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更新日志

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更新日志

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时间: 2026-07-31

DeepSeek-V4-Flash 更新

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，API 调用方式不变，模型名设置为 deepseek-v4-flash 即可使用最新版本。
Agent 能力大幅增强，基准测试远超 V4-Pro-Preview：
Terminal Bench 2.1: 82.7

NL2Repo: 54.2

Cybergym: 76.7

DeepSWE: 54.4

Toolathlon verified: 70.3

Agent Last Exam: 25.2

Automation Bench (Public): 25.1

DSBench-FullStack: 68.7

DSBench-Hard: 59.6

注1：对于公开基准测试集中的 Code Agent 任务，正式版 DeepSeek-V4-Flash 使用 DeepSeek Harness 极简模式（即将发布）作为框架进行测试，并使用 max 档位，topp=0.95，temperature=1.0
注2：DSBench-FullStack 是内部使用的全栈开发测试集，DSBench-Hard 是内部使用的 Coding Agent 难题测试集

正式版 V4-Flash 原生支持 Responses API 格式并针对性适配 Codex，具体配置方法请参考文档

DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型结构、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-Preview 保持一致，仅重新进行了后训练。

注意：本次仅升级了 DeepSeek-V4-Flash 的 API 接口，DeepSeek-V4-Pro API 及 APP/WEB 端模型未做更改。
DeepSeek-V4-Pro 正式版将会尽快发布。

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时间: 2026-04-24

DeepSeek-V4

DeepSeek API 已支持 V4-Pro 与 V4-Flash，支持 OpenAI ChatCompletions 接口与 Anthropic 接口。访问新模型时，base_url 不变, model 参数需要改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。

旧有的 API 接口的两个模型名 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于三个月后（2026-07-24）停止使用。当前阶段内，这两个模型名分别指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式与思考模式。

详细更新内容请参阅文档

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时间: 2025-12-01

DeepSeek-V3.2

deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 都已升级为 DeepSeek-V3.2.

deepseek-chat 对应 DeepSeek-V3.2 的非思考模式

deepseek-reasoner 对应 DeepSeek-V3.2 的思考模式

DeepSeek-V3.2-Speciale

我们非正式部署了 DeepSeek-V3.2-Speciale 的 API 服务，API 用户可以通过设置 base_url="https://api.deepseek.com/v3.2_speciale_expires_on_20251215" 访问该模型。该模型 API 价格不变，只支持思考模式下的对话功能，不支持工具调用等功能，最大输出长度默认为 128K，支持时间截止至北京时间 2025-12-15 23:59。

详细更新内容请参阅文档

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时间: 2025-09-29

DeepSeek-V3.2-Exp

deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 都已经升级为 DeepSeek-V3.2-Exp。

deepseek-chat 对应 DeepSeek-V3.2-Exp 的非思考模式

deepseek-reasoner 对应 DeepSeek-V3.2-Exp 的思考模式

详细更新内容请参阅文档

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时间: 2025-09-22

DeepSeek-V3.1-Terminus

deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 都已经升级为 DeepSeek-V3.1-Terminus。deepseek-chat 对应 DeepSeek-V3.1-Terminus 的非思考模式，deepseek-reasoner 对应 DeepSeek-V3.1-Terminus 的思考模式。

此次更新在保持模型原有能力的基础上，针对用户反馈的问题进行了改进，包括：

语言一致性：缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况；

Agent能力：进一步优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。

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时间: 2025-08-21

DeepSeek-V3.1

deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 都已经升级为 DeepSeek-V3.1。deepseek-chat 对应 DeepSeek-V3.1 的非思考模式，deepseek-reasoner 对应 DeepSeek-V3.1 的思考模式。

DeepSeek-V3.1 包含以下主要变化：
混合推理架构：一个模型同时支持思考模式与非思考模式

更高的思考效率：相比 DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think 能在更短时间内给出答案

更强的 Agent 能力：通过 Post-Training 优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升
SWE-bench Verified: 66.0

SWE-bench Multilingual: 54.5

Terminal-bench: 31.3

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时间: 2025-05-28

deepseek-reasoner

deepseek-reasoner 模型升级为 DeepSeek-R1-0528：

推理能力增强
基准测试提升显著（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：复杂推理问题相比老版本R1会使用更多tokens

Web前端开发能力优化
生成的网页与游戏更加美观

幻觉降低
极大程度抑制了老版本R1所存在的幻觉问题

Json Output与Function Calling 支持
Function call性能
Tau-bench score: 53.5 (Airline)/63.9 (Retail)

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时间: 2025-03-24

deepseek-chat

deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324：

推理能力增强
基准测试提升显著
MMLU-Pro: 75.9 → 81.2 (+5.3)

GPQA: 59.1 → 68.4 (+9.3)

AIME: 39.6 → 59.4 (+19.8)

LiveCodeBench: 39.2 → 49.2 (+10.0)

