日期：2026-07-31 DeepSeek-V4-Flash 更新 DeepSeek-V4-Flash API的官方发布现已进入公测阶段。API调用方法保持不变 —— 只需将模型名称设置为deepseek-v4-flash即可使用最新版本。代理能力显著增强，基准结果远超V4-Pro-Preview：终端基准 2.1：82.7 NL2Repo：54.2 Cybergym：76.7 DeepSWE：54.4 Toolathlon验证：70.3 代理上次考试：25.2 自动化基准（公开）：25.1 DSBench-FullStack：68.7 DSBench-Hard：59.6 注意1：在公共基准集中的代码代理任务中，官方DeepSeek-V4-Flash使用DeepSeek Harness最小模式（即将发布）作为框架进行测试，最大努力水平为top=0.95，温度=1.0。注意2：DSBench-FullStack是一个内部全栈开发测试集，DSBench-Hard是一个内部编码代理难题测试集。官方的V4-Flash原生支持响应API格式，并为Codex专门进行了调整。关于具体配置，请参阅文档。DeepSeek-V4-Flash-0731与DeepSeek-V4-Flash-preview保持相同的模型架构和大小，仅进行了重新再训练。注意：此更新仅升级DeepSeek-V4-Flash API。DeepSeek-V4-Pro API和APP/WEB模型保持不变。DeepSeek-V4-Pro的官方发布将很快跟进。日期：2026-04-24 DeepSeek-V4 DeepSeek API现在支持V4-Pro和V4-Flash，通过OpenAI ChatCompletions接口和Anthropic接口提供。要访问新模型，base_url保持不变，模型参数应设置为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash。两个遗留API模型名称，deepseek-chat和deepseek-reasoner，将在三个月后（2026-07-24）停用。在当前阶段，这两个模型名称分别指代deepseek-v4-flash的非思考模式和思考模式。更多详情，请参见此文档。日期：2025-12-01 DeepSeek-V3.2 deepseek-chat和deepseek-reasoner已升级为DeepSeek-V3.2。deepseek-chat对应于DeepSeek-V3.2的非思考模式，deepseek-reasoner对应于DeepSeek-V3.2的思考模式。DeepSeek-V3.2-Speciale 通过临时端点提供：base_url="https://api.deepseek.com/v3.2_speciale_expires_on_20251215"。与V3.2相同的定价，无法调用工具，直到2025年12月15日15:59（UTC时间）可用。更多详情，请参见此文档。日期：2025-09-29 DeepSeek-V3.2-Exp deepseek-chat和deepseek-reasoner已升级为DeepSeek-V3.2-Exp。deepseek-chat对应于DeepSeek-V3.2-Exp的非思考模式，deepseek-reasoner对应于DeepSeek-V3.2-Exp的思考模式。更多详情，请参见此文档。日期：2025-09-22 DeepSeek-V3.1-Terminus deepseek-chat和deepseek-reasoner已升级为DeepSeek-V3.1-Terminus。deepseek-chat对应于DeepSeek-V3.1-Terminus的非思考模式，而deepseek-reasoner对应于其思考模式。此更新保持模型的原始能力，同时解决了用户反馈的问题，包括：语言一致性：减少了中英混用和偶尔异常字符的出现；代理能力：进一步优化了代码代理和搜索代理的性能。日期：2025-08-21 DeepSeek-V3.1 deepseek-chat和deepseek-reasoner已升级为DeepSeek-V3.1。deepseek-chat对应于DeepSeek-V3.1的非思考模式，而deepseek-reasoner对应于其思考模式。DeepSeek-V3.1的关键更新：混合推理架构：单一模型支持思考模式和非思考模式；推理效率提高：与DeepSeek-R1-0528相比，DeepSeek-V3.1-Think在显著更短的时间内提供答案；增强代理能力：经过后期训练优化，新模型在工具使用和智能代理任务中取得重大改进。SWE-bench验证：66.0 SWE-bench多语言：54.5 终端基准：31.3 日期：2025-05-28 deepseek-reasoner deepseek-reasoner模型升级至DeepSeek-R1-0528：增强的推理能力，在基准测试中显著提升（Pass@1）AIME 2025：70.0 → 87.5（+17.5） GPQA：71.5 → 81.0（+9.5） LCB_v6：63.5 → 73.3（+9.8） Aider：57.0 → 71.6（+14.6）注意：复杂推理任务可能会消耗比遗留R1版本更多的标记。前端开发优化生成的网页和游戏现在具有更好的美学。减少幻觉大幅减少了遗留R1版本中存在的幻觉问题。JSON输出与函数调用支持函数调用性能：Tau-bench得分：53.5（航空公司）/63.9（零售）日期：2025-03-24 deepseek-chat deepseek-chat模型升级至DeepSeek-V3-0324：增强的推理能力，基准性能显著提升：MMLU-Pro：75.9 → 81.2（+5.3）