Если вы в H2 2026 собираете agent API pipeline и решаете, тащить ли DeepSeek V4-Flash-0731 в production, здесь — таймлайн, core specs, head-to-head сравнение и задокументированные caveats. 31 июля DeepSeek промотировал V4-Flash в официальный build «0731» — та же 284B/13B архитектура, что в апрельском preview, изменился только post-training — и обошёл свой же крупный V4-Pro preview на agent benchmarks примерно за 1/36–1/179 цены Claude Opus 4.8. Флагман V4-Pro и in-house Harness framework по-прежнему не выпущены.
Что реально зашипили 31 июля — и что нет
Летняя волна frontier-моделей требует отделять marketing от deliverables. Ниже — верифицируемая хронология:
- 24 апреля 2026: preview DeepSeek-V4 с двумя open-weight MIT MoE — V4-Pro (1.6T total / 49B active) и V4-Flash (284B total / 13B active), context window 1M tokens у обоих.
- 24 июля 2026: legacy aliases
deepseek-chatиdeepseek-reasonerсняты; весь трафик идёт на V4 family. - 27 июля 2026: Moonshot AI выкатила full open weights Kimi K3 (2.8T total parameters).
- 31 июля 2026:
deepseek-v4-flashпромотирован в official public API beta (build tag «0731»). Архитектура и parameter count без изменений — весь прирост из fresh post-training pass. Open weights на Hugging Face под MIT в тот же день. Changelog впервые называет «DeepSeek Harness». Критично: update только API — consumer app и web chat не тронуты. - На 5 августа 2026: official V4-Pro release не подтверждён. Китайские издания со ссылкой на anonymous sources пишут про internal testing с недели 28 июля и возможное GA-окно 10–20 августа — DeepSeek это не подтвердил, трактуйте как rumor.
Фраза «DeepSeek V4 official version» часто читается как новая модель. Это не так. DeepSeek явно пишет, что gains пришли целиком из re-run post-training, а не scaling — 284B/13B модель теперь бьёт 1.6T/49B из той же family на нескольких agentic tasks.
Спеки и API pricing: reference table
| Модель | Статус | Total / Active | Context | Input (miss / hit, за 1M) | Output (за 1M) | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash-0731 | Official (31 июл. 2026) | 284B / 13B | 1M | $0.14 / $0.0028 | $0.28 | MIT |
| DeepSeek-V4-Pro | Только preview | 1.6T / 49B | 1M | $0.435 / $0.003625 | $0.87 | MIT |
| Kimi K3 (Moonshot AI) | Open weights (27 июл. 2026) | 2.8T / ~104B (community est.) | ~1.05M | $3.00 / $0.30 | $15.00 | Modified MIT |
| GLM-5.2 (Zhipu / Z.ai) | Open (июнь 2026) | ~744B / ~40B | 1M | Не верифицировано здесь | Не верифицировано здесь | MIT |
| Qwen3.8-Max (Alibaba) | API GA (2 авг. 2026) | 2.4T / 95B | 1M | $2.00 / ~$0.17–0.25 | $6.00 | Weights pending |
Все цены — vendor-published rates. DeepSeek анонсировала будущий 2× peak-hour surcharge (9:00–12:00 и 14:00–18:00 Beijing time) без confirmed effective date. Цены и specs могут меняться — сверяйтесь с official pages перед commit в production.
Post-training вместо scaling: что под капотом V4-Flash-0731
Архитектура не менялась — менялись training data. V4-Flash-0731 идентичен april preview по size и structure. DeepSeek атрибутирует весь скачок на agent benchmarks исключительно re-run post-training — против industry default «bigger = better».
Hybrid attention, hyper-connections, Muon optimizer. Technical report «DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence» описывает три архитектурных изменения:
- Hybrid attention — Compressed Sparse Attention (CSA) + Heavily Compressed Attention (HCA), бренд «DSA» (DeepSeek Sparse Attention), режет compute и memory на long context;
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) — апгрейд над standard residual connections;
- Muon optimizer — faster convergence и training stability.
На 1M-token context V4-Pro, по заявлению DeepSeek, требует 27% per-token inference FLOPs и 10% KV cache footprint относительно V3.2 — vendor-reported efficiency без independent third-party reproduction.
Harness: первый in-house agent framework DeepSeek. 31 июля — первое official mention, позиционируется как in-house alternative Claude Code. Все agent benchmarks (Terminal Bench 2.0, Toolathlon и др.) сняты в Harness «minimal mode» — пока не публичен — при max reasoning effort, top_p 0.95, temperature 1.0. Собственный changelog предупреждает: agent scores «extremely sensitive to harness choice».
