DeepSeek V4正式版官宣7月中旬上线 高峰时段API价格翻倍

6月29日，DeepSeek团队宣布，DeepSeek V4正式版计划于7月中旬正式上线，本次版本更新将带来更多功能优化和性能提升。同时，为了更合理地配置资源、提升服务稳定性，正式版发布后将同步调整API定价策略，引入峰谷定价机制。

从价格表可以看到，API高峰时段价格将是平时价格的2倍，平时价格与DeepSeek V4 API目前定价相同。

高峰时间段为每天的上午9点到12点、下午2点到6点。

DeepSeek-V4模型预览版于4月24日上线并同步开源。DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：

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模型变小，能力不减：新浪VibeThinker-3B 开源，AI 推理迎来“轻量化”新思路

人工智能模型的参数量是否一定要“越大越好”?近日，新浪开源的 VibeThinker-3B 模型给出了一份极具启发性的答卷。尽管该模型仅拥有30亿参数，但在数学、编程等高难度基准测试中，它竟然展现出了足以媲美主流百倍规模大模型的强悍性能，甚至在部分竞赛级任务中超越了多款行业顶尖产品。

VibeThinker-3B 的优异表现并非偶然，而是得益于其独特的训练策略。该模型以阿里 Qwen2.5-Coder-3B 为基底，通过多阶段的精细化“后训练”——涵盖了监督微调、强化学习、自蒸馏及指令微调等环节，将大模型的逻辑推理能力深度浓缩进了3B 的轻量化架构中。测试显示，在 LeetCode 竞赛题目中，它能高效完成128道题中的123道，这一成绩已超过了 GPT-5.2等行业标杆。

此次发布最引人深思的，是研发团队提出的“参数压缩-覆盖假说”。研究发现，AI 的能力并非“铁板一块”:像逻辑推理、编程运算这种结构清晰的任务，通过特定模式的训练，可以被极高密度地压缩;而广泛的世界知识储备，则依然依赖庞大的参数量来支撑。这意味着，未来在推理任务中，我们未必一定要调用成本昂贵的超大模型。

目前，VibeThinker-3B 已在Hugging Face和GitHub正式开源。这一动作不仅为开发者提供了一个轻量且高效的工具选择，也为 AI 行业提供了一种全新的优化范式:在特定任务领域，通过精耕细作的后训练，或许能以极低的算力成本，换取堪比“行业巨头”的推理体验。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)