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最新：DeepSeek-V4-Flash
就在刚刚，DeepSeek-V4-Flash 正式发布了！API 开启全面公测。
一、这次到底发了什么
一句话说清：只升级了 deepseek-v4-flash 的 API。Pro 的 API 和 App、Web 端都没动。
版本号叫 DeepSeek-V4-Flash-0731。
从官方发布的信息来看，有三大重点：
二、DeepSeek-V4-Flash能力到底有多强
先看 DeepSeek 自己放出来的成绩单。
这次发布的 Flash 把自家 Pro 预览版全面超越了。九项测试，全赢。而且多项成绩已经贴着 Opus 4.8，差距在个位数以内。
不过要注意，这九项里有两项是 DeepSeek 自己造的测试集：DSBench-FullStack（内部全栈开发测试）和 DSBench-Hard（内部 Coding Agent 难题测试）。剩下七项是公开基准，但跑分条件也是 DeepSeek 自己选的（用了即将发布的 DeepSeek Harness 框架，max 档位，topp=0.95，temperature=1.0）。
更有说服力的，看看第三方。
Artificial Analysis 刚更新了 Intelligence Index v4.1，综合了 GDPval、Terminal-Bench v2.1、SciCode、Humanity’s Last Exam 等 9 项评测。
V4-Flash-0731 综合得分 50，排在 GPT-5.6 Luna（51）后面一格
把价格拉进来看，V4-Flash-0731 直接站在了绿色区域（高智能低成本）的最左侧。成本大约是 GPT-5.6 Terra 的十分之一，智能得分只差 5 分。
来看一个和 GPT-5.6 Luna 的实测对比：
官方特别注明了一句话：DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型结构、尺寸和 Preview 版保持一致，仅重新进行了后训练。也就是说，没换架构，没加参数。284B 总参数、13B 激活，一点没动。
DeepSeek团队的工程能力还是太强了。
三、官方支持接入Codex，保姆教程来了
DeepSeek-V4-Flash 正式版原生支持 Responses API 格式，针对 Codex 做了适配。
第一步：备份现有配置（可选）
一键脚本自己会备份到 ~/.codex/backup-deepseek/，但只留一份，重复运行会被覆盖。手动做一份带时间戳的更稳妥，尤其是你的 config.toml 里已经配了 MCP server 或项目信任级别的时候。
macOS / Linux：
cp ~/.codex/config.toml ~/.codex/config.toml.bak.$(date +%Y%m%d-%H%M%S)Windows PowerShell：
Copy-Item $HOME.codexconfig.toml "$HOME.codexconfig.toml.bak.$(Get-Date -Format yyyyMMdd-HHmmss)"提示文件不存在就说明你还没有配置文件，跳过即可，脚本会新建。
第二步：跑一键脚本
macOS / Linux：
bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.sh)Windows PowerShell：
irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex菜单里选 deepseek-v4-flash，首次运行会要求填 sk- 开头的 API Key，去 https://platform.deepseek.com/ 拿。
脚本会自动备份原配置、写入模型目录 ~/.codex/models.json、只改 config.toml 的必要字段（保留你原有的 MCP server 等设置）、写入前先校验语法，校验失败会中止且不动任何文件。
第三步：验证
codex启动横幅显示 model: deepseek-v4-flash 就成了。
横幅上模型名后面跟的是推理档位（图中为 xhigh），由 config.toml 里的 model_reasoning_effort 决定。接 DeepSeek 官方 API 时这个值只能填 low、high、max 三档之一，没有 medium，也没有 xhigh。
如果横幅里没有 model 这一行，检查是不是在改配置之前就已经启动的旧会话——Codex 只在启动时读配置，改完必须新开终端。
ChatGPT 桌面端的模型选择器会显示 Custom，这是正常的——桌面端把所有本地配置的模型都显示成 Custom，实际跑的是 DeepSeek 模型。VS Code 插件与 CLI 共享配置，装上直接用。
回滚
重新运行脚本选菜单选项 3，恢复到安装前状态。或者用第一步的备份手动还原
# macOS / Linux，文件名换成你的实际备份cp ~/.codex/config.toml.bak.20260731-180000 ~/.codex/config.toml
API Key 是明文存在 ~/.codex/config.toml 里的，不要提交到 Git，也不要在截图、录屏、分享配置时带出去。
四、同一天，AI 圈跟过年一样
不止 DeepSeek。今天，AI 厂商都在卷。（以下按发布时间排序）
OpenAI 降价。GPT-5.6 全系调价。Luna 降 80%，输入降到 0.2 美元 / 百万 tokens，输出 1.2 美元。Terra 降 20%。Sol 标准价不变，新增 Fast 模式，速度最高提升 2.5 倍，价格翻倍。
MiniMax 发布 H3 全模态生成模型。文本、图像、视频、声音统一理解，能输出原生双声道的音视频，最高 15 秒 2K 分辨率。计划近期开放模型权重。
字节跳动正式发布 Seedance 2.5。单次生成视频时长提升至 30 秒，支持最多 50 个多模态参考素材，已上线豆包、即梦等产品。
Gemini 3.5 Pro曝光，在LM Arena上亮相。
DeepSeek-V4-Pro 正式版还在路上，Harness 也还没发。期待 1.6T 的V4-Pro正式版！
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资深互联网从业者，专注AI工具研究与实战应用。长期跟踪ChatGPT、Claude、Stable Diffusion等前沿AI技术，擅长将复杂的技术概念转化为通俗易懂的教程。运营颜资源小站，致力于为中文用户提供高质量的AI教程、开源项目推荐和数字资源整理。
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