Intelligence Index и cost per task: V4-Flash vs конкуренты
| Модель | Lab | Release / weights | Total params | Artificial Analysis Intelligence Index | Avg. cost per task |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash-0731 | DeepSeek | 31 июл. 2026 (official) | 284B | 50 | $0.03 |
| Kimi K3 | Moonshot AI | 16 июл. preview / 27 июл. weights | 2.8T | 57 | $0.86 |
| GLM-5.2 | Zhipu / Z.ai | Июнь 2026 | ~744B | ~1 point above V4-Flash | Не верифицировано здесь |
| Qwen3.8-Max | Alibaba | 2 авг. 2026 GA | 2.4T | Не верифицировано здесь | Не верифицировано здесь |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | Closed source | Undisclosed | 9+ points above V4-Flash | $1.86 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | Closed source | Undisclosed | 9+ points above V4-Flash | $3.15 |
Intelligence Index и per-task cost — Artificial Analysis. Собственные agent benchmarks DeepSeek — другая методология. V4-Flash cost per task ~1/29 Kimi K3, ~1/62 GPT-5.6 Sol, ~1/105 Claude Fable 5. DeepSeek не гонится за top of leaderboard, а за «good enough intelligence at unmatched price». Контекст pricing: GPT-5.6 price cuts и API comparison, разбор релиза Qwen3.8-Max.
Hard data: что можно цитировать с источником
- Post-training дал скачок: V4-Flash-0731 — 82.7 на Terminal Bench 2.0 vs 67.9 у V4-Pro preview — та же 284B/13B architecture (DeepSeek changelog, Harness minimal mode).
- Long-context efficiency: на 1M tokens V4-Pro — 27% per-token FLOPs и 10% KV cache от V3.2 (DeepSeek technical report).
- Independent cost comparison: Artificial Analysis — V4-Flash $0.03 vs Kimi K3 $0.86 vs Claude Fable 5 $3.15 per task.
- OpenRouter usage: V4-Flash preview reportedly семь недель подряд лидировал most-used model ranking — сигнал, что agent workloads приоритизируют unit economics над peak intelligence.
Verifiable official и third-party sources — confirm latest figures перед публикацией:
DeepSeek official API documentation и changelog
Hugging Face DeepSeek model cards (DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash)
Artificial Analysis independent model benchmarks
Caveats: почему benchmarks нельзя swallow целиком
- Headline agent scores harness-dependent и self-reported. Terminal Bench 2.0 с 82.7 снят на unreleased Harness в minimal mode. Пока third parties не воспроизведут на Claude Code, Cursor и т.д. — это «vendor + specific framework» results.
- Real-world usability complaints есть. 21st Century Business Herald, ссылаясь на overseas developer community, пишет про low input cache-hit rates и occasional safety-classifier timeouts на official V4-Flash build.
- V4-Pro и Harness release dates unconfirmed. GA window 10–20 августа из anonymous sources — rumor; changelog говорит лишь «will follow as soon as possible».
- Funding и IPO reports не independently confirmed. Медиа пишут про ~$7.4B round при ~$48.7B valuation — anonymous financial media, не regulatory filings и не DeepSeek statements.
«Kill line» (斩杀线): что происходит в китайских dev-кругах
До V4-Flash-0731 китайские AI-форумы клеймили founder Liang Wenfeng как «Liang Baikai» — каламбур «Liang Empty Promise», укол за сорванный mid-July target V4-Pro. После official Flash build, превзошедшего expectations, те же сообщества вернулись к «Liang Sheng» («Liang the Sage»).
Сущностнее термин «斩杀线» (zhǎn shā xiàn), буквально «kill line»: combo good-enough performance + rock-bottom price задаёт effective bar — конкуренты, которые не бьют DeepSeek ни по capability, ни по price, рискуют потерять relevance. Отсюда moves вроде reported 80% price cut на GPT-5.6 Luna tier у OpenAI в том же окне. 31 июля, когда V4-Flash стал official, Nvidia, Broadcom и AMD почти не сдвинулись по котировкам — контраст с global AI-chip selloff начала 2025 после DeepSeek-R1 efficiency claims.
FAQ
DeepSeek V4 open source?
Да. V4-Pro и V4-Flash, включая official build V4-Flash-0731 от 31 июля 2026, — open weights под MIT на Hugging Face; commercial use, fine-tune и redistribution без дополнительного permission.
Насколько V4-Flash дешевле Claude?
По 21st Century Business Herald: official V4-Flash ~36× дешевле Claude Opus 4.8 на cache-miss input, ~179× на cache-hit input, ~89× на output — per million tokens. Vendor list prices, не independent audit.
Когда выйдет official V4-Pro?
Confirmed date нет. Changelog: «will follow as soon as possible». Reports про 10–20 августа — anonymous Chinese media, DeepSeek не подтвердил.
Можно ли trust benchmark numbers DeepSeek?
Частично. Third-party benchmarks вроде SWE-bench Verified весят больше. Agent-specific scores (Terminal Bench 2.0, Toolathlon) — на unreleased Harness; компания сама предупреждает про harness sensitivity.
Что такое DeepSeek Harness?
Первый self-developed agent execution framework DeepSeek, in-house alternative Claude Code для file editing, tool calls и multi-step engineering. Named в changelog 31 июля 2026, публично ещё недоступен.
DeepSeek V4-Flash-0731 выводит playbook «good-enough intelligence at rock-bottom price» на новый уровень — но Harness не public и V4-Pro без confirmed GA date. Пока нет independent reproduction, для валидации local agent workflows на real Apple Silicon и side-by-side сравнения harness behavior dedicated physical host с on-demand reset часто предсказуемее shared GPU pool. Посуточная аренда облачного Mac mini VMSPIN — MDM auto-provisioning, SSH + VNC dual access, удобно для short benchmark runs и multi-toolchain comparisons. См. также гайд по аренде Mac mini M4 и страницу pricing, если взвешиваете API costs против local deployment.