31 июля 2026 года DeepSeek открыл публичное тестирование V4-Flash-0731 через API, и результаты оказались достаточно неожиданными, чтобы привлечь внимание всей индустрии разработки. Модель не получила новые параметры: те же 284 млрд общих, 13 млрд активированных при каждом запросе, та же MoE-архитектура и контекст в 1 млн токенов. Все изменения пришлись на пост-тренинг. Но девять бенчмарков агентных задач и программирования выросли настолько, что V4-Flash-0731 обошёл собственный флагман V4-Pro Preview с его 1,6 трлн параметров. Цена осталась прежней: 1 юань за миллион токенов на входе, 2 юаня на выходе.
Если коротко: дешёвый вариант DeepSeek API перестал быть компромиссом. Модель работает с терминалом, анализирует репозитории и решает многошаговые задачи почти на уровне Claude Opus 4.8, при этом стоимостная разница с конкурирующими решениями измеряется десятками раз. Разберём, что именно изменилось и какие бенчмарки выросли сильнее всего.
Что нового в DeepSeek V4 Flash 0731
Это обновление DeepSeek не затронуло ни архитектуру, ни размер модели, ни контекстное окно, ни максимальный объём вывода. Те же 284 млрд общих параметров, 13 млрд активированных, MoE-структура, контекстное окно 1 млн токенов и максимальный вывод 384 тыс. токенов. Всё, что изменилось, — пост-тренинг.
Если объяснять просто: модель не переучивали с нуля, а заново прогнали через цикл тренировки привычек. Базовые знания остались на месте, но алгоритмы работы с инструментами, планирования многошаговых задач и исправления ошибок в длинных цепочках выполнения получили дополнительную прокачку. В официальном логе DeepSeek указал, что конкурентный фокус сместился с диалога и автодополнения кода в сторону Coding Agent, вызова инструментов и автоматического выполнения задач без вмешательства человека.
Обновление затронуло только API модели V4-Flash. V4-Pro, а также приложение и веб-интерфейс DeepSeek остались на прежних версиях, и обычные пользователи приложения новых возможностей пока не получат. Новая версия DeepSeek V4 Pro, по заявлению команды, выйдет позже, но точных сроков пока нет.
Бенчмарки DeepSeek V4: 9 тестов выше V4-Pro Preview
DeepSeek опубликовал результаты тестирования, проведённого через собственный тестирующий фреймворк в минимальной конфигурации с максимальными настройками, top_p=0.95 и temperature=1.0. Результаты бенчмарков DeepSeek V4 результаты впечатляют: девять из девяти тестов превзошли V4-Pro Preview, хотя Flash активирует в несколько раз меньше параметров при каждом запросе. Ниже сводка по всем бенчмаркам.
| Бенчмарк | V4-Flash Preview | V4-Flash-0731 | V4-Pro Preview |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 61.8 | 82.7 | 72.1 |
| Cybergym | 38.7 | 76.7 | — |
| Toolathlon Verified | — | 70.3 | — |
| DeepSWE | 7.3 | 54.4 | 12.8 |
| NL2Repo | 39.4 | 54.2 | — |
| Agent Last Exam | — | 25.2 | 15.8 |
| AutomationBench Public | — | 25.1 | — |
| DSBench-FullStack | — | 68.7 | — |
| DSBench-Hard | — | 59.6 | — |
Самый заметный скачок — DeepSWE: с 7.3 до 54.4, рост в 7,4 раза. Этот бенчмарк проверяет, насколько хорошо модель работает с реальными репозиториями: находит баги в незнакомом коде, меняет файлы в нескольких местах одновременно, запускает тесты и чинит ошибки по результатам выполнения. Разрыв с V4-Pro Preview составил 41,6 балла в пользу Flash, что является одним из самых больших отрывов между моделями одного семейства, замеченных в индустрии.
Terminal Bench 2.1, который измеряет работу с командной строкой и выполнение реальных задач в терминале, вырос с 61.8 до 82.7. GLM-5.2 набрал 81.0, а Claude Opus 4.8 — 85.0. V4-Flash-0731 уступает Opus 4.8 всего 2,3 балла, и это при том, что Flash стоит в десятки раз дешевле.
Ближайший результат к топовому уровню — Agent Last Exam. V4-Flash-0731 набрал 25.2, Claude Opus 4.8 — 25.7. Разрыв в полбалла.
При этом V4-Flash использует примерно шестую часть параметров V4-Pro Preview: 284 млрд против 1,6 трлн общих, и 13 млрд против 49 млрд активированных.
DeepSeek V4 Flash: От диалога к агентным задачам
До этого обновления DeepSeek V4 Flash позиционировался как эффективная версия: быстрее и дешевле V4-Pro, но объективно слабее в сложных задачах, требующих многоступенчатого планирования и работы с инструментами. Обновление сломало это предположение. Модель с 13 млрд активированных параметров обошла версию с 49 млрд активированных в задачах, которые считались безоговорочной сильной стороной Pro.
