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DeepSeek · 近 7 天

DeepSeek V4 Pro

0–100 分,越高代表社区使用体验越正面,不代表能力测试成绩。

更新于 2026-09-15 15:22 UTC · 2026-09-08 – 2026-09-15 UTC
社区口碑分43.8/100163 条评论 · 近 7 天

截至 2026-09-15 17:27:03 UTC,DeepSeek 家族的 DeepSeek V4 Pro 在近 7 天有 163 条明确归属该版本的社区反馈,社区口碑分为 43.8/100。部分有效分类评分:通用文本 33.6/100 (n=103);推理 71.3/100 (n=24);角色扮演/创作 65.7/100 (n=17)。 评分方法与数据来源

社区评论

精选近 7 天的不同意见,摘录条数不代表真实好评比例。

23 条精选摘录

正面速度与延迟

“V4-pro 可以用,可以作为备选方案”

Redditen机器翻译
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V4-pro works, can use it as a fallback

负面速度与延迟

“刚才用还是断的[捂脸]”

中性速度与延迟

“即使处理长时间运行的任务,我也没有注意到有什么区别”

Redditen机器翻译
展开原文

even with long running stuff I haven't noticed a difference

正面角色扮演/创作

“我很喜欢V4 Pro”

Redditen机器翻译
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I like V4 Pro a lot

负面通用文本

“我自己试了,感觉和DS flash相当,但价格却贵得多。”

Redditen机器翻译
展开原文

Tried it myself and it felt quite similar to DS flash while costing significantly more.

正面推理

“Deepseek v4 pro比当前的4.1 flash要好得多”

Redditen机器翻译
展开原文

Deepseek v4 pro is much better than the current 4.1 flash

正面推理

“Pro 回复就说人话一些,慢一点也行不要不说人话”

中性通用文本

“pro贵点但能用”

正面通用文本

“从用户反馈来看,确实有生产系统依赖v4pro,而且现实世界里的切换时间比ai世界要长 能及时按实际情况进行快速调整,足见梁圣运营宗旨”

正面通用文本

“V4Pro 这个模型,不管成功还是失败,都是目前最容易获得的 T 级模型。对于某些特定需求,比方说 IMO。只有这种尺度的模型能够有较好的表现。”

正面推理

“评价为即使是deepseek v4pro做产品经理,也比现在好”

正面角色扮演/创作

“4.1f写文烂的要命,还是pro灵一点……”

负面通用文本

“Pro虽然已经是路边一条了,但是还真下不了桌”

负面角色扮演/创作

“我觉得在这方面很糟糕,好消息是v4 pro会回归,所以一切都好”

Redditen机器翻译
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I find it awful in that respect, the good news is that v4 pro will return, so all good

正面角色扮演/创作

“pro比你想象中的鲸鱼娘更像鲸鱼娘,4.1已经开始湮灭人性咯,且用且珍惜”

负面推理

“V4 Pro 刚出来的时候和 V4 Pro 正式版出来的时候,我都说过性能问题”

负面速度与延迟

“Pro版本对所有事情都要思考很久。即使是能够立即完成的事情,它也要花很长时间与自己辩论。”

Redditen机器翻译
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Pro just thought forever about everything. Even things that it could do instantly, it thought for a long time, debating with itself.

负面角色扮演/创作

“取消Pro版本而不考虑它在其他方面的优势,真的很令人沮丧”

Redditen机器翻译
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removing the Pro version without considering its advantages in other areas was pretty frustrating

负面推理

“v4Pro前几天找不到”

Redditen机器翻译
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v4Pro coudln't find the other day

负面推理

“世界知识比pro还有较大差距”

负面速度与延迟

“9小时16k tokens的速度无论怎么说都不可接受。大多数人认为大约12 tks是任何agentic或chat任务的最低要求”

Redditen机器翻译
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16k tokens over 9 hours is not an acceptable speed in any 2 way of the word. Most people consider around 12 tks bare minimum for any agentic or chat tasks.

负面编程

“编程分榜glm5.3 flash > deepseek v4 pro 0813 > kimi k3”

中性推理

“基础知识储备不一样啊 bro。这就像天才五年级学生(flash)对比普通大学生(pro)”

Redditen机器翻译
展开原文

the stock knowledge is different bro. its just like genius grade 5 (flash) vs average college student (pro)

