8月12日深夜，DeepSeek把V4 Pro从预览版正式转正了。模型版本号更新为DeepSeek-V4-Pro-0813。
说实话，看到这条更新的时候，我正在整理这周的AI工具清单，差点把它当成一次常规版本迭代略过去。但仔细看完官方的评测数据之后，我坐不住了。
这次的升级幅度，不是「小幅优化」那种，是真的在Agent能力上撕开了一个口子。
Agent能力：从预览版到正式版，涨了近5倍
先看最核心的数字。
在Terminal Bench 2.1这个测试上（衡量AI智能体在真实终端环境完成复杂任务的能力），V4 Pro正式版拿下87.9分。什么概念？全球第一的Anthropic Fable 5是88.0分，差0.1分。
而预览版的分数是72.1分。从72.1到87.9，涨了15.8分，提升幅度超过20%。
更夸张的是DeepSWE软件工程能力测试，从预览版的12.8分直接飙到62.7分，接近原来的五倍。这不是「优化」，这是「换了一层皮」。
100万Token上下文+开源，两个大杀器
V4 Pro正式版支持100万Token的上下文长度。对于Agent场景来说，这意味着一个复杂的代码仓库、一个完整的项目文档、甚至一整个对话历史，都能一次性塞进去。
更关键的是，模型权重开源，MIT协议。MIT协议。
这意味着你可以把它部署在自己的服务器上，跑自己的Agent工作流，不用给任何人交API费用，也不用担心数据泄露。
对于中小企业和独立开发者来说，这基本上等于拿到了一个免费的、企业级的Agent底座。
定价策略：缓存命中白菜价
API定价方面，每百万输入Token收1.32美元，每百万输出Token收3.96美元。
但真正值得关注的是缓存命中的价格：每百万Token只要0.44美元。对于大量依赖反复调用、长上下文输入的Agent工作流来说，缓存在成本里占比极高，这个价格几乎是「白送」。
硅基流动也同步上线了Day-0首发，三档推理强度可选（低/高/最大），灵活适配不同场景。缓存命中每百万Token同样0.44美元。
对行业意味着什么
过去Agent能力基本是闭源模型的天下。OpenAI的GPT-5.6、Anthropic的Fable 5，要跑复杂的多步骤Agent任务，几乎只能调它们的API。
V4 Pro正式版的出现，第一次让开源模型在Agent能力上逼近了闭源天花板。Terminal Bench 87.9分 vs Fable 5的88.0分，0.1分的差距，几乎可以忽略。
更值得关注的是，DeepSeek在Agent能力上持续加码的趋势。从V4系列开始，DeepSeek明显把重心从通用对话转向了工具调用和Agent工作流。这一版的跃升，说明这条路走对了。
2026年下半年，Agent赛道的竞争格局可能会因为这次发布发生微妙的变化。开源模型不再是「便宜但差一截」的替代品，而是真正能跟闭源模型掰手腕的选择了。
对开发者来说，这是好事。选择多了，价格自然卷下去，最终受益的是整个生态。
100万Token上下文+MIT开源+白菜价缓存，这三件套凑齐了，独立开发者的春天来了 ?
Terminal Bench 87.9 vs Fable 5的88.0，0.1分的差距。开源追到这个程度，闭源模型该紧张了 ?
MIT协议开源这一点很多人可能低估了它的分量。意味着你可以把它部署在内网环境跑敏感的Agent任务，数据完全不出企业边界。对于金融、医疗这些对数据安全要求极高的行业，这比便宜多少钱都重要。
缓存命中0.44美元/百万Token这个价格值得细品。跑过Agent工作流的人都知道，同一个任务经常要反复调用、反复检索，缓存成本往往占总成本的大头。DeepSeek这定价策略明显是冲着大规模Agent部署来的。
87.9分和88.0分差了0.1分，但这个差距在实际应用中几乎感受不到。真正重要的信号是：开源模型第一次在Agent能力上摸到了闭源的天花板。以前选开源就是接受'便宜但差一截'，现在这个等式不成立了。