Что изменилось в поведении модели при реальном использовании? В агентных сценариях V4-Flash-0731 заметно лучше справляется с декомпозицией сложных запросов на подзадачи. Получив запрос на исправление бага в незнакомом репозитории, модель не просто генерирует патч вслепую, а сначала читает структуру проекта, находит нужные файлы, меняет код в нескольких местах, запускает тесты и правит ошибки по результатам их выполнения. Раньше для такого уровня автоматизации требовалась цепочка внешних инструментов и ручное управление переходами между ними.
Разработчики уже подтверждают данные бенчмарков на практике. В тестах с агентными задачами V4-Flash-0731 тратит около 40 секунд на задание, которое у GPT-5.6 с Codex занимает 1 минуту 47 секунд, причём результаты сопоставимого качества. Пользователи отмечают, что DeepSeek V4 генерирует код за один проход, попутно исправляя десятки багов без дополнительных запросов и ручного вмешательства в процесс.
Цифры реальные.
DeepSeek API: Responses API и интеграция с Codex
Второе крупное изменение в обновлении — нативная поддержка Responses API, которая открывает новую категорию интеграций с инструментами разработки. Раньше для подключения DeepSeek к сторонним продуктам использовался формат Chat Completions, и разработчикам приходилось писать обёртки для совместимости. Теперь V4-Flash-0731 работает с Responses API напрямую, без промежуточного слоя трансляции.
Самое заметное преимущество — интеграция с Codex, которая настроена и протестирована DeepSeek специально для этого релиза. После одной настройки DeepSeek можно вызвать из Codex CLI, десктоп-приложения ChatGPT и плагина Codex для VS Code, причём все три клиента работают с одной конфигурацией. Базовый URL остаётся прежним, нужно только переключить имя модели на deepseek-v4-flash.
Приложение DeepSeek для Android пока не получило обновление и работает на прежней модели, так что пользователи приложения новых агентных возможностей не увидят. Но если вы используете DeepSeek API в собственных проектах или через Codex, изменения вступают в силу сразу после переключения имени модели в запросах.
Цена не изменилась: 1 юань за миллион токенов на входе и 2 юаня на выходе при промахе кэша. При попадании — 0,2 юаня. V4-Pro стоит 12 и 24 юаня соответственно. Разница в 12 раз.
Просто переключите имя модели.
Что значит обновление DeepSeek V4 для разработчиков
DeepSeek V4 изменения показывают, что пост-тренинг даёт не меньше, чем рост параметров, а в сценариях работы с инструментами и кодом, возможно, даже больше. Модель с 284 млрд параметров обошла версию с 1,6 трлн без замены архитектуры и без переобучения с нуля, что ставит под сомнение доминирующую стратегию последних двух лет, согласно которой рост параметров автоматически означает рост интеллекта. Это ставит вопрос: насколько дальше можно уйти за счёт оптимизации работы с инструментами и планирования задач, а не просто за счёт масштаба модели.
Для тех, кто использует DeepSeek API в ежедневной работе, это обновление — повод пересмотреть выбор модели для агентных и кодовых задач. Если раньше для сценариев с вызовом инструментов приходилось брать V4-Pro и платить в 12 раз больше за каждый токен, теперь Flash покрывает те же сценарии по цене в разы ниже. V4-Pro Preview остаётся сильнее в задачах, требующих глубоких мировых знаний и сложной логики вне программирования, но для чисто кодовых задач граница между версиями практически стёрлась.
V4-Pro официально выйдет позже, и, судя по масштабу скачка Flash, есть основания ожидать сопоставимого роста. Внутренний тестирующий фреймворк DeepSeek пока не доступен публично, но команда уже набирает тестировщиков среди разработчиков open-source агентных проектов на GitHub. По данным OpenRouter, за первую неделю после релиза DeepSeek V4 Flash занял первое место в глобальном рейтинге с 7,22 трлн токенов недельного объёма вызовов, обойдя все модели OpenAI и Anthropic.
Если вы работаете с DeepSeek API, обновите модель в запросах на deepseek-v4-flash, чтобы получить новые агентные возможности. Приложение DeepSeek для Android обновится позже, когда V4-Pro выйдет в финальную версию и обновление дойдёт до пользовательских клиентов. Скачать DeepSeek — AI Assistant на APKPure можно уже сейчас. Последняя версия приложения доступна по ссылке ниже.
- Как скачать последнюю версию Facebook APK для Android 2026
- Как скачать последнюю версию Говорящий Том: бег за золотом APK для Android 2026
- Как скачать последнюю версию Knowunity: AI Study & Homework APK 6.34.1 для Android 2026
Источник: официальный лог обновления DeepSeek API. Данные на 31 июля 2026 года.