DeepSeek-V4-Flash-0731实测：性能追平顶级闭源，成本碾压

DeepSeek-V4-Flash-0731 发布后，凭借极低的使用成本和比肩顶级闭源模型的性能，在开发者社区引发大量实测。数据显示该模型智能指数达到 50 分，追平了 Gemini 3.6 Flash，实际任务能力接近 Claude 3.5 Sonnet。在多项复杂任务实测中，它以极低的 token 消耗证明了开源模型在当前 AI 价格战中的绝对性价比优势。

已确认

• 性能跑分：据 Artificial Analysis 测评数据，DeepSeek V4 Flash (0731) 取得 50 分，追平 Gemini 3.6 Flash，接近 2026 年 3 月创下的 51 分最高纪录。@bindureddy 指出其实际任务能力接近 Claude 3.5 Sonnet。
• 成本碾压优势：@teortaxesTex 指出，虽然 GPT-5.6 Luna 输入价格低廉，但其输出 token 价格（$1.20/M）远高于 DeepSeek（$0.28/M）。@autooff 以每月 70 亿 token 估算，Luna 约需 250 美元，DeepSeek 仅为其三分之一。@zainhas 的对比数据表明，单任务成本 DeepSeek 为 $0.03，Luna 为 $0.07，便宜 2.3 倍。@Hesamation 也补充，即便 Luna (max) 经历 80% 降价，DeepSeek V4 Flash 依然几乎等同于免费。
• 编程与 3D 任务：@cedricchee 在 Codex CLI 中测试 248B 参数的 DeepSeek-V4-Flash 生成 3D 体素宝塔花园，耗时 10 分钟仅花 0.07 美元；另一次 37 次 API 请求的测试耗时 17 分钟，消耗约 379 万 token，仅花费 0.04 美元。@Arindam1729 用其编写 3D 贪吃蛇游戏，3 次迭代完成，总成本不到 1 美元。@Teknium 也转发了单次复杂 Agent 任务耗时 32 分钟仅花 0.07 美元的测试。
• 多模态与安全测试：@teortaxesTex 在同价位测试中，DeepSeek V4-Flash 在三项 Canvas 渲染测试中胜过 GPT-5.6 Luna。但在网络安全 CVE 基准测试中，DeepSeek Flash v4 找回 24/32 个 CVE（pass@3 召回率 75%），性价比仍逊于 Luna。
• 推理速度：@benburtenshaw 报告该模型在推理端点可达 400 tokens/s 生成速度，租用成本仅 10 美元/小时。
• 本地部署：多位开发者分享了本地运行经验。@AmbitiousFold2874 使用 4 张 5060 Ti (16GB) 搭配 DDR4 3200 内存，在 128k 上下文下运行；@LegacyRemaster 使用 RTX 6000 (96GB) 与 W7800 (48GB) 混合算力运行 Q3KXL 量化版；@Different-Pickle1021 在 A100 (40GB) 上使用 Q8KXL 量化（162GB）并将专家层卸载至 CPU，生成速度约 15.8GB 显存占用；@Nyghtbynger 在 200K 上下文中测试，模型保持连贯性；@xjdr 指出提示词格式和工具调用怪癖可能引发集成问题；@zephyrz9 在 M3 Ultra Mac Studio (512GB) 上达到 40 tok/s；@Fit-Produce420 在 AMD Strix Halo 上支持约 64K 上下文，速度约 35 tok/s；@akhaliq 转发使用 7 张 3090 运行 Q8 量化版。

尚未确认

• 部分为开发者个人实测，未提供完整复现细节，结果可能因任务具体设定而异。
• 关于 DeepSeek V4 Flash 与 Luna 的智能评分（50 vs 51）来自 @zainhas 与 @joorklee 的引用，但未说明具体评测方法。

为什么重要

DeepSeek V4 Flash 以极低的价格提供了接近甚至超越部分闭源模型的能力，大幅改变了 AI 服务的成本结构。在 OpenAI 等厂商发起降价战的背景下，该模型不仅对头部厂商构成了实质性的竞争压力，也为开发者提供了极具性价比的平替方案。

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