DeepSeek V4 Flash 正式版发布：Agent 能力大幅提升，原生支持 Codex

DeepSeek 于 2026 年 7 月 31 日将 DeepSeek-V4-Flash 正式 API 推入 public beta。调用方式不变：开发者继续选择 `deepseek-v4-flash`，即可获得更新后的 0731 模型。

DeepSeek 现在把 Flash 定位为面向严肃工具驱动任务的 Agent 与编程模型。速度和低成本仍是卖点，但已经不再是全部。

根据 DeepSeek 公布的结果，Flash 正式版在列出的九项 Agent 与 coding-agent 基准中全部超过 V4-Pro-Preview。Terminal Bench 2.1 得分 82.7，V4-Pro-Preview 为 72.1，Flash Preview 为 61.8。DeepSWE 从 Flash Preview 的 7.3 升至 54.4，DSBench-FullStack 则从 37.0 升至 68.7。

同一张表中，凡是 V4 Flash 与 GLM-5.2 都有成绩的项目，V4 Flash 都更高。部分结果已接近 Opus-4.8，包括 Terminal Bench 2.1 的 82.7 对 85.0，以及 Agents' Last Exam 的 25.2 对 25.7。

这些是 DeepSeek 官方数据，并非独立测试。公开 Code Agent 任务使用即将发布的 DeepSeek Harness minimal mode，设置为 max effort、`top_p=0.95`、`temperature=1.0`。DSBench-FullStack 和 DSBench-Hard 是内部测试集。不同 harness 与运行参数之间的跨供应商比较适合看趋势，不应当成严格受控排名。

对开发者来说，协议支持是最清晰的实用变化。V4 Flash 现在原生支持 Responses API，并针对 Codex 做了专门适配。

DeepSeek 配置指南显示，一份配置即可让模型同时出现在 Codex CLI、ChatGPT 桌面应用和 VS Code 的 Codex 扩展中。发布时，Flash 是唯一有官方 Codex 支持文档的 DeepSeek 模型。

这项集成为开发者提供了一条第一方路径，可在能处理文件、终端命令、工具和长任务循环的 coding agent 中使用 DeepSeek，也不再需要通过 Chat Completions 兼容层强行接入 Codex。

DeepSeek-V4-Flash-0731 与 DeepSeek-V4-Flash-Preview 使用相同的模型架构和尺寸。DeepSeek 表示只重新进行了后训练。

因此，这次发布把显著的 Agent 能力提升归因于后训练和 Agent 适配，而不是更大的 checkpoint。对于评估 Flash 能否在保留既有效率特征的同时提高编程能力的团队，这一点很重要。

这是一次仅限 API 的更新。DeepSeek-V4-Pro API 以及 DeepSeek App 和 Web 体验中使用的模型均未变化。DeepSeek 表示 V4 Pro 正式版将很快发布。

这个狭窄的发布边界很重要。7 月 31 日的公告并不意味着所有 V4 入口都切换到新的生产版本，也没有取代独立的 Pro 路线图。

Flash 在 V4 家族中的职责现在更清楚：它是 DeepSeek 首个原生支持 Codex 的生产级 V4 模型，并带来一套直接面向 coding agent 的基准结果。