界面新闻记者 | 宋佳楠

6月29日，式版DeepSeek向用户发送升级提醒邮件，高格翻正式宣布DeepSeek V4计划于7月中旬上线。式版此次版本更新不仅带来功能优化与性能提升，高格翻更将同步调整API定价策略，式版引入峰谷定价机制，高格翻高峰时段调用价格直接翻倍。式版

峰谷定价详解：高峰时段价格翻倍

为优化资源配置并提升服务稳定性，高格翻DeepSeek将每日9:00-12:00和14:00-18:00（北京时间）定义为高峰时段。式版具体价格调整如下：

DeepSeek V4 Pro

• 输入（缓存命中）：平时 0.025元/百万tokens → 高峰 0.05元
• 输入（缓存未命中）：平时 3元/百万tokens → 高峰 6元
• 输出：平时 6元/百万tokens → 高峰 12元

DeepSeek V4 Flash

• 输入（缓存命中）：平时 0.02元/百万tokens → 高峰 0.04元
• 输入（缓存未命中）：平时 1元/百万tokens → 高峰 2元
• 输出：平时 2元/百万tokens → 高峰 4元

用户权益提示：
DeepSeek团队承诺，高格翻将在实际定价调整前24小时通过邮件通知用户。式版若用户在计费调整后继续使用服务，高格翻视为同意新计费方式；若不同意，式版可选择退出服务并申请退费。高格翻

模型能力回顾：V4预览版表现强劲

此前于4月24日上线的式版DeepSeek V4预览版提供Pro与Flash两大版本，均标配百万字（1M）上下文能力，支持思考模式切换、Json输出、工具调用及对话前缀续写等企业级功能，广泛覆盖开发、办公、法律、金融等复杂场景。

• Agent能力显著增强：V4预览版已成为DeepSeek内部员工首选的Agentic Coding模型。评测显示，其使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Claude Opus 4.6（非思考模式），但与Opus 4.6思考模式仍存差距。
• Pro与Flash对比：
• V4 Pro：世界知识储备更丰富，推理能力更强。
• V4 Flash：参数与激活量更小，推理速度更快、成本更低。在简单任务上与Pro旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

价格演变史：从“全球最低”到“峰谷调控”

DeepSeek V4系列的价格策略经历了剧烈波动，旨在平衡算力成本与市场普及：

1. 首发阶段：
2. Flash版：缓存命中输入0.2元、未命中1元、输出2元。
3. Pro版：缓存命中输入1元、未命中12元、输出24元。

4. 注：受限于高端算力，Pro版初期吞吐有限。

5. 4月26日大幅降价：

6. 全系API输入缓存命中价格降至首发价的十分之一。
7. V4 Pro限时2.5折：缓存命中输入低至0.025元/百万tokens，创全球大模型价格新低。
8. V4 Flash：缓存命中输入从0.2元降至0.02元/百万tokens。

9. V4 Pro其他调整：缓存未命中输入从12元降至3元，输出从24元降至6元（限时调价）。

10. 当前峰谷定价：

11. 基于上述低价基础，通过峰谷机制进行动态调度。

行业分析：峰谷定价是算力稀缺下的必然选择

分析人士指出，DeepSeek V4正式版的峰谷定价并非单纯涨价，而是算力资源稀缺背景下的标准化调度工具。

• 调用量激增：OpenRouter数据显示，仅DeepSeek V4 Flash单模型周调用量已突破4.66万亿tokens，连续六周登顶全球单模型调用榜首（尽管环比下滑6%）。
• 痛点：企业集中办公时段算力挤兑、接口超时频发已成为常态。
• 策略本质：通过价格杠杆分流非紧急任务（如离线处理、批量运算），保障金融、代码研发、实时智能体等高优先级业务在工作时段的服务稳定性。

技术前瞻与资本动向

技术优化：DSpark框架

在正式版发布前，DeepSeek已推出DSpark更新，这是一种投机解码框架，可将模型推理速度提升60%-85%。虽然目前面向预览版，但预示着正式版在工程效率和推理成本上将有更优表现。

巨额融资与扩张

近期DeepSeek融资消息密集释放：
* 融资规模：6月16日传闻完成首轮外部融资，总额超500亿元，投后估值突破3380亿元。
* 出资方：
* 创始人梁文锋：约200亿元（最大单一出资方）。
* 腾讯：约100亿元。
* 宁德时代体系（含溥泉资本）：约50亿元。
* 网易、京东、Monolith砺思资本、IDG资本：各约30亿元。
* 正心谷投资、拾象科技：各约15亿元。

大规模招聘

DeepSeek计划将各部门规模扩大至少一倍，开放33个岗位，覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程师及职能部门，工作地点包括北京和杭州，且接受实习生。

结语

随着DeepSeek V4正式版的到来，其将补齐预览版在商用稳定性上的短板。结合充足的资本储备与人才扩张，DeepSeek有望进一步缩小与海外头部闭源模型在商业化落地方面的差距。