DeepSeek V4-Flash-0731 API Enters Public Beta with Native Codex Support

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## DeepSeek-V4-Flash正式版API上线公测，Agent能力跃迁并原生适配Codex 紫金财观 紫金财观 紫金财经7月31日消息 深度求索（DeepSeek）通过API文档更新日志宣布，DeepSeek-V4-Flash正式版（内部代号 V4-Flash-0731）API上线公测。本次更新未调整模型架构与参数规模——284B总参、13B激活的MoE结构、原生1M上下文与Preview版完全一致，能力提升全部来自一轮新的后训练（Post-Training）与对齐优化。 官方披露的9项Code Agent基准显示，正式版在终端操作、工具调用、全栈开发等场景大幅跃升：Terminal Bench 2.1达82.7、Cybergym 76.7、Toolathlon verified 70.3、DeepSWE 由预览版 7.3飙至54.4，内部集DSBench-FullStack / DSBench-Hard 分别为68.7与59.6，整体表现超过V4-Pro-Preview与智谱 GLM-5.2，部分指标逼近Claude Opus 4.8。测试采用DeepSeek Harness极简模式、max 档位、top\_p=0.95、temperature=1.0。 对开发者而言，更实质性的变化在接口层：V4-Flash正式版原生支持OpenAI Responses API格式，并针对Codex完成专项适配。一次配置即可在Codex CLI、ChatGPT 桌面端、VS Code Codex插件中直连DeepSeek，无需第三方桥接；base\_url不变，模型名切到deepseek-v4-flash即可迁移 。 [...] 需注意，本次升级仅覆盖V4-Flash 的API接口，V4-Pro的API、App 与 Web端模型均未变动，普通聊天用户暂无明显感知。官方表示V4-Pro正式版将尽快发布，Responses API对Pro的支持预计8月初跟进。

# DeepSeek-V4-Flash 正式 API 上线：原生支持 Codex 云头条 打开网易新闻 查看精彩图片 2026 年 7 月 31 日，DeepSeek 宣布，DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 进入公开测试。 此次更新重点提升 Agent 与编程任务能力，并原生支持 Responses API 格式，可直接适配 Codex。 新版本模型名称为 DeepSeek-V4-Flash-0731。 DeepSeek 特别说明，该版本与此前的 V4-Flash-Preview 采用完全相同的模型架构和参数规模，能力提升主要来自后训练升级，并非扩大模型规模或更换底层架构。 此次更新仅应用于 DeepSeek-V4-Flash API。 DeepSeek-V4-Pro API，以及 DeepSeek App、网页端当前使用的模型均未调整。 DeepSeek 同时透露，DeepSeek-V4-Pro 正式版将尽快发布。 多项 Agent 测试成绩接近闭源模型 DeepSeek 公布的测试数据显示，V4-Flash-0731 在九项 Agent、代码开发和终端操作基准中，均明显超过 V4-Flash-Preview，部分成绩同时超过此前的 V4-Pro-Preview。 在测试模型操作终端并独立完成真实任务的 Terminal-Bench 2.1 中，V4-Flash-0731 得分为 82.7，高于 V4-Flash-Preview 的 61.8 和 V4-Pro-Preview 的 72.1，也超过 GLM-5.2 的 81.0，仅低于 Claude Opus 4.8 的 85.0。 Terminal-Bench 2.1 涵盖软件配置、系统管理、模型训练等沙盒终端任务。 [...] DeepSeek还表示，新版本已完成对 Codex 的适配。 开发者可以通过配置 DeepSeek API，将 V4-Flash 用作编程智能体背后的模型，执行读取代码仓库、调用终端、修改文件和验证结果等连续任务。 DeepSeek-V4-Flash 最初于 2026 年 4 月发布，采用混合专家架构，总参数量为 2840 亿，每次推理激活约 130 亿参数，并支持最高 100 万 Token 上下文。其定位是以更低推理成本和更快响应速度，