查看长期变化与分析

模型生命周期

DeepSeek V4 Pro

发布于 2026-04-24 · 返回 DeepSeek

精确版本信号覆盖 2026-08-07–2026-09-14 · n=1,129

统计窗口:2026-08-18 00:00:00 至 2026-09-15 00:00:00 UTC · 评分方法:experience_score_v2。

趋势历史仍在收集中 当前窗口已达到要求;用于判定的独立分段已有 3/4 个。

生命周期每日更新 · 最新完整 UTC 日期 2026-09-14

固定 14 天基准
36.6
n=484
最近 28 天
43.2
n=277
较基准变化
+6.6
90 天斜率
分 / 30 天

14 天滚动体感趋势

每个每日更新的点汇总此前 14 个完整 UTC 日。虚线是固定发布基准;正式趋势判决仍使用互不重叠的独立 14 天分段。

从 2026-08-14 到 2026-09-15 的 14 天滚动体感趋势;最新分数 45.2,固定基准 36.6。30405060固定基准 36.62026-07-31–2026-08-14 · 36.6 · n=4842026-08-01–2026-08-15 · 35.0 · n=5572026-08-02–2026-08-16 · 33.3 · n=7342026-08-03–2026-08-17 · 33.4 · n=8172026-08-04–2026-08-18 · 33.6 · n=8462026-08-05–2026-08-19 · 33.7 · n=8642026-08-06–2026-08-20 · 33.7 · n=8842026-08-07–2026-08-21 · 33.7 · n=8972026-08-08–2026-08-22 · 33.7 · n=9022026-08-09–2026-08-23 · 33.6 · n=9022026-08-10–2026-08-24 · 33.6 · n=9042026-08-11–2026-08-25 · 33.6 · n=9072026-08-12–2026-08-26 · 33.7 · n=8992026-08-13–2026-08-27 · 32.2 · n=7732026-08-14–2026-08-28 · 31.2 · n=4362026-08-15–2026-08-29 · 32.8 · n=3642026-08-16–2026-08-30 · 37.5 · n=1892026-08-17–2026-08-31 · 39.2 · n=1092026-08-18–2026-09-01 · 39.6 · n=822026-08-19–2026-09-02 · 39.5 · n=652026-08-20–2026-09-03 · 41.9 · n=452026-08-21–2026-09-04 · 47.0 · n=452026-08-22–2026-09-05 · 49.6 · n=462026-08-23–2026-09-06 · 49.9 · n=442026-08-24–2026-09-07 · 50.7 · n=422026-08-25–2026-09-08 · 49.5 · n=382026-08-26–2026-09-09 · 49.7 · n=442026-08-27–2026-09-10 · 42.6 · n=942026-08-28–2026-09-11 · 38.9 · n=1212026-08-29–2026-09-12 · 40.5 · n=1402026-08-30–2026-09-13 · 43.5 · n=1702026-08-31–2026-09-14 · 45.0 · n=1842026-09-01–2026-09-15 · 45.2 · n=19508-1408-2008-2609-0109-0709-1309-15

用于趋势判定的独立 14 天分段已就绪 3/4 个。

哪些维度解释了变化

分别展示各维度内部的口碑变化与讨论构成变化。这是观察性贡献,不是因果证明。

暂无维度在基准与当前窗口同时达到样本门槛。

维度 基准 → 当前 维度变化 权重占比 口碑变化贡献 讨论构成贡献
编程 基准 → 当前56.9 → 59.0n=55 → 19 维度变化+2.1 权重占比12.5% → 7.4% 口碑变化贡献+0.21 讨论构成贡献−0.93
速度与延迟 基准 → 当前39.4 → 42.9n=33 → 27 维度变化+3.5 权重占比6.9% → 9.7% 口碑变化贡献+0.29 讨论构成贡献+0.04
推理 基准 → 当前60.0 → 65.4n=95 → 52 维度变化+5.4 权重占比21.1% → 19.5% 口碑变化贡献+1.09 讨论构成贡献−0.37
通用文本 基准 → 当前22.6 → 29.9n=290 → 155 维度变化+7.2 权重占比57.0% → 54.8% 口碑变化贡献+4.04 讨论构成贡献+0.30
图像/视觉 基准 → 当前样本不足n=0 → 0 维度变化 权重占比 口碑变化贡献 讨论构成贡献
本地部署 基准 → 当前样本不足n=4 → 0 维度变化 权重占比 口碑变化贡献 讨论构成贡献
角色扮演/创作 基准 → 当前样本不足n=8 → 19 维度变化 权重占比 口碑变化贡献 讨论构成贡献
安全与拒答 基准 → 当前样本不足n=1 → 5 维度变化 权重占比 口碑变化贡献 讨论构成贡献
视频生成 基准 → 当前样本不足n=0 → 0 维度变化 权重占比 口碑变化贡献 讨论构成贡献

样本不足维度的未解释贡献:+1.95 分。

生命周期分沿用主指数的体验信号权重,n≥30 后不做样本收缩。它衡量公开用户感知,不代表模型能力,也不能证明后端原因。

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