DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeek推出的大语言模型，纯API按token计费，面向编程与通用推理场景提供较高性能
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Artificial Analysis 在最大努力级别下运行其智能指数时，九月版生成了约 2.5 亿输出 token，而中位数为 1.3 亿，比 DeepSeek V4 Pro 0813 多 62%。
V4.1 Flash 1017 于 10 月 17 日发布，V4 Pro 0813 于 8 月 13 日发布
在 Terminal-Bench 4.0 基准上，V4.1 Flash 1017 得分为 42.3，V4 Pro 0813 得分为 12.4
第三方平台 AIHubMix 挂牌价：Flash 1017 为 $0.3098 输入 / $1.2392 输出，Pro 0813 为 $1.3944 输入 / $4.1832 输出
在 40 次调用、120 万输入 token（90% 缓存命中）、6 万输出 token 的 Agent 修 bug 会话假设下，按 AIHubMix 挂牌价计算，Flash 1017 高峰时段成本 $0.118、非高峰 $0.059；Pro 0813 高峰 $0.469、非高峰 $0.233；Pro 每会话成本约为 Flash 的四倍
Artificial Analysis 发现九月版 Flash 在其指数上使用的输出 token 是 Pro 0813 的 1.62 倍
在 ProgramBench、NL2Repo-Bench、Automation-Bench、Agents' Last Exam 四个基准上，V4.1 Flash 1017 得分分别为 29.1、68.2、60.5、35.4，均高于 V4 Pro 0813 的 15.5、61.5、43.2、25.7
基于 AIHubMix 的 API 调用需要 AIHUBMIX_API_KEY，base_url 为 https://aihubmix.com/v1，模型 ID 分别为 deepseek-v4.1-flash-1017 和 deepseek-v4-pro-0813
在纯文本 HLE 子集上，V4.1 Flash 1017 得分 44.0，超过 V4 Pro 0813 的 42.7
DeepSeek 未公布 V4.1 Flash 1017 在 GPQA Diamond 上的分数；Pro 0813 在该项得分为 92.4，九月版 Flash 为 90.9
还有 2 条时间轴事件
全部知识事实 (12)
V4.1-Flash-1017 在 DeepSWE 评测集上得分为 77.0 分。
65%已验证Artificial Analysis评测显示DeepSeek V4.1 Flash在Intelligence Index得分40，超过V4 Pro成为DeepSeek新旗舰，采用原生多模态输入，输入激活参数8B、输出激活参数16B，以MIT许可开放
65%待验证Artificial Analysis 在最大努力级别下运行其智能指数时，九月版生成了约 2.5 亿输出 token，而中位数为 1.3 亿，比 DeepSeek V4 Pro 0813 多 62%。
50%待验证在 Terminal-Bench 4.0 基准上，V4.1 Flash 1017 得分为 42.3，V4 Pro 0813 得分为 12.4
50%待验证第三方平台 AIHubMix 挂牌价：Flash 1017 为 $0.3098 输入 / $1.2392 输出，Pro 0813 为 $1.3944 输入 / $4.1832 输出
50%待验证在 40 次调用、120 万输入 token（90% 缓存命中）、6 万输出 token 的 Agent 修 bug 会话假设下，按 AIHubMix 挂牌价计算，Flash 1017 高峰时段成本 $0.118、非高峰 $0.059；Pro 0813 高峰 $0.469、非高峰 $0.233；Pro 每会话成本约为 Flash 的四倍
50%待验证Artificial Analysis 发现九月版 Flash 在其指数上使用的输出 token 是 Pro 0813 的 1.62 倍
50%待验证在纯文本 HLE 子集上，V4.1 Flash 1017 得分 44.0，超过 V4 Pro 0813 的 42.7
50%待验证DeepSeek 未公布 V4.1 Flash 1017 在 GPQA Diamond 上的分数；Pro 0813 在该项得分为 92.4，九月版 Flash 为 90.9
50%待验证在 ProgramBench、NL2Repo-Bench、Automation-Bench、Agents' Last Exam 四个基准上，V4.1 Flash 1017 得分分别为 29.1、68.2、60.5、35.4，均高于 V4 Pro 0813 的 15.5、61.5、43.2、25.7
50%待验证基于 AIHubMix 的 API 调用需要 AIHUBMIX_API_KEY，base_url 为 https://aihubmix.com/v1，模型 ID 分别为 deepseek-v4.1-flash-1017 和 deepseek-v4-pro-0813
50%待验证V4.1 Flash 1017 于 10 月 17 日发布，V4 Pro 0813 于 8 月 13 日发布
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