太阳 DeepSeekV4Pro 后训练

DeepSeekV4Pro 0813正式版基于4月preview版进行后训练，显著提升了Coding和Agent能力。在Coding能力方面，TerminalBench 2.1得分87.9，DeepSWE得分62.7，表现介于GLM-5.2和Kimi K3之间。整体智能化水平提升，prompt编写要求降低，Coding任务效率接近v4 flash 0731版本，项目完整度提升。但长程任务表现仍不及Fable 5，存在早停倾向。

DeepSeekV4Pro 0813正式版沿用2026年5月Preview版永久降价75%后的价格策略，API每百万tokens输入/输出价格分别为3元/6元。相比GLM-5.2（输入31%/输出20%），对比Kimi K3（输入15%/输出6%），DeepSeekV4Pro在价格上具有明显优势，适合预算敏感的用户。

DeepSeekV4Pro 后训练版本的发布，体现了大模型在垂直领域持续优化的趋势。通过针对性训练提升Coding和Agent能力，满足企业级应用需求。未来大模型将向更专业、更高效的方向发展，为各行业数字化转型提供技术支撑。

本报告重点分析了DeepSeekV4Pro后训练版本的Coding能力、价格优势和实测体验。通过Benchmark测试和实际应用场景验证，评估其在代码生成、任务执行等方面的表现。同时对比GLM-5.2、Kimi K3等竞品，分析其差异化竞争优势。

DeepSeekV4Pro后训练版本在长程任务表现上仍存在不足，深轮次执行存在早停倾向，可能影响复杂任务的完整性和准确性。此外，虽然价格优势明显，但需关注后续版本迭代是否会影响现有定价策略。技术快速迭代下，持续优化和适配新场景是关键挑战。