7月31日下午，DeepSeek在API文档更新日志里低调地挂出一则通知：V4-Flash正式版（或V4-Flash-0731）上线公测。

　　随后，开发者社区出现一个反常的事实——V4-Flash正式版在总参数、激活参数上未在原先V4-Flash预览版基础上进行任何改变，但其代码和智能体能力，竟“突变式”地达到了全球顶尖模型的水平。

　　2026年以来，头部开源模型竞争进入“万亿参数时代”。更大的算力集群顺理成章地再次成为模型能力突破的关键。

　　但这次，DeepSeek似乎再次打破了这一逻辑惯性——就像2025年春天那样。

　　自“GPT时刻”以来，“算力即智力”的规模法则（Scaling Law）被硅谷和全球资本市场奉为圭臬。

　　直到2024年末DeepSeek V3上线、2025年1月R1发布——前者以不到600万美元训练成本比肩GPT-4o，后者以纯强化学习路径逼近OpenAI o1。“规模法则”第一次遭遇正面质疑，英伟达单日市值蒸发5000亿美元，“DeepSeek时刻”由此得名。

　　然而，“DeepSeek时刻”并未终结此后各大模型企业的参数竞赛。

　　进入2026年，“规模法则”卷土重来：4月，DeepSeek V4-Pro预览版以1.6万亿的总参数、490亿激活参数开局；7月阿里Qwen 3.8-Max预览版将总参数推到2.4万亿；同月，月之暗面Kimi K3以2.8万亿参数登顶全球开源模型规模之王座。

　　“大力出奇迹”重回舞台中央——直到7月31日，DeepSeek V4-Flash-0731正式发布，堆参数的逻辑惯性才被踩下刹车。

　　根据DeepSeek官方披露，V4-Flash正式版在九项智能体与代码基准得分上，全部超过自家1.6万亿总参数、490亿激活参数的V4-Pro预览版。

　　其中，在九项基准之中的“DeepSWE”基准上，V4-Flash正式版与Pro预览版的分差达到惊人的41.6分；而在“ALE”基准上，V4-Flash正式版甚至与全球顶级的Claude Opus 4.8仅差半分。

　　也就是说，V4-Flash正式版仅使用了Pro预览版六分之一的总参数，以及不到四分之一的激活参数，便大幅度完成了对Pro预览版的反超。

　　如果只将视角停留在V4-Flash正式版和Pro预览版上，你似乎能轻易地得出一个结论：“规模法则”在这儿失灵了。

　　当然，没人会觉得“规模法则”真的失灵。在更新说明中，DeepSeek明确表示，V4-Flash正式版基准测试采用了自研的类似“Codex”的工具——DeepSeek Harness极简模式来跑分。加上此次DeepSeek采用了重做后训练的方式，加大了智能体与工具使用方向的专家训练力度，许多AI工程创新的叠加，才在真正意义上让DeepSeek再次成为算力之外的“X因素”。

　　当然，V4-Flash正式版也并非完美。

　　21世纪经济报道记者注意到，部分海外开发者社区用户指出，V4-Flash正式版的输入缓存命中率偏低、安全分类器常常超时，这在一定程度上反映出，算力和参数储备不足仍将是限制模型能力上限的瓶颈。

　　全球资本市场层面，在V4-Flash正式版上线之后，英伟达、博通、AMD等公司7月31日股价也并未出现剧烈波动。市场已经习惯了DeepSeek创新带来的震撼，也并不认为AI工程技术的迭代是算力需求的利空因素。

　　“规模法则远未到上限，国内模型规模受限只是算力不足，不是规律走到尽头。”DeepSeek创始人梁文锋此前在一个广为流传的融资会议纪要中提到。但他同时也表示，规模不再是唯一杠杆，思维链和智能体将会是下一个杠杆。

　　摩根大通此前也指出，DeepSeek强化了“算力供应扩张、定价纪律、结构性成本曲线压缩”三大支柱，对行业是顺风，而非零和。

　　然而，全球追逐顶尖模型的潮流，其实已经在悄然改变。

　　近日，根据全球多家媒体报道，部分欧美公司已经开始将中国的大模型嵌入工作流，并利用其完成大部分普通任务。仅在最复杂的任务中，这些公司才会调用Anthropic Claude Fable等顶尖模型。

　　以上变化无疑与中国模型使用成本偏低有关。而另一方面，美国模型使用权限的不可控，也让非美地区客户不得不采用备用方案。

　　部分券商的评论更值得玩味。

　　天风证券(3.720, 0.01, 0.27%)（维权）计算机缪欣君团队在V4-Flash正式版发布当天，用“大超预期”为之定调，指出其综合能力已接近Opus 4.8、智能体代码能力接近GPT-5.6 Luna，重申看好下半年国产模型链，认为尤其是“成长性30%+、有基本面”的软件公司会率先受益于AI带来的增量需求。

　　这一判断反常之处在于，过去市场普遍认为AI模型的持续进步将利空“软件即服务”类企业。而今天，DeepSeek的性价比已经足够令软件公司本身使用并提效，更多因Token账单太贵而不敢使用AI的软件公司能够开发更多高性价比AI互联网服务，过去无法被满足的AI智能体使用需求将变为现实。

　　就在几周前，当Kimi K3冲到2.8万亿参数时，头部玩家普遍相信，即便是中国模型也要遵循“更大=更强”的法则，走“大激活+高知识容量”路线。

　　V4-Flash正式版的出现则再次证明，AI发展不只需要大力出奇迹，还得慢工出细活。

　　从价格方面来看，此次V4-Flash正式版的输入（缓存未命中）、输入（缓存命中）、输出每百万Token的价格分别为0.14美元、0.0028美元和0.28美元，与“ALE”基准仅半分之差的Claude Opus 4.8相比，三者的价格分别是前者的36倍、179倍和89倍。

　　“梁文锋似乎站在了市面上所有模型玩家的对立面。”一位从事AI初创公司孵化的人士告诉记者。DeepSeek系列模型长期稳居性价比之王的宝座，导致其余公司必须至少提供比DeepSeek性能更强的模型。

　　类似的观点在V4-Flash正式版发布之后的AI开发者社区中屡见不鲜。

　　“梁文锋的DeepSeek成为了一台永不停止的收割机。”一些略激进的观点认为，“所有的AI大模型公司都在梁文锋的前面奔跑，不管用什么方式，它们必须跑到DeepSeek的前面才能生存。”