DeepSeek 於 7 月 31 日釋出了其經濟型 AI 模型 V4 Flash 的 "0731" 重大更新。根據 Artificial Analysis 智慧指數，新版本得分 50 分，較 2026 年 4 月釋出的上一版 V4 Flash 提升了 10 分。這一分數僅比 OpenAI 的經濟型模型 GPT-5.6 Luna 低 1 分，但每任務成本卻低了約 60%，即便在 OpenAI 已降價 80% 之後依然如此。
成本優勢主要源於 DeepSeek 高達 98% 的緩存摺扣，遠高於行業標準的 90%。此外，新模型比其前代少消耗 12% 的 token。這些因素使得 V4 Flash "0731" 在價效比上佔據了領先地位。
在效能方面，新模型在所有測試類別上均較前代有所提升，其中代理任務的進步最為顯著。在專門測試模型處理複雜真實世界辦公任務的 GDPval 基準上，其得分從 1,189 Elo 點躍升至 1,559 Elo 點。同時，模型的幻覺發生率也有所降低。
架構方面，V4 Flash "0731" 保持了與前代相同的設計：總引數 2840 億，啟用引數 130 億，上下文視窗為 100 萬 token。模型權重已在 Hugging Face 上以 MIT 許可證開源。
這一更新使得 DeepSeek 在低成本模型市場中對 OpenAI 構成了直接挑戰。分析人士指出，DeepSeek 通過激進的緩存摺扣和 token 效率最佳化，顯著降低了推理成本，這可能迫使其他廠商進一步調整定價策略。對於開發者而言，更低的成本意味著更低的 API 使用門檻，可能加速 AI 應用的普及。
值得注意的是，儘管 V4 Flash "0731" 在智慧指數上接近 GPT-5.6 Luna，但兩者在具體任務上的表現差異仍需進一步觀察。Artificial Analysis 的指數主要反映綜合能力，而實際應用中的表現可能因場景而異。此外，開源策略使得 DeepSeek 的模型可以被廣泛部署，這在一定程度上削弱了閉源模型的服務壁壘。
總體而言，DeepSeek 此次更新延續了其以高性價比搶佔市場的策略，而 OpenAI 的降價回應也表明競爭正在加劇。未來，大模型市場的價格戰和技術迭代節奏或將進一步加快。