DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。
DE
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek · 2026-04-24
VS
DE
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek · 2026-04-24
逐项对比
| 项目 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash | 说明 |
|---|---|---|---|
| 适合场景 | 长上下文推理 | 代码库分析 | 先按你的实际任务选择，不要只看模型名称。 |
| 关键差异 | 推理 | 编程 | 这一行说明两者在使用方式上的核心差别。 |
| 输入 | ¥9/M | ¥3/M | 提示词或检索内容较大时，价格越低越好。 |
| 输出 | ¥27/M | ¥9/M | 推理密集或长文本生成场景中，价格越低越好。 |
| 上下文长度 | 1M | 1M | 处理代码仓库、检索资料与长转录时，容量越大越好。 |
| 输入模态 | 文本 | 文本 | 输入类型越丰富，越不需要额外接入视觉或视频模型。 |
结论
DeepSeek V4 Pro的 Tokiway Intelligence 与 Coding Index 更高，同时保留相同的 1M 上下文和 384K 输出，是能力默认项；若更看重约低 12 倍的输入成本和低 11.7 倍的输出成本，则选择 Flash。
怎么选
适合选择 DeepSeek V4 Pro 的情况
- Tokiway 最高推理档位的 Intelligence Index 为 44.3、Coding Index 为 47.5
- 输入 ¥12.6/M、输出 ¥24.5/M
- 1M 上下文与 384K 最大输出，适合纯文本长内容任务
适合选择 DeepSeek V4 Flash 的情况
- 价格最低：输入 ¥1.05/M、输出 ¥2.1/M
- Tokiway 最高推理档位的 Intelligence Index 为 40.3、Coding Index 为 38.7
- 1M 上下文与 384K 最大输出，适合高吞吐纯文本任务
模型简介
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro 被描述为大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 总参数与 49B 激活参数，并支持 1M token 上下文窗口，适合处理超长输入。官方和三方模型卡更强调它在高级推理、代码任务和长周期 Agent 工作流中的能力，而不是普通聊天。相比 V4 Flash，Pro 更偏能力上限，适合大型代码库分析、复杂研究资料综合、多步骤自动化等需要深度推理的任务。
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash 保留了 V4 系列的 1M token 长上下文能力，但采用更轻量的 MoE 配置，常见模型卡描述为 284B 总参数、13B 激活参数。它的重点不是最大推理深度，而是更快推理、更低调用成本和更适合生产环境的吞吐量。对于高频请求、批量处理和长上下文但不一定需要最高推理强度的任务，Flash 会比 Pro 更合适。