DeepSeek V4 Flash 0731 在 Artificial Analysis 智能指数上取得 50 分，较 DeepSeek V4 Flash（2026 年 4 月发布）跃升 10 分，领先 DeepSeek V4 Pro 6 分。它与早前的 DeepSeek V4 Flash 共享完全相同的架构和定价，并进入我们智能 vs 单任务成本帕累托前沿。

@deepseek_ai 的 DeepSeek V4 Flash 0731 在智能指数上仅落后 GPT-5.6 Luna（max，51 分）1 分。即便 OpenAI 今日对 GPT-5.6 Luna 降价 80%，DeepSeek V4 Flash 0731 在 DeepSeek 官方 API 上的单任务成本仍比智能水平相当的 GPT-5.6 Luna（max）低约 60%。其中一个关键驱动因素是 DeepSeek 官方 API 约 98% 的缓存命中折扣，这一折扣力度显著高于业内多数厂商提供的 90% 缓存命中折扣。

新模型较上一代 DeepSeek V4 Flash（40 分）有显著提升，与 GLM-5.2（max，51 分）仅差 1 分。它仍落后由 Kimi K3（max，57 分）保持的开源权重前沿 7 分。作为补充参照，该模型与近期发布的 Gemini 3.6 Flash（50 分）持平，落后 Muse Spark 1.1（xhigh，51 分）1 分。DeepSeek 预计将在未来数周内发布该模型的完整权重。

DeepSeek V4 Flash 0731 保留了 1M token 的上下文窗口，模型规模与 DeepSeek V4 Flash 保持一致，总参数量 284B，推理时激活参数 13B。

关键结果：

➤ 智能体性能提升：DeepSeek V4 Flash 0731 在我们聚焦智能体真实工作任务的评测 GDPval-AA v2 上取得 1559 的 Elo 评分，较上一代 DeepSeek V4 Flash 的 1189 分大幅提升。权重发布后，这将是开源权重中第二高的得分，仅次于 Kimi K3（max，1687 分），领先于 GLM-5.2（max，1510 分）。Terminal-Bench 2.1 提升 17 个百分点至 79%，τ³-Bench Banking 提升 8 个百分点至 31%。

➤ 相较前代，token 使用量下降 12%：DeepSeek V4 Flash 0731 运行智能指数测试约消耗 2.06 亿输出 token，而上一代 DeepSeek V4 Flash 约为 2.34 亿。新版本 token 效率更高，以更少的输出 token 总量取得了更高的智能指数。

➤ DeepSeek V4 Flash 0731 在智能指数中的每一项评测上都优于前代：除智能体能力提升外，CritPt 提升 9 个百分点至 17%，SciCode 提升 5 个百分点至 50%，Humanity's Last Exam 提升 5 个百分点至 37%，AA-LCR 提升 3 个百分点至 66%，GPQA Diamond 提升 1 个百分点至 91%。

➤ AA-Omniscience 的改进主要源于模型幻觉的减少，而非准确率的提升：DeepSeek V4 Flash 0731 的 AA-Omniscience 指数为 -16，较前代提升了 7 个点。这一提升完全由幻觉率的下降驱动，整体准确率（正确百分比）保持不变。其 AA-Omniscience 幻觉率为 84%，较前代下降 12 个百分点，与 GPT-5.6 Terra（max，85%）和 Mistral Medium 3.5（82%）等模型相当。

更多模型详情：

➤ 上下文窗口：1M tokens（与 DeepSeek V4 Flash 相同）

➤ 规模：284B 总参数（13B 激活参数）

➤ 输入模态：仅支持文本输入和输出

➤ 可用性：可通过 DeepSeek 官方 API 使用

➤ 定价：每 1M 输入/输出 tokens 分别为 $0.14/$0.28，与 DeepSeek V4 Flash 保持一致。缓存命中价格为每 1M tokens $0.0028，折扣幅度达 98%