最近半个多月，DeepSeek 的动作密得有点离谱。8 月 21 日上线了个带眼睛的模型，9 月 8 日又悄悄在官方群里扔出一个新架构的内测版，紧接着 9 月 10 日中午还要调价。三件事挨着看下来，我大概捋出了些门道，也有几个地方没想明白，一起聊聊。

先说清楚，下面这些信息一部分来自 DeepSeek 官方群的通知，一部分来自第一财经、IT之家这些媒体的报道，还有一部分是开发者在社交平台上的实测反馈。内测的东西变数大，等你看这篇文章的时候，情况可能又变了。

第一下，V4-Flash-Vision-Exp，鲸鱼睁眼了

8 月 21 日，DeepSeek 上线了 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，这是 DeepSeek 第一个多模态视觉模型。对，你没看错，2026 年 8 月，DeepSeek 才第一次能「看」图。

这模型可以描述图片、认截图里的文字、分析图表，支持 JPEG、PNG、GIF、WebP 这几种格式。单张图最多算 384 个 token，按 Flash 的价格收费，一张图最高 0.001 元，便宜到基本可以忽略不计。

能力方面，官方说法是文本能力和 V4-Flash 持平，视觉 Agent 能力大幅提升，接近 Claude Opus 4.8。官方放出的 benchmark 对比表长这样

知乎上有人扒了这份表的细节，说得挺实在

• 文本能力没掉。Terminal Bench 从 82.7 到 83.9，DeepSWE 从 54.4 到 59.3，加上视觉模块没让文本变笨

• 多模态项目和 Opus-4.8 互有胜负。Agents’ Last Exam 27.3 对 25.7 赢了，ApexBench 36.5 对 39.4 输了

• 擅长界面操作、读图表这类任务，需要理解整个代码库的活儿差距还大

发布方式也是 DeepSeek 一贯的路数。没有发布会，没有预热，API 模型列表里悄悄多了一行。上线两小时左右，第三方 Agent 工具就已经接上了。8 月 31 日权重开源，304B 参数量级，48 个权重分片，自己部署的话对显卡要求不低。

用官方自己的话总结，这是一个「实验性的检查点」，模型名里的 Exp 就是在提醒你别把公司业务压在它上面。但它确实补上了 DeepSeek 缺了两年的那块拼图。

第二下，V4.1 Flash 内测，快得有点不讲理

9 月 8 日，DeepSeek 在官方群里扔出通知

「新的模型结构，原生多模态支持」。注意，是原生多模态。跟 8 月那个外挂视觉模块的 Vision-Exp 完全两码事，这次是把视觉能力直接融进了基座架构。而且从各方信息看，这次连预训练都可能重做了，跟 V4 Flash 正式版那种只重新做后训练的更新完全不是一个量级。

接入方式简单到离谱。base_url 不用动，把模型名改成 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 就能用。对，模型名里直接写着过期日期，9 月 10 日这个内测端点就下线，满打满算两天窗口。每账号限流 20 并发，计费跟 V4 Flash 一样。说是内测，其实接口、模型名、价格全公开，更像一次面向开发者的小范围公测。

开发者社区炸出来的实测数据挺猛

• 输出速度普遍 300 到 400 tokens/s，有人测到峰值 507 tokens/s

• 同样的任务跟 Vision-Exp 比，SVG 代码生成快 6 倍，长上下文检索快 5 倍多

社区还流行用「鹈鹕骑自行车的 2D 动画」测模型，V4.1 Flash 生成这个动画平均输出超过 300 tokens/s

但「成本更低」这四个字，开发者普遍没感受到。有人吐槽「5 分钟 10 块钱」，还有人说「几十块一下子就没了」。我琢磨了一下，这个矛盾其实好解释，模型快了，同样时间烧的 token 自然多了，单位 token 的钱没变，体感反而更烧钱。官方说的成本更低，大概率指推理效率提高了，能不能换成账单上的数字，还得再看看。

还有一个细节挺说明问题的。内测反馈问卷里，DeepSeek 官方直接问「这个中间版本能否全面替换线上的 V4 Pro」

翻译一下，DeepSeek 想干的事情，是用 Flash 的成本和速度，够到 Pro 的能力。要是真做到了，V4 Pro 的处境就有点尴尬了。有人把整个 V4 家族的定位画了张图，一眼就能看懂这步棋

顺带提一句背景。DeepSeek 今年在模型排行榜上有点掉队，Artificial Analysis 的智能指数 36 分，排第 15，前面的智谱、Kimi 都是国产同行。所以外界对 V4.1 的期待其实很简单，希望它能把 DeepSeek 拉回第一梯队。这次是不是简单后训练，是不是重做了预训练，等内测结束正式发布的时候应该就有答案了。

