DeepSeek V4 Pro
DeepSeek推出的旗舰编程模型，被推荐用于Claude Code后端接入，性价比出色
核心事实
时间轴 (近 90 天)
以DeepSeek V4 Pro为backbone时，SwarmRSI在OpenProblems上平均得分74.2，超过此前SOTA的67.1。
以DeepSeek V4 Pro为backbone时，SwarmRSI在NatureBench上的追平SOTA比例比同backbone的Claude Code高21.1个百分点。
以DeepSeek V4 Pro为backbone时，SwarmRSI在MLEBench Lite上奖牌率达81.8%。
聊天、摘要、Agent 子任务建议使用 DeepSeek Flash 模型，代码和推理任务建议使用 Pro 模型。
本次对比涉及的三个模型是 DeepSeek V4 Pro、Claude Fable 5.1 和 Grok Build 0.1。
MiniMax M2.7和DeepSeek V4 Pro在英伟达平台的免费接口已弃用，仅剩合作方付费接口。
在最初的论坛帖子（发布于2026年6月14日）点名MiniMax、Kimi、DeepSeek、GLM和GPT-OSS约四个月后，MiniMax已从目录消失，GPT-OSS-120B已消失仅剩20B，DeepSeek V4 Pro和原始V4 Flash于2026年8月7日弃用。
Qwen3.8-27B 官方模型卡成绩：GPQA Diamond 89.2、LiveCodeBench v6 90.3、SWE-bench Pro 61.7、Terminal Bench 2.1 73.0；Artificial Analysis Intelligence Index 52 分，与 GPT-5.6 Luna 持平，仅比 GLM-5.2（753B）和 DeepSeek V4 Pro（1.7T）低一分。
在DeepSeek V4 Pro工作负载上，以每用户160 token/秒的交互目标，Vera Rubin-NVL72的每兆瓦AI工厂吞吐量比GB300-NVL72高出最多30倍。
作者建议使用 DeepSeek V4 Flash 做漏洞发现、用 DeepSeek V4 Pro 或 Opus 等更强模型做验证
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
DeepSeek V4 Pro采用了MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构，在推理时只激活部分参数以降低计算成本
80%已验证DeepSeek 将原生多模态能力率先落地在 Flash 级别而非旗舰版本，意在优先占领高频、规模化应用场景
75%已验证原本调用DeepSeek V4 Pro的接口将自动切换至V4.1 Flash新模型，开发者无需改动代码
65%已验证对于控制流平坦化等高级混淆保护手段，AI的分析能力可能大打折扣
65%已验证DeepSeek V4 Pro是2025年4月底推出的新模型
65%已验证DeepSeek 官方在 DeepSeek V4 Pro 模型发布后推出了 DeepSeek Harness（简称 DSH）
70%待验证V4 Pro的代码生成速度明显慢于V4 Flash
90%待验证DeepSeek官方公布V4 Pro在Terminal Bench基准测试中得分高达87.9
60%待验证当前AI辅助游戏开发主要以基于Web的轻量级路径为主，使用HTML5 Canvas、Phaser.js、Three.js等框架
60%待验证以DeepSeek V4 Pro为backbone时，SwarmRSI在MLEBench Lite上奖牌率达81.8%。
50%待验证以DeepSeek V4 Pro为backbone时，SwarmRSI在OpenProblems上平均得分74.2，超过此前SOTA的67.1。
50%待验证以DeepSeek V4 Pro为backbone时，SwarmRSI在NatureBench上的追平SOTA比例比同backbone的Claude Code高21.1个百分点。
50%待验证聊天、摘要、Agent 子任务建议使用 DeepSeek Flash 模型，代码和推理任务建议使用 Pro 模型。
50%待验证本次对比涉及的三个模型是 DeepSeek V4 Pro、Claude Fable 5.1 和 Grok Build 0.1。
50%待验证MiniMax M2.7和DeepSeek V4 Pro在英伟达平台的免费接口已弃用，仅剩合作方付费接口。
50%待验证Qwen3.8-27B 官方模型卡成绩：GPQA Diamond 89.2、LiveCodeBench v6 90.3、SWE-bench Pro 61.7、Terminal Bench 2.1 73.0；Artificial Analysis Intelligence Index 52 分，与 GPT-5.6 Luna 持平，仅比 GLM-5.2（753B）和 DeepSeek V4 Pro（1.7T）低一分。
50%待验证在DeepSeek V4 Pro工作负载上，以每用户160 token/秒的交互目标，Vera Rubin-NVL72的每兆瓦AI工厂吞吐量比GB300-NVL72高出最多30倍。
50%待验证作者建议使用 DeepSeek V4 Flash 做漏洞发现、用 DeepSeek V4 Pro 或 Opus 等更强模型做验证
50%待验证镜像命名投毒以6/10的跨厂商成功率击败了指令免疫，只有DeepSeek V4 Pro在伪造任务全程干净
50%待验证该柴油机模型实现了全尺寸可拆解设计，气缸体、活塞、连杆等核心机械部件细节精细还原
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