Web前端开发能力优化
代码生成准确率提升

生成的网页与游戏前端更加美观

中文写作能力升级
风格与内容优化
实现与R1写作风格对齐

中长篇写作内容质量提升

功能增强
多轮交互式改写能力提升

翻译质量与书信写作优化

中文搜索能力优化
报告分析类请求优化，输出内容详实

Function Calling 能力改进
Function Calling 准确率提升，修复 V3 之前的问题

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时间: 2025-01-20

deepseek-reasoner

deepseek-reasoner 是我们的新模型 DeepSeek-R1. 可以通过指定 model=deepseek-reasoner 调用。

详细更新，请参考: DeepSeek-R1 正式发布

调用指南，请参考: 推理模型

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时间: 2024-12-26

deepseek-chat

deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3，接口不变，可以通过指定 model=deepseek-chat 调用。

详细更新，请参考：DeepSeek-V3 正式发布

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时间：2024-12-10

deepseek-chat

deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2.5-1210，模型各项能力提升，相关基准测试：

数学能力：在 MATH-500 基准测试中的表现从 74.8% 提升至 82.8%

代码能力：在 LiveCodebench (08.01 - 12.01) 基准测试中的准确率从 29.2% 提升至 34.38%

中文写作与推理能力：在内部测试集中表现也有相应提升

与此同时，全新版本的模型对文件上传和网页总结功能的用户体验进行了优化。

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时间：2024-09-05

deepseek-coder & deepseek-chat 升级为 DeepSeek V2.5 模型

DeepSeek V2 Chat 和 DeepSeek Coder V2 两个模型已经合并升级，升级后的新模型为 DeepSeek V2.5。

为向前兼容，API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可以访问新的模型。

新模型在通用能力、代码能力上，都显著超过了旧版本的两个模型。

新模型更好的对齐了人类的偏好，在写作任务、指令跟随等多方面进行了优化：

ArenaHard winrate从 68.3% 提升至 76.3%

AlpacaEval 2.0 LC winrate从 46.61% 提升至 50.52%

MT-Bench 分数从 8.84 提升至 9.02

AlignBench 分数从 7.88 提升至 8.04

新模型在原Coder模型的基础上进一步提升了代码生成能力，对常见编程应用场景进行了优化，并在标准测试集上取得了以下成绩：

HumanEval: 89%

LiveCodeBench (1-9月): 41%

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时间：2024-08-02

API 上线硬盘缓存技术

DeepSeek API 创新采用硬盘缓存，价格再降一个数量级

更新详情请跳转文档 API 上线硬盘缓存 2024/08/02

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时间：2024-07-25

API 接口更新

更新接口 /chat/completions
JSON 输出

Function 调用

对话前缀续写（Beta）

8K 最长输出（Beta）

新增接口 /completions
FIM 补全（Beta）

更新详情请跳转文档 API 升级新功能 2024/07/25

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时间：2024-07-24

deepseek-coder

deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724。

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时间：2024-06-28

deepseek-chat

deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0628，模型推理能力提升，相关基准测试：

代码，HumanEval Pass@1 79.88% -> 84.76%

数学，MATH ACC@1 55.02% -> 71.02%

推理，BBH 78.56% -> 83.40%

在 Arena-Hard 测评中，与 GPT-4-0314 的对战胜率从 41.6% 提升到了 68.3%。

模型角色扮演能力显著增强，可以在对话中按要求扮演不同角色。

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时间：2024-06-14

deepseek-coder

deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0614，代码能力显著提升，在代码生成、代码理解、代码修复和代码补全上达到了 GPT-4-Turbo-0409 的水平，并拥有卓越的数学和推理能力，其通用能力与 DeepSeek-V2-0517 持平。

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时间：2024-05-17

deepseek-chat

deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0517，模型在指令跟随方面的性能得到了显著提升，IFEval Benchmark Prompt-Level 准确率从 63.9% 跃升至 77.6%。此外，我们对API端的“system”区域指令跟随能力进行了优化，显著增强了沉浸式翻译、RAG 等任务的用户体验。

模型对于 JSON 格式输出的准确性得到了提升。在内部测试集中，JSON 解析率从 78% 提高到了85%。通过引入恰当的正则表达式，JSON 解析率进一步提高至 97%。

上一页

DeepSeek API 升级，支持续写、FIM、Function Calling、JSON Output

时间: 2026-07-31
DeepSeek-V4-Flash 更新

时间: 2026-04-24
DeepSeek-V4

时间: 2025-12-01
DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2-Speciale

时间: 2025-09-29
DeepSeek-V3.2-Exp

时间: 2025-09-22
DeepSeek-V3.1-Terminus

时间: 2025-08-21
DeepSeek-V3.1

时间: 2025-05-28
deepseek-reasoner

时间: 2025-03-24
deepseek-chat

时间: 2025-01-20
deepseek-reasoner

时间: 2024-12-26
deepseek-chat

时间：2024-12-10
deepseek-chat

时间：2024-09-05
deepseek-coder & deepseek-chat 升级为 DeepSeek V2.5 模型

时间：2024-08-02
API 上线硬盘缓存技术

时间：2024-07-25
API 接口更新

时间：2024-07-24
deepseek-coder

时间：2024-06-28
deepseek-chat

时间：2024-06-14
deepseek-coder

时间：2024-05-17
deepseek-chat

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