突发!DeepSeek V4 Flash史诗级更新,跑分直逼 Opus 4.8,价格不变,原生接入Codex


 

DeepSeek V4 Flash正式版官方API开启公测。

这次更新堪称疯狂,绝对没有开玩笑。V4 Flash的智能体能力迎来了史诗级飞跃,跑分直接逼近Opus 4.8。

突发!DeepSeek V4 Flash史诗级更新,跑分直逼 Opus 4.8,价格不变,原生接入Codex

在DeepSWE基准测试中,V4 Flash拿下了54.4百分比的高分。在TerminalBench测试中更是高达82.7百分比。这两个成绩大幅超越了GLM 5.2,甚至直接碾压了自家的大哥V4 Pro版本,与Opus 4.8几乎平分秋色。

突发!DeepSeek V4 Flash史诗级更新,跑分直逼 Opus 4.8,价格不变,原生接入Codex

性能炸裂的同时,价格同样极具破坏力。输入每百万Token仅需0.14美元,输出每百万Token仅需0.28美元。这极大概率是DeepSeek针对OpenAI今天的Luna与Terra降价动作做出的强势回应,性价比简直高到离谱。我做了个小统计,OpenAI Luna价格暴降带来的震撼仅仅持续了不到24小时,哈哈。

突发!DeepSeek V4 Flash史诗级更新,跑分直逼 Opus 4.8,价格不变,原生接入Codex

伴随性能暴涨,官方V4 Flash现已原生支持Responses API格式,全面适配Codex。

DeepSeek V4 Flash 0731的模型架构和规模与预览版完全一致。本次升级仅针对V4 Flash的API。V4 Pro的API及App与Web端模型目前保持不变。大家期待的V4 Pro正式版即将发布。

突发!DeepSeek V4 Flash史诗级更新,跑分直逼 Opus 4.8,价格不变,原生接入Codex

零障碍全面接入Codex

Codex通过Responses API与模型进行通信,DeepSeek API对此提供了原生支持。

目前仅deepseek v4 flash支持接入Codex。deepseek v4 pro预计将在2026年8月上旬支持。

所有的Codex客户端,包括Codex CLI命令行工具、ChatGPT桌面端以及VS Code的Codex IDE插件,都共享同一个配置文件。只需配置一次,DeepSeek模型就能在所有客户端中通用。

codex 配置

第一步:配置DeepSeek作为模型提供商

这里提供两种配置方式,强烈推荐使用第一种自动化脚本。

方案一:一键设置脚本

官方提供的设置脚本可以自动完成所有配置。运行前,请确保已经安装并至少启动过一次Codex CLI或ChatGPT桌面端,以确保系统生成了对应目录。

macOS与Linux用户可以在终端运行如下指令:

bash

Windows用户请在PowerShell中运行:

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

启动后在菜单中选择想要使用的模型。首次运行时,脚本会要求输入以sk开头的API Key,可以在DeepSeek开放平台获取。

你可以随时再次运行脚本来切换菜单中的模型,或者通过菜单选项恢复到安装前的配置状态。

方案二:手动编辑配置文件

如果你喜欢手动操作,分为两步。

首先创建模型目录文件,路径为用户目录下的点codex文件夹中的models.json,用于向Codex声明DeepSeek模型的元数据。文件内容需要包含deepseek v4 flash和deepseek v4 pro的具体定义参数。包含上下文窗口大小1048576、支持并发工具调用以及相关的推理等级说明等完整JSON结构信息,具体代码请参考官方API文档。

接着编辑Codex配置文件点codex文件夹中的config.toml,如果不存在则手动创建。在文件中添加以下内容,并将API Key填入对应位置:

model = "deepseek-v4-flash"
model_provider
 = "deepseek"
preferred_auth_method
 = "apikey"
forced_login_method
 = "api"
model_reasoning_effort
 = "high"
model_catalog_json
 = "~/.codex/models.json"

[model_providers.deepseek]

name
 = "deepseek"
base_url
 = "https://api.deepseek.com/"
wire_api
 = "responses"
experimental_bearer_token
 = "

第二步:开始使用

配置完成后,Codex CLI、ChatGPT桌面端以及VS Code的Codex插件都会读取同一配置文件,无需分别设置。

Codex CLI

进入你的项目目录并运行codex命令。如果启动横幅显示当前模型为你选择的DeepSeek模型,说明配置已生效。

ChatGPT桌面端

应用内的模型选择器会显示自定义字样。桌面端会将所有本地配置的模型显示为自定义,这代表配置已经生效,实际运行的正是你选择的DeepSeek模型。

VS Code Codex IDE插件

该插件与命令行工具共享配置,直接安装插件即可开始使用。

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