DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flash
最大上下文
1M
最大輸出
384K
發布日期
暫無
輸入$0.2857 / 百萬 Token
輸出$1.1429 / 百萬 Token
DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-proDeepSeek V4 Pro 被描述為大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 總參數与 49B 啟用參數，并支援 1M token 上下文窗口，適合處理超長輸入。官方和第三方模型卡更強調它在高階推理、程式碼任務和長周期 Agent 工作流程中的能力，而不是一般聊天。相較於 V4 Flash，Pro 更偏向能力上限，適合大型程式碼库分析、複雜研究資料整合、多步驟自動化等需要深度推理的任務。
上下文視窗
1M Token
最大輸出
384K Token
發布日期
2026年4月24日
模態
DeepSeek V4 Pro 價格
| 輸入價格 | 輸出價格 | 快取讀取 |
|---|---|---|
| $1.2857/M | $3.8571/M | $0.0429/M |
DeepSeek V4 Pro API 能力
推理
支援
工具呼叫
支援
Temperature 參數
支援
附件
不支援
知識庫
2025-05-01
Endpoint 協議
Completions APIResponses API
DeepSeek V4 Pro 模型亮點
DeepSeek V4 Pro 適合長內容脈絡推理、Agent 工作流程與複雜軟體工程任務的核心優勢。
Agent 任務執行
正式版強化自主規劃、工具使用與多步驟任務完成能力，適合建構複雜的 Agent 工作流程。
程式碼庫級開發
經評測的程式碼庫理解與軟體工程能力，可支援跨多個檔案分析並執行一致的修改。
百萬級內容脈絡
一百萬 token 的內容脈絡視窗，可在同一內容脈絡中處理大量程式碼、文件與工作歷程。
可調整推理
提供 low、high 與 max 三種推理層級，開發者可依工作複雜度調整思考深度。
開放權重部署
官方模型權重以 MIT 授權條款發布，開發者可在自有或受控的基礎設施中執行與調整模型。
DeepSeek V4 Pro 使用情境
適合運用 DeepSeek V4 Pro 處理程式碼庫維護、終端機工程、工具驅動自動化與長內容脈絡分析的典型工作。
程式碼庫維護
分析程式碼庫中的相依關係、找出受影響的檔案，並針對已回報的軟體問題進行一致的修正。
終端機工程工作
使用命令列工具檢查專案、修改程式碼、執行建置與測試，並透過反覆檢查診斷問題。
多工具自動化
規劃工具呼叫順序、解讀中間結果，並持續執行直到完成工作流程或產出結構化成果。
技術問題求解
針對複雜的數學、科學、網路安全與工程問題進行深入推理，產出逐步解答或調查方案。
長內容脈絡分析
檢閱大量文字或原始程式碼，追蹤相距較遠段落之間的關聯，並產出整合後的分析結果。
如何透過 TokenHub API 使用 DeepSeek V4 Pro
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)DeepSeek V4 Pro 基準測試
| 指數分數 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis 綜合能力指數 | Artificial Analysis 綜合能力評分 | 40.8 |
| Artificial Analysis 程式碼能力指數 | Artificial Analysis 軟體任務評分 | 43.2 |
| 知識與推理 | ||
| GPQA | 高階科學問題求解 | 90.5% |
| HLE | 廣泛專家級考試集合 | 33.5% |
| 程式碼與工程 | ||
| SciCode | 科學計算程式碼挑戰 | 46.4% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度終端任務執行 | 41.7% |
| 指令遵循與 Agent 任務 | ||
| IFBench | 指令約束遵循 | 71.3% |
| AA-LCR | 長上下文推理 | 65% |
| τ²-Bench | Agent 工作流程任務 | 94.2% |
指標來源 Artificial Analysis
DeepSeek V4 Pro 比較
DeepSeek V4 Pro API 常見問題
解答關於 DeepSeek V4 Pro API、價格、程式與推理能力、上下文長度、基準測試和模型比較的常見問題。
DeepSeek V4 Pro 是什麼模型？+
DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 針對旗艦級推理、程式開發與代理任務推出的模型。
哪些任務適合 DeepSeek V4 Pro？+
適合複雜程式開發、代理流程、長上下文分析，尤其適合重視最高回應品質的情境。
DeepSeek V4 Pro 哪項能力最突出？+
核心優勢是DeepSeek V4 系列中的高階推理與代理式程式開發，並具備可切換的思考與非思考模式。
團隊何時不該選 DeepSeek V4 Pro？+
它會使用更多運算，因此延遲與成本可能較高。 更重視回應速度與成本效益時，可考慮 DeepSeek V4 Flash。
呼叫 DeepSeek V4 Pro 前要確認什麼？+
使用 TokenHub 顯示的精確識別碼，並依帳戶文件確認目前功能。
DeepSeek V4 Pro 和 Kimi K3 該怎麼選？+
應依實際工作負載選擇，而不是只看通用排名。請結合所需輸入模態、API 價格、輸出量、延遲、工具呼叫和自己的正式環境評測結果，比較 DeepSeek V4 Pro 與 Kimi K3。
DeepSeek V4 Pro 的上下文長度和最大輸出是多少？+
請查看上方目前模型資料中的 DeepSeek V4 Pro 上下文長度和最大輸出。上下文長度決定單次請求可包含多少資料，最大輸出決定單次回應可生成多少內容。
準備呼叫 DeepSeek V4 Pro？
透過一個 API Key 接入 DeepSeek V4 Pro 與更多 AI 模型。
媒體與討論
精選與此模型相關的公開影片和貼文。
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