第三下，9 月 10 日降价，但没降回从前

内测端点 9 月 10 日到期，同一天中午 12 点，DeepSeek 要调整 flash 系列的定价。公告原文是这样的

空闲时段，输入缓存命中单价 0.02 元、输入缓存未命中单价 1 元，输出单价 4 元；高峰时段价格为空闲时段价格的 2 倍。

对比之前的价格，我做了张表

听着挺美好是吧。但社区里马上有人算了笔账，现在这个价格，跟 V4 Flash 最开始 2.5 折的时候比，缓存输入 0.02 对 0.02 持平，非缓存输入 1 对 1 持平，输出 4 对 2，贵了一倍。综合下来，这次降价大概降了百分之三四十，但比起年初最便宜的时候，还是贵了一倍多。

整个脉络捋下来是这样的。今年 4 月 V4 预览版发布时把缓存命中价格打到 0.02 元，创了全球最低纪录。5 月 V4 Pro 2.5 折永久化。8 月 13 日 V4 系列正式版上线，直接来了个峰谷分时定价，高峰时段价格翻倍，被媒体称为「价格屠夫收刀」。然后就是这次，9 月 10 日降回来的价格，仍然没回到涨价前的水平。

翻译成人话，先涨价，再降一半，你还得谢谢它。

当然，客观说，就算贵了一倍，DeepSeek 的 Flash 系列放眼全球还是便宜得离谱的档位。只是这波「降价」的宣传口径，多少有点把涨价后的回撤包装成让利的意思。

把三件事连起来看

单独看每一件事，都是常规产品更新。但串在一起，能看出 DeepSeek 在下一盘什么棋。

8 月 21 日的外挂视觉，是给没眼睛的 V4 Flash 临时装个义眼，稳住「DeepSeek 不能看图」的尴尬。9 月 8 日的原生多模态内测，才是真正的架构级答案。而 9 月 10 日的降价，基本可以断定是在给 V4.1 正式版铺路，新架构推理效率上去了，价格才有空间往下调。

时间线上还有个细节。8 月 13 日 V4 Pro 正式版发布，同天 DeepSeek Harness 开发者预览版开源，24 小时内在 GitHub 狂揽 7 万颗星。8 月 19 日 Harness 更新，加了多模态输入和子智能体协作。8 月 21 日 Vision-Exp 上线。9 月 8 日 V4.1 内测。40 天不到，模型、多模态、Agent 开发工具连着翻新。

这个节奏说明 DeepSeek 在补课。补多模态的课，补 Agent 基础设施的课，补生态的课。今年年初那波惊艳之后，大家发现 DeepSeek 的产品体系其实挺单薄的，就一个 API 加一个官网，克克制制。现在这个克制的官网背后，基建在快速加厚。

几个没想明白的地方

第一，「成本更低」到底怎么兑现。如果是推理效率提升，那对 DeepSeek 自己是成本下降，对开发者是不是降价，中间还隔着定价策略这一层。这次 9 月 10 日的调价算是一次兑现，但幅度离社区预期还有距离。

第二，V4 Pro 会不会被自己人干掉。反馈问卷里那个「能否全面替换 V4 Pro」的问题，要是答案是肯定的，Pro 的存在意义就只剩高峰时段的稳定算力了。一个 Flash 价格的产品干 Pro 的活，对买过 Pro 高峰价（输出最高 27 元/百万 tokens）的用户来说，多少有点背刺。

第三，快和强到底是不是一回事。507 tokens/s 的输出速度确实爽，但开发者真正关心的是能力有没有跃升。现在内测版的 benchmark 数据还没放出来，要等正式发布才知道这波架构更新到底换了多少血。

写在最后

作为一个从 R1 时代就开始用 DeepSeek API 的老用户，我对这波更新的感受挺复杂的。

好的方面，多模态补上了，架构在换代，价格在可控范围内回调，节奏明显在提速。坏的方面，排行榜排名掉了，V4 Pro 那次涨价确实伤了感情，这次降价也没完全回到从前的水平。

但有一说一，DeepSeek 每次产品动作的方式我都挺欣赏。不发预热稿，不搞发布会，悄悄上线，让开发者的实测数据自己说话。这次连内测模型的过期日期都直接写进模型名里，透明得近乎粗暴。

9 月 10 日中午，价格调整生效，内测端点下线。之后大概率就是 V4.1 正式版的登场。到时候 benchmark 一放，就知道这次是「梁子变回梁圣」，还是又一次「期望越大失望越大」了。