DeepSeek 于 7 月 31 日发布了其经济型 AI 模型 V4 Flash 的 "0731" 重大更新。根据 Artificial Analysis 智能指数，新版本得分 50 分，较 2026 年 4 月发布的上一版 V4 Flash 提升了 10 分。这一分数仅比 OpenAI 的经济型模型 GPT-5.6 Luna 低 1 分，但每任务成本却低了约 60%，即便在 OpenAI 已降价 80% 之后依然如此。
成本优势主要源于 DeepSeek 高达 98% 的缓存折扣，远高于行业标准的 90%。此外，新模型比其前代少消耗 12% 的 token。这些因素使得 V4 Flash "0731" 在性价比上占据了领先地位。
在性能方面，新模型在所有测试类别上均较前代有所提升，其中代理任务的进步最为显著。在专门测试模型处理复杂真实世界办公任务的 GDPval 基准上，其得分从 1,189 Elo 点跃升至 1,559 Elo 点。同时，模型的幻觉发生率也有所降低。
架构方面，V4 Flash "0731" 保持了与前代相同的设计：总参数 2840 亿，激活参数 130 亿，上下文窗口为 100 万 token。模型权重已在 Hugging Face 上以 MIT 许可证开源。
这一更新使得 DeepSeek 在低成本模型市场中对 OpenAI 构成了直接挑战。分析人士指出，DeepSeek 通过激进的缓存折扣和 token 效率优化，显著降低了推理成本，这可能迫使其他厂商进一步调整定价策略。对于开发者而言，更低的成本意味着更低的 API 使用门槛，可能加速 AI 应用的普及。
值得注意的是，尽管 V4 Flash "0731" 在智能指数上接近 GPT-5.6 Luna，但两者在具体任务上的表现差异仍需进一步观察。Artificial Analysis 的指数主要反映综合能力，而实际应用中的表现可能因场景而异。此外，开源策略使得 DeepSeek 的模型可以被广泛部署，这在一定程度上削弱了闭源模型的服务壁垒。
总体而言，DeepSeek 此次更新延续了其以高性价比抢占市场的策略，而 OpenAI 的降价回应也表明竞争正在加剧。未来，大模型市场的价格战和技术迭代节奏或将进一步加快。