DeepSeek Comparison Tool: Match the Right Model to Your Workload

您打开DeepSeek比较工具，因为您面临一个真正的决策：是部署`deepseek-v4-pro`并支付前沿级费用，还是为了节省成本退回到`deepseek-v4-flash`，或者保持现有的`deepseek-chat`集成运行，直到旧ID退役？错误的决策可能会将每月账单乘以七，或者在需要更多推理空间的工作负载上悄然限制质量。本指南将指导您如何使用DeepSeek于2026年4月24日发布的数字以及第三方验证，将DeepSeek的当前模型相互比较，并与GPT-5和Claude 4系列进行比较。到结束时，您将拥有一个可重复的框架——定价、上下文、基准、思维模式——以自信地选择模型。

深度探索比较工具实际上需要比较的内容

一个有用的比较工具不是一个功能清单。它是一个决策辅助工具，揭示了四个影响您的账单或输出质量变量的变化：模型层级、思维模式设置、缓存命中、缓存未命中和输出桶中的令牌率，以及与您的工作负载相关的基准。其他一切都是装饰。

当前DeepSeek系列比以前短。官方模型列表仅返回两个ID：deepseek-v4-flash和deepseek-v4-pro。旧别名的解析仍然有效，但迁移窗口正在关闭。

一眼望尽当前一代

DeepSeek V4于2026年4月24日作为预览版发布。DeepSeek首次推出了其V4系列的两个预览型号，DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash。两款型号均为100万token的专家混合模型。Pro版总参数为1.6T，活跃参数49B。Flash版总参数为284B，活跃参数13B。它们使用标准的MIT许可证。两款均为开放权重；它们支持OpenAI ChatCompletions和Anthropic API，两款模型均支持1M上下文和双模式（思考/非思考）。

并列比较：DeepSeek V4-Pro 与 V4-Flash 与旧版 IDs

这是每个比较的起点表格。价格信息来源于DeepSeek官方定价页面和OpenRouter列表，截至2026年4月25日。

DeepSeek的定价页面指出，模型名称deepseek-chat和deepseek-reasoner将被弃用，它们分别对应于deepseek-v4-flash的非思考模式和思考模式。如果您维护的是旧版集成，迁移只需一行`model=`的交换；`base_url`不会改变。DeepSeek的自身建议：保留base_url，只需更新模型为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash。

如何诚实地比较基准测试

基准表格是对比工具误导读者的地方。版本漂移，运行不同，单一数字很少能捕捉到真实世界的表现。使用以下规则：引用基准，列出每个竞争对手的版本，并优先考虑模型自身的报告，该报告已与独立来源交叉核对。

Coding

目前V4-Pro看起来最强。在LiveCodeBench上得分93.5，领先于Gemini 3.1 Pro（91.7）和Claude Opus 4.6（88.8）。其Codeforces评分为3206，也超过了GPT-5.4（3168）。在SWE-Bench Verified上，第三方报告将DeepSeek V4 Pro的Terminal-Bench得分定为67.9%（与Claude的65.4%相比），LiveCodeBench为93.5%（与88.8%相比），SWE-bench为80.6%。在引用生产决策中的单个SWE-Bench数字之前，请在DeepSeek的V4技术报告中核对确切的分割（Verified / Full / Lite）。

推理、数学与知识

在数学基准测试中，V4-Pro表现强劲。IMOAnswerBench（89.8）是其相对于同行的最佳结果——远超Claude（75.3）和Gemini（81.0），尽管GPT-5.4以91.4的分数略胜一筹。HMMT 2026是Claude（96.2）和GPT-5.4（97.7）在决定性上超越V4-Pro（95.2）的唯一基准。在一般知识方面，DeepSeek直接承认V4-Pro在所有开放模型中领先，但在丰富世界知识方面落后于Gemini-3.1-Pro。

独立智能指数

DeepSeek，一个独立的基准聚合器，将V4-Pro评分置于开放权重模型的较高层次。DeepSeek V4 Pro（推理，最大努力）在人工分析智能指数上获得52分，远高于其他类似规模的开放权重模型平均水平（中位数：28）。吞吐量并不突出——它以每秒33.5个token的速度生成输出，与其他类似规模的开放权重模型相比处于较低水平（中位数：55.1个t/s）——因此，对延迟敏感的产品在投入前应进行测试。

