench 2.1	61.8	82.7
DeepSWE	7.3	54.4
DSBench-FullStack	37.0	68.7

其余六项 0731 版本的公布成绩：

跑分项	成绩
Cybergym	76.7
Toolathlon（verified）	70.3
DSBench-Hard	59.6
NL2Repo	54.2
Agent Last Exam	25.2
Automation Bench（Public）	25.1

作为参照：V4 Pro 预览版在 Terminal Bench 2.1 上是 72.1，也就是说便宜得多的 Flash 现在在这一项上已经反超了三个月前的旗舰预览版。 DeepSeek 表示 0731 正式版在九项跑分中的多项上达到或超过了 V4 Pro 预览版的水平。

需要客观看待：这些是 DeepSeek 官方公布的、偏智能体方向的跑分，并非第三方独立评测；DeepSWE 从 7.3 涨到 54.4，说明预览版在该项上本身就非常弱，而不只是 0731 有多强。在最难的长链路编程和智能体任务上， GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 这类顶级模型仍然领先。0731 真正改变的，是常规智能体循环的「性价比下限」。

原生支持 Responses API 与 Codex

0731 版本原生支持 Responses API 格式，并宣称兼容 Codex 系客户端。如果你的工具链是按这套请求格式写的，现在可以直接对接 V4 Flash，不必再加一层转换。

价格：缓存命中是关键

Flash 的价格远低于 Pro，而 DeepSeek 的缓存命中价让「重复上下文」的智能体循环变得极其便宜。以下为 DeepSeek 官方定价（每百万 token）：

模型	输入（缓存命中）	输入（缓存未命中）	输出	并发上限
DeepSeek V4 Flash	$0.0028	$0.14	$0.28	2,500
DeepSeek V4 Pro	$0.003625	$0.435	$0.87	500

若改走 OpenRouter 路由，V4 Flash 约为每百万 token 输入 $0.09 / 输出 $0.18。有两点值得提前规划：DeepSeek 已公告官方 API 将实行错峰定价，高峰时段价格为平时的 2 倍（高峰为北京时间 09:00–12:00 与 14:00–18:00）；另外缓存命中价比未命中便宜约 50 倍，因此把系统提示词写得长而稳定、在多轮之间复用，是很划算的做法。

在龙虾 OpenClaw Launch 上部署

最省事的方式是托管版——不需要 DeepSeek 账号，也不需要 API Key，直接用赠送的 AI 额度。

访问龙虾 OpenClaw Launch，打开配置器。
在模型下拉框里选 DeepSeek V4 Flash。
选择聊天平台：Telegram、Discord、WhatsApp、微信或网页聊天。
点击「部署」，约 30 秒后助手上线。

已经在用 V4 Flash？由于上游模型 ID 未变，你的助手已经自动跑在 0731 版本上，无需任何操作。

自托管配置

自己运行 OpenClaw 时，在 openclaw.json 里通过 OpenRouter 指向 V4 Flash：

{
  "models": {
    "providers": {
      "openrouter": {
        "apiKey": "sk-or-..."
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash"
      }
    }
  }
}

OpenRouter 的 Key 可在 openrouter.ai/keys 获取。若想直连 DeepSeek 而不经过 OpenRouter，则配置 deepseek 提供商，并把主模型设为 deepseek/deepseek-v4-flash。

0731 之后，Flash 和 Pro 怎么选

这次更新让这个选择题变简单了不少。过去选 Flash 是为省钱而做的妥协；而现在在 DeepSeek 公布的智能体跑分上，它已经在多项上领先 V4 Pro 预览版，输出 token 价格却只有约三分之一。

默认先用 V4 Flash——智能体工具循环、终端与编程任务、高频聊天，以及任何按轮次计费的场景。2,500 的并发上限也更适合繁忙的机器人。
需要时再上 V4 Pro——最难的长链路推理：跨多文件的深度重构、架构讨论，以及真正要走满 100 万 token 上下文的长文档分析。
随时切换。在控制台或用 /model 命令切换，无需重新部署。既然切换是免费的，建议直接拿自己的实际任务去实测，而不是照搬任何人的表格。

常见问题

DeepSeek V4 Flash 0731 是什么？

是 DeepSeek 于 2026 年 7 月 31 日发布的 V4 Flash 正式版。架构与参数规模和预览版完全一致，只重做了后训练，收益集中在智能体与编程任务：Terminal Bench 2.1 从 61.8 升至 82.7， DeepSWE 从 7.3 升至 54.4，DSBench-FullStack 从 37.0 升至 68.7。

需要改模型 ID 才能用上 0731 吗？

不需要。DeepSeek 保持模型 ID 不变，调用 deepseek-v4-flash 即自动获得最新版本。龙虾上已在使用 V4 Flash 的助手无需重新部署或改配置。

V4 Flash 比 V4 Pro 更好吗？

在 DeepSeek 公布的智能体跑分上，0731 版 Flash 在多项上达到或超过 V4 Pro 预览版（Terminal Bench 2.1 为 82.7，V4 Pro 预览版为 72.1），而输出 token 成本约为其三分之一。但在最难的长链路推理和跨多文件深度重构上，V4 Pro 仍是更稳的选择。

DeepSeek V4 Flash 多少钱？

DeepSeek 官方 API 上，V4 Flash 每百万 token 输入 $0.14（缓存未命中）、$0.0028（缓存命中），输出 $0.28。走 OpenRouter 约为输入 $0.09 / 输出 $0.18。龙虾托管每月 $3 起，含 AI 额度。

上下文窗口有多大？

DeepSeek V4 Flash 支持 100 万 token 上下文窗口，最大输出长度为 384K token。

数据安全吗？

通过龙虾部署时，每个用户拥有独立的 Docker 容器实例，数据完全隔离，对话不会被存储或用于模型训练。

开始使用 DeepSeek V4 Flash

访问龙虾 OpenClaw Launch — 选择 DeepSeek V4 Flash，约 30 秒部署你的专属 AI 助手，含 AI 额度。