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2026-08-01 3 浏览免费阅读

新Deepseek Flash模型以约60%更低成本媲美OpenAI的GPT-5.6 Luna

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Deepseek发布V4 Flash "0731"，性能得分50，仅比OpenAI的GPT-5.6 Luna低1分，但任务成本低约60%。凭借98%的缓存折扣、减少12%的token消耗，模型在代理任务和GDPval等基准上大幅进步，且幻觉更少。架构不变，权重以MIT许可在Hugging Face开放。

SOURCE / AI小生意项目库 MIN / 9 ACCESS / 免费阅读 POST / 2026-08-01 00:39:25

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作者：Thomas Joos 来源站点：the-decoder.com 原贴时间： 2026-08-01 00:39:25

原文

Deepseek has released V4 Flash "0731," a major upgrade to its budget AI model. According to the Artificial Analysis Intelligence Index , the new version scores 50 points, ten more than the previous V4 Flash that launched in April 2026. That puts it just one point behind OpenAI's budget model GPT-5.6 Luna, but it costs about 60 percent less per task, even after OpenAI's 80 percent price cut . A big reason for the gap is Deepseek's 98 percent cache discount , well above the industry-standard 90 percent. The model also uses 12 percent fewer tokens than its predecessor. The model improves across every tested category compared to the previous version, with the biggest gains in agentic tasks. On GDPval, a benchmark designed to test models on complex real-world office work , it climbs from 1,189 to 1,559 Elo points. It also hallucinates less often. The architecture stays the same: 284 billion total parameters, 13 billion active, with a one-million-token context window. The model weights are available under an MIT license on Hugging Face . Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section.

中文翻译

Deepseek发布了V4 Flash "0731"，这是其经济型AI模型的重大升级。根据Artificial Analysis Intelligence Index，新版本得分50分，比2026年4月发布的上一代V4 Flash高出10分。这使得它仅落后OpenAI经济型模型GPT-5.6 Luna 1分，但每个任务的成本要低约60%，即使OpenAI已降价80%。造成这一差距的一大原因是Deepseek的98%缓存折扣，远高于行业标准的90%。该模型使用的token也比前代少12%。与上一版本相比，该模型在每一个测试类别上都有提升，其中在代理任务上进步最大。在GDPval（一个旨在测试模型在复杂真实世界办公工作中表现的基准）上，它从1,189 Elo分上升到1,559 Elo分。它的幻觉也减少了。架构保持不变：总参数2840亿，激活参数130亿，上下文窗口为100万token。模型权重以MIT许可在Hugging Face上提供。订阅THE DECODER可获得无广告阅读、每周AI通讯、每年六次的独家"AI Radar"前沿报告、完整档案访问权限以及评论区的访问权限。

核心信息

Deepseek发布V4 Flash "0731"，性能得分50，仅比OpenAI的GPT-5.6 Luna低1分，但任务成本低约60%。凭借98%的缓存折扣、减少12%的token消耗，模型在代理任务和GDPval等基准上大幅进步，且幻觉更少。架构不变，权重以MIT许可在Hugging Face开放。

Deepseek发布V4 Flash "0731"，性能得分50，仅比OpenAI的GPT-5.6 Luna低1分，但任务成本低约60%。凭借98%的缓存折扣、减少12%的token消耗，模型在代理任务和GDPval等基准上大幅进步，且幻觉更少。架构不变，权重以MIT许可在Hugging Face开放。
原贴提到：Deepseek has released V4 Flash "0731," a major upgrade to its budget AI
来源：the-decoder.com

详细解读

### 这是什么信号？

Deepseek此次发布V4 Flash "0731"，标志着开源AI模型在性价比上又一次逼近闭源领先者。与OpenAI的GPT-5.6 Luna相比，性能仅差1分，但成本低60%，且是在OpenAI大幅降价之后，这进一步凸显了Deepseek在推理效率上的成本优势。98%的缓存折扣和token消耗的减少，说明Deepseek在工程优化上找到了显著降低单次任务成本的路径，这对AI应用商业化至关重要。

### 为什么重要？

首先，它缩小了开源与闭源模型在复杂任务上的差距。在GDPval这类真实办公场景基准上，得分跃升370分，说明模型不仅能聊天，还能处理更复杂的多步骤工作。其次，高缓存折扣和更低token消耗意味着企业部署AI的成本门槛大幅降低，尤其是高频调用场景。最后，MIT许可允许自由商用，这将推动更多中小团队基于该模型构建产品。

### 对谁有价值？

对AI开发者而言，这是一个可直接集成的高性价比基础模型；对初创公司和中小企业，它降低了构建AI功能的资本开支；对AI研究者，其缓存机制和性能提升提供了值得研究的工程样本；对关注AI商业化的投资人，这是一个观察模型价格战和竞争格局迁移的重要信号。

### 可以怎么行动？

开发者可以立即在Hugging Face上获取模型权重，评估其在自身业务场景上的表现，特别是代理型任务。企业可以测算采用该模型替代现有API的边际成本，注意其缓存折扣的实际触发条件。创业团队可以用它来做MVP验证，节省初期算力预算。同时，关注Deepseek后续的模型迭代，以判断成本优势是否可持续。

### 风险与限制

尽管性能接近，但在某些专业领域或特定安全测试上，GPT-5.6 Luna可能仍有优势，模型未给出具体差异。成本数据基于特定任务和缓存命中场景，实际部署时可能因访问模式不同而有所变化。此外，开源模型自身的合规性和安全风险需要团队自行评估。最后，模型参数巨大（284B总参），即便激活参数仅13B，部署环境仍有一定要求。

信息差价值

这条内容的真正价值，不只是“有人发布了一个新功能”，而是它揭示了 the-decoder.com 背后的产品方向、工作流变化或竞争信号。对 OPC 来说，这种信息可以转化成持续追踪的栏目选题。

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参考来源

Thomas Joos 原帖

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