注2：DSBench-FullStack是内部使用的全栈开发测试集，DSBench-Hard是内部使用的Coding Agent难题测试集。 值得一提的是，DeepSeek Harness极简模式作为一个即将独立发布的测试框架，此次随成绩一同亮相，也暗示了DeepSeek在构建标准化Agent评测生态方面的布局——不只是训练更强的模型，还要提供更可靠的评测工具。 原生支持Responses API，适配Codex 除了基准成绩的飞跃，正式版V4-Flash在工程适配上也有重要更新——原生支持Responses API格式，并针对性适配了Codex。 这意味着开发者可以更自然地将V4-Flash接入现有的Codex工作流，降低迁移成本。具体配置方法可参考DeepSeek官方文档。 模型结构未变，后训练是关键 一个值得注意的细节是：DeepSeek-V4-Flash-0731的模型结构和尺寸与Preview版保持完全一致，仅重新进行了后训练。 换句话说，底座没有变，变的是"后天教育"。这恰恰说明，在Agent能力这条赛道上，后训练策略的优化空间依然巨大。同样的模型架构，经过更精细的后训练调优，就能在基准测试中产生质的飞跃——这对整个行业的启示是深远的。 此次升级范围：仅限V4-Flash API 升级范围说明 已升级：DeepSeek-V4-Flash API接口 未升级：DeepSeek-V4-Pro API 未升级：APP端 / WEB端模型 即将发布：DeepSeek-V4-Pro正式版（将尽快发布） 需要注意的是，本次升级仅涉及DeepSeek-V4-Flash的API接口。如果你是V4-Pro的用户，或者是通过APP/Web端使用DeepSeek的用户，此次更新暂不影响你。 [...] 7月31日，DeepSeek正式向公众开放V4-Flash正式版API公测。这一次，最亮眼的关键词是——Agent能力大幅跃升。 9项基准测试成绩全面披露，多项指标远超此前发布的V4-Pro-Preview预览版，直接将“代码智能体”的天花板又顶高了一截。 从Terminal Bench到DSBench-Hard，从网络安全对抗到全栈开发，DeepSeek-V4-Flash正式版展现出了令人瞩目的“全能Agent”潜质。 这意味着什么？意味着AI不再只是“能写代码”，而是开始真

DeepSeek V4-Flash 正式版 API 上线，原生适配 Codex DeepSeek 今天把 V4-Flash 从预览版升级为正式版 API，版本号 0731。模型架构和参数规模没变，还是 284B 总参数、13B 激活的混合专家架构，改动集中在后训练上。 升级的核心是智能体（Agent）能力。DeepSeek 的说法是“多项 Agent 基准成绩大幅超过此前的 V4-Pro-Preview”。这句话的意思是，便宜的那个模型（Flash）经过后训练调优之后，在编程和工具调用任务上反超了贵的那个模型（Pro）的预览版。Pro 的正式版还没出，所以这个对比有时间差，但趋势本身值得关注：后训练对智能体场景的提升空间可能比很多人想的大。 另一个看点是 V4-Flash 现在原生支持 Responses API 格式，专门针对 OpenAI 的 Codex 做了适配。Codex 是 OpenAI 的 AI 编程助手，覆盖命令行工具（CLI）、ChatGPT 桌面端和 VS Code 扩展三个入口。之前 DeepSeek 的 API 只兼容 OpenAI ChatCompletions 和 Anthropic 两种格式，想接 Codex 得走代理转换。现在这个中间层不需要了，DeepSeek 甚至提供了一键配置脚本，跑完之后 Codex 所有客户端自动切换到 DeepSeek 模型。 你可以用每百万 Token 输入 0.14 美元、输出 0.28 美元的价格跑 AI 编程任务，同时享受 100 万 Token 的上下文窗口。做个对比，Codex 默认使用的 OpenAI 自家模型，同等量级的价格要贵上一个数量级。对于跑大量 Agent 循环的编程任务来说，Token 成本不是差个百分比的问题，是完全不同的成本结构。 有两点需要注意： 第一，这次只升级了 API [...] user avatar DeepSeek @deepseek\_ai Jul 31 🚀 DeepSeek-V4-Flash Official API is now LIVE in public beta! 🔷 We’ve massively upgraded its Agent capabilities—benchmark scores are now far sur