Thinking modes: a parameter, not a model

与V3.x相比，最大的变化之一是V4中的思考模式不再是单独的模型ID。V4的两个层次通过单个请求参数暴露了三个推理设置：

• Non-thinking （默认）— 最快，最便宜。支持FIM完成（Beta）。
• Thinking (high) — set reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}. The response returns reasoning_content alongside the final content.
• 思考（最大） — reasoning_effort="max". 需要足够的输出预算；设置为 max_tokens 高以避免截断。

Chat requests hit POST /chat/completions，一个与OpenAI兼容的端点。以下是一个使用OpenAI SDK针对V4-Pro思考模式的Python示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="YOUR_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Plan the migration."}],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
    max_tokens=8000,
)

print(resp.choices[0].message.reasoning_content)
print(resp.choices[0].message.content)

API是无状态的。您必须在每个请求中重新发送对话历史——与保持会话的网页聊天不同。DeepSeek还通过相同的基URL暴露了一个与Anthropic兼容的表面，因此Anthropic SDK通过交换 base_url and api_key.

工作成本比较：相同任务，三种模型

比较工具在未显示数学计算的情况下引用每token速率时会失败。以下是相同的工作负载——100万个调用，包含一个2,000个token的缓存系统提示，一个200个token的用户消息和一个300个token的响应——针对V4的两个层次进行了成本计算。

deepseek-v4-flash

• Cached input: 2,000 × 1,000,000 × $0.0028/M = $5.60
• Uncached input: 200 × 1,000,000 × $0.14/M = $28.00
• Output: 300 × 1,000,000 × $0.28/M = $84.00
• Total: $117.60

deepseek-v4-pro

• Cached input: 2,000,000,000 × $0.0145/M = $29.00
• Uncached input: 200,000,000 × $1.74/M (list) = $348.00
• Output: 300,000,000 × $3.48/M (list) = $1,044.00
• Total: $1,421.00 at list (currently $355.25 during the 75% V4-Pro promo through 2026-05-31)

Pro在这个工作负载形状上的花费大约是Flash的10倍。在竞争环境中，OpenAI的GPT-5.4每1M输入token收费2.50美元，每1M输出token收费15.00美元，而Claude Opus 4.6每1M输入token收费5美元，每1M输出token收费25美元。DeepSeek以50-80%的成本降低提供了与这些模型相似的性能。在投入前，请验证两家提供商的价格页面——价格会变动。

决策框架：何时选择哪种模型

使用此清单。这是我每次进行新的DeepSeek部署时运行的框架。

1. 默认使用V4-Flash。 对于聊天、总结、提取、分类以及大多数编码辅助，Flash在性价比上达到了顶峰。只有在你自己评估中测量到质量差距时，才考虑升级。
2. 选择V4-Pro。 当你的工作负载是代理编码、跨长文本的多步骤自动化，或者知识密集型分析，其中基准差异（LiveCodeBench、Terminal-Bench、IMOAnswerBench）意味着更少的错误输出时。预计每调用成本增加约7-10倍。
3. 启用思考模式。 当答案必须在第一次尝试时就正确——数学、规划、多文件重构时。对于流式聊天和简短的用户回复则跳过。
4. 在2026-07-24 15:59 UTC之前迁移离旧ID。 他们今天路由到V4-Flash，但截断后请求将失败。
5. 仅在有当前定价页面打开的情况下，与GPT-5和Claude 4进行比较。 上面的竞争对手数据截至2026年4月25日准确无误，但每月都会变动。

比较工具的陷阱，这些陷阱悄无声息地破坏了你的数学

• 在一个成本计算中混合不同级别。 选择V4-Flash或V4-Pro——永远不要混合费率。
• 忘记未缓存的输入桶。 缓存的系统提示不会覆盖每次调用中的新用户消息。任何估计都应包括三个桶。
• 引用V3.2的价格作为当前价格。 V4于2026年4月24日取代了V3.2——V3.2的费率（$0.28误判 / $0.42输出）现在是历史数据。
• 认为网页聊天中没有“每日消息上限”。 DeepSeek没有公开说明上限，但缺乏文档并不等同于保证。
• 将非高峰时段折扣视为有效。 它们在2025年9月5日结束，并且没有随着V4返回。

对于后续阅读，请参阅 DeepSeek pricing calculator 将上面的数学转换为每日和每月的估计，以及 DeepSeek cost estimator 比较两个级别之间的场景。如果您想要基准深度而不是价格，请参阅 DeepSeek benchmarks 2026 页面跟踪第三方验证，随着新运行的出现。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek pricing page and the V4技术报告 before committing to a production decision.