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DeepSeek V4 Pro 上线 Perplexity Computer：WANDR 0.359 分、每任务 0.75 美元
Perplexity 官方 X 账号 @perplexity_ai 于 UTC 时间 8 月 18 日 21 时（北京时间 8 月 19 日凌晨 5 时）宣布，由美国托管的 DeepSeek V4 Pro 现已在其智能体产品 Perplexity Computer 中可用。官方给出的数字是：该模型在 WANDR 基准上得分 0.359，每任务成本 0.75 美元，比成本-性能前沿上的下一款模型便宜 62%（"62% cheaper than the next model on the cost-performance frontier"）。
同一分钟，Perplexity 把这则内容同步发布在上。截至本稿核验时，这条推文获得 174 个赞、24 条回复，浏览量约 1.9 万次。公告正文只有两句话，官方数字的细节都在这张随文发布的图表里。
0.359 分与 0.75 美元，配一张图表
图表标题为 "DeepSeek V4 Pro on WANDR"，副标题写着 "WANDR score vs. cost. August 2026."，横轴是每任务成本，纵轴是得分。DeepSeek V4 Pro 0813 位于成本-性能前沿曲线的最左端：0.359 分、每任务 0.75 美元。沿曲线向右依次是 GPT-5.6 Terra（0.399 分、1.98 美元）、GPT-5.6 Sol（0.426 分、4.99 美元）、Grok 4.6（0.496 分、7.58 美元）和 Opus 5（0.537 分、11.60 美元）；Sonnet 5（0.309 分、5.75 美元）与 Fable 5（0.496 分、20.30 美元）以灰色标在曲线之外。
"下一款模型"因此可以指认：紧挨着 DeepSeek V4 Pro 的前沿点是 GPT-5.6 Terra，每任务 1.98 美元，0.75 美元正好比它便宜约 62%。得分上，0.359 落后 Terra 的 0.399 约 0.04 分。
公告没有说明评估使用了什么配置，也没有说明 0.359 对应 WANDR 的哪个计分口径。
WANDR：500 个任务、17 万条证据的开放基准
WANDR（Wide ANd Deep Research）是 Perplexity 自己发布的开放基准。根据其研究博客 7 月 14 日刊出的，它由 500 个接近真实工作的数据收集任务组成，任务模式来自脱敏后的生产使用记录；全部任务合计要求 17 万 495 条可溯源记录，中位任务要找到 50 个实体、每个实体配 4 条记录。打分采用 soft F1 与 hard F1 两个口径：soft 给不完整的成员部分分，hard 只认整棵任务树都达标的记录。技术论文于 8 月 14 日提交。
基准发布时的榜单并不亮眼：Perplexity 自家系统 Search as Code 以 0.363 soft F1、0.133 hard F1 领跑，每任务成本 5.20 美元；Anthropic 以 0.249 排第二，其余系统最高只有 0.121。两个口径差距很大，最强系统的 hard 分数也只有 soft 的三分之一。
0.359 放在这个坐标系里意味着什么，取决于它按哪个口径计算，而公告没有说明。
一周前转正的 V4-Pro-0813，以"美国托管"身份上架
8 月 13 日，DeepSeek 官方宣布 DeepSeek-V4-Pro 正式发布（GA），模型版本为 0813（API 模型名保持不变），当天起在 app 与网页端（"Expert Mode"）以及 API 提供。官方称转正带来 agent 能力升级：V4 Pro 与 V4 Flash 支持 low/high/max 三档推理强度，并原生支持 OpenAI Responses API。 新 API 定价于 8 月 16 日 16:00 UTC 生效，设峰值与非峰值两档费率，非峰值低 50%。
据，V4-Pro-0813 每百万输入 token 定价 1.32 美元、每百万输出 token 定价 3.96 美元，报道标题称新价格最高上涨 14 倍。五天之后，Perplexity 把这家中国公司的最新旗舰模型以"托管在美国"（hosted in the U.S.）的名义放进了 Computer。为什么强调托管地，公告没有解释，回复区的用户给出了自己的解读。
Computer：把 19 个模型装进一个"数字员工"
Perplexity Computer 于 2 月 25 日发布，官方博客称其为"通用数字员工"：用户描述目标，Computer 把它拆成子任务并生成子代理执行，运行在隔离的计算环境里，可以连续跑几小时甚至几个月，发布时面向 Perplexity Max 订阅用户开放。
补充了两个数字：月费 200 美元，后端协调 19 个模型，核心推理引擎是 Anthropic 的 Opus 4.6，Gemini 负责深度研究，Grok 处理轻量任务，GPT-5.2 负责长上下文与广域搜索。CEO Aravind Srinivas 发布时写道："Computer 把 AI 的每一项现有能力统一进一个系统""它天生就是多模型的"。
产品页目前显示，Computer 对 Pro 与 Max 订阅用户开放，支持桌面端、移动端、Slack 与 Microsoft 365。 公告没有说明用户如何在 Computer 中选用 DeepSeek V4 Pro，也没有说明是否单独计费。
回复区：要聊天版、折算落地成本、质疑 62%
回复里最集中的诉求是把 DeepSeek 放进普通产品。推文发出 17 秒后，用户 Daniel（@InderosD）就回复"bruh add it to regular perplexity"（把它加进普通版 Perplexity）；几分钟后，简介自称 16 岁开发者的 Timurs Jeparskis（@TJeparskis59091）问"Are you not planning to add it to Search mode too?"（不打算也加进 Search 模式吗？）。
LinkedIn 评论区，一位简介为 Aetherya 创始人兼 CEO 的用户也问，能否把 DeepSeek（或 Flash 版本）加进聊天产品。
对官方数字的质疑同样直接。简介自称 AI 研究员、拥有约 2.3 万粉丝的 Harry Tandy（@HarryTandy）指出，62% 的说法只覆盖前沿上的下一个模型，"不是整个市场"。 简介自称硅谷创始人的 Nav Mian（@Nav_Mian）算了一笔账：按 0.359 分折算，0.75 美元相当于每个"真正落地"的任务 2.09 美元，"这才是该比的数字，而不是标价"。
"美国托管"受到的关注不亚于基准分数。简介自称专注机器人技术与前沿 AI 的 Kaelix（@0xKaelix）写道："'Hosted in the U.S.'这句话比基准数字承担了更多作用。成本-性能前沿只对'被允许考虑这个模型'的买家有意义，对很多人来说，那道门槛才是障碍，而不是价格。" 拥有约 1 万粉丝的 WilcosX.eth（@WilcosX）说，美国托管才是真正的亮点，"终于可以在工作项目里用这些模型而不用头疼法律问题了"。
成本口径还留着一个未解的问题：用户 Bounty（@bountyAIhunter）问，"每任务成本是否已经包含在浏览器里运行模型的算力？"公告没有回答，0.75 美元的成本构成目前没有公开口径。