D-Chat 在线体验 DeepSeek V4 Pro 和 Flash - 即开即用

在浏览器中直接使用 DeepSeek V4 模型。提问、写代码、联网搜索、开启 Thinking 做复杂任务,一站搞定。

DeepSeek V4 Chat
在线
选择 Flash 或 Pro,按需打开联网搜索和 Thinking,然后直接用真实问题开聊。

示例问题

模型数量
2
上下文
1M
接入方式
DeepSeek API
架构
MoE
切换 DeepSeek V4 模型

直接在浏览器里试 DeepSeek V4,再打开模型页查看参数、benchmark、价格和适用场景。

DeepSeek V4 Benchmark 与主流模型对比

把 DeepSeek V4 Pro 和 Flash 放到 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、Kimi K2.6、GLM-5.1 旁边,对比推理、代码、软件工程、浏览和工具调用 benchmark。

DeepSeek V4 Pro

Max

旗舰 V4 路线,在代码、agentic、浏览和工具调用任务上表现较强。

当最终质量更重要时,适合作为 D-Chat 高质量路线。

MMLU-Pro
87.5
SimpleQA
57.9
GPQA
90.1
LiveCodeBench
93.5
Terminal Bench
67.9
SWE Verified
80.6
SWE Pro
55.4
BrowseComp
83.4
MCPAtlas
73.6
Toolathlon
51.8

Gemini 3.1 Pro

High

通用推理强基线,SimpleQA 与 GPQA 分数较高。

外部 frontier 基线。

MMLU-Pro
91.0
SimpleQA
75.6
GPQA
94.3
LiveCodeBench
91.7
Terminal Bench
68.5
SWE Verified
80.6
SWE Pro
54.2
BrowseComp
85.9
MCPAtlas
69.2
Toolathlon
48.8

Claude Opus 4.6

Max

代码和软件工程任务上的强基线。

外部 frontier 基线。

MMLU-Pro
89.1
SimpleQA
46.2
GPQA
91.3
LiveCodeBench
88.8
Terminal Bench
65.4
SWE Verified
80.8
SWE Pro
57.3
BrowseComp
83.7
MCPAtlas
73.8
Toolathlon
47.2

GPT-5.4

xHigh

偏深度推理的基线,Terminal、浏览和工具调用结果较强。

- 表示来源表格未披露该分数。

MMLU-Pro
87.5
SimpleQA
45.3
GPQA
93.0
LiveCodeBench
-
Terminal Bench
75.1
SWE Verified
-
SWE Pro
57.7
BrowseComp
82.7
MCPAtlas
67.2
Toolathlon
54.6

Kimi K2.6

Thinking

代码和 agentic 任务上的竞争基线。

外部 reasoning 基线。

MMLU-Pro
87.1
SimpleQA
36.9
GPQA
90.5
LiveCodeBench
89.6
Terminal Bench
66.7
SWE Verified
80.2
SWE Pro
58.6
BrowseComp
83.2
MCPAtlas
66.6
Toolathlon
50.0

GLM-5.1

Thinking

用于对比推理、浏览和工具任务的中国 frontier 基线。

- 表示来源表格未披露该分数。

MMLU-Pro
86.0
SimpleQA
38.1
GPQA
86.2
LiveCodeBench
-
Terminal Bench
63.5
SWE Verified
-
SWE Pro
58.4
BrowseComp
79.3
MCPAtlas
71.8
Toolathlon
40.7

DeepSeek V4 Flash

Max

高效 V4 路线,在代码和软件任务上接近 Pro。

当吞吐和成本更重要时,适合作为 D-Chat 默认路线。

MMLU-Pro
86.2
SimpleQA
34.1
GPQA
88.1
LiveCodeBench
91.6
Terminal Bench
56.9
SWE Verified
79.0
SWE Pro
52.6
BrowseComp
73.2
MCPAtlas
69.0
Toolathlon
47.8

数值来自 DeepSeek V4 官方模型卡表格。它们适合做路由参考,不能替代你自己的生产 eval。

更新于 2026-04-24

D-Chat 核心特性

从快速草稿到复杂代码和深度推理,D-Chat 把 DeepSeek V4 工作流压到最简单:选模型,按需开工具,然后继续推进。

Pro 和 Flash 同一界面

日常高频任务用 Flash;推理质量、代码修复或最终答案可靠性更重要时切到 Pro。

1M 上下文窗口

DeepSeek V4 Pro 和 Flash 都列出 1M context,长文档、日志和聊天历史可以留在同一会话。

Thinking 模式

调试、规划、数学、多步分析和代码审查等复杂任务,可以开启逐步推理。

联网搜索

需要新信息时开启搜索,D-Chat 会先收集当前上下文,再交给 DeepSeek V4 生成回答。

缓存友好价格

DeepSeek 区分缓存命中输入、缓存未命中输入和输出 token。稳定 prompt 与复用上下文会明显影响成本。

带来源的指南

阅读 DeepSeek V4 价格、API、benchmark、technical report、模型大小和对比分析。

常见问题

常见问题

关于 D-Chat 和本站 DeepSeek V4 模型的常见问题。

1

D-Chat 是什么?

D-Chat 是一个独立产品,让你通过网页界面使用 DeepSeek V4 模型。它与 DeepSeek 官方无关。

2

应该先选哪个 DeepSeek V4 模型?

日常对话、摘要、抽取和快速回答先用 DeepSeek V4 Flash;复杂推理、代码、规划和高风险最终答案使用 DeepSeek V4 Pro。

3

可以免费使用吗?

可以。每个账号都会获得 5 个免费 credits 用来试用 D-Chat。积分用完后,可以升级继续使用 Pro、Flash、Thinking 和联网搜索。

4

DeepSeek V4 上下文多长?

当前 DeepSeek API 定价表列出 DeepSeek V4 Pro 和 DeepSeek V4 Flash 都支持 1M 上下文。

5

DeepSeek V4 API 模型 ID 是什么?

当前 V4 模型 ID 是 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash。

6

什么是 Thinking 模式?

Thinking 模式会给模型更多推理预算,再输出答案。复杂任务通常比快速回答更适合开启。

7

D-Chat 支持联网搜索吗?

支持。聊天里可以开启联网搜索,让模型在回答前使用当前信息。

8

可以上传图片吗?

不支持。D-Chat 的 DeepSeek V4 对话是纯文本入口,因为当前 DeepSeek V4 模型不支持多模态图片输入。

9

D-Chat 价格和 DeepSeek API 价格有什么不同?

DeepSeek API 按 token 计费。D-Chat 用 credits 抽象 Flash、Pro、Thinking 和联网搜索,方便用户在同一界面比较。

10

哪里能读更多资料?

打开博客可以阅读 DeepSeek V4 price、API、benchmark、paper、technical report、size 和模型对比指南。

最新 DeepSeek V4 指南

围绕 DeepSeek V4 price、API、benchmark、technical report、paper、模型大小和对比分析的教程与说明。

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