Nous 狂砍九成卖 DeepSeek V4 Flash，Agent 碾压 Fable 5，成本仅千分之一

千分之一的成本，一样的分数

8 月 2 日，Nous Research 宣布 DeepSeek V4 Flash 0731 在 Nous Portal 上打九折，限时 7 天，合作方为 Novita Labs。

Nous Research 在公告中写道：在这个折扣价下，该模型比 Fable 5 便宜 1000 倍以上，同时在 Terminal-Bench 2.1 上仍然击败 Fable 5。

公告发布后 12 小时内，推文获得 2,115 次点赞、143 次转发、69 次引用，浏览量超过 36 万次。Nous Research 同步宣布，平台其他模型一律八折，GPT-5.6 Terra 和 Luna 五折。

「几美分就能建一个帝国」

Nous Research 联合创始人兼 Hermes Agent 负责人 Teknium 转发公告时写道："智能便宜到了你想按美分计费来炫耀的程度——几美分就能建一个帝国。"

Cline 官方账号引用了 Artificial Analysis 的独立测试数据：DeepSeek V4 Flash 0731 以同等 benchmark 任务计算，总成本仅为 Fable 5 的 105 分之一——每个 benchmark 任务花费 $0.03，而 Fable 5 需要 $3.15。该推文获得 4,732 次点赞。

拥有 13 万关注者的科技分析师 Kimmonismus 称这是 "DeepSeek 2.0 时刻"。VulcanBench 作者 Morgan Linton 则报告，在他的独立基准测试中，DeepSeek V4 Flash 拿下第一，Fable 5 被挤出前三——"完全没想到"。

日本技术博主 h_a_t_a_r_a_k_e 做了详细算账：Nous Portal 折扣后输入 $0.01/百万 token，输出 $0.02/百万 token，"高性能模型的执行部队，已沉到了近乎免费的价格带。"

没换架构，只换了一次后训练

DeepSeek V4 Flash 0731 于 7 月 31 日进入公开 beta。DeepSeek 明确表示：模型结构和尺寸与预览版完全相同——284B 总参数，13B 激活参数，MoE 架构，1M token 上下文窗口。唯一的变化是重新做了一遍后训练。

结果却是 Agent 能力全面跃升。DeepSeek 官方公布的九项 Agent 基准全部超过自家 V4 Pro 预览版（49B 激活参数）。

就在此前一周，Anthropic 刚刚发布了 Fable 5，在多项 Agent 基准上确立领先地位。而 Kimi K3 的开源发布也让社区兴奋不已。V4 Flash 0731 选择了第三条路：不卷参数规模，卷后训练质量，然后用 MIT 开源协议把权重放出来，让任何人在本地工作站上跑。

io.net 联合创始人 Tory Green 评论称："能在 110GB 内存的单机上跑的近前沿能力——不需要 API，没有月费。"

13B 激活打赢 49B：Agent 的瓶颈从来不是参数

DeepSeek V4 Flash 0731 的提升来自纯后训练，没有改动基础模型。

Terminal-Bench 2.1 从 61.8 跳升到 82.7，超越 Fable 5 的 80.5，直逼 Opus 4.8 的 85.0。这在长周期终端/Shell Agent 任务上是质的飞跃。

DeepSWE 从 7.3 飙到 54.4，翻了 7 倍多。这个跳跃主要来自模型学会了 Agent harness 的交互协议——正如 Eyisha Zyer 所指出："Agent 的瓶颈从来不是参数数量，是没人教这些模型怎么用工具。"

Cybergym 从 38.7 升至 76.7，NL2Repo 从 39.4 升至 54.2。Toolathlon 验证版从 49.7 升至 70.3。

Artificial Analysis 的独立评估显示：0731 在其 Intelligence Index 上得分 50，仅比 GPT-5.6 Luna 低 1 分。成本方面，DeepSeek 官方 API 定价 $0.14/$0.28 每百万 token 输入/输出，cache hit 折扣高达 98%，命中后仅 $0.0028。

从「谁的模型最强」到「谁的 Agent 最值」

此前，前沿 Agent 模型的定价格局是阶梯式的：Anthropic 的 Fable 5 和 Opus 4.8 在最顶端，按每百万 token $15/$75 计费；Google Gemini 和 OpenAI GPT-5.6 在中段；开源模型通常性能差一档。

这次转折在于，V4 Flash 0731 不仅在 Terminal-Bench 上超越了 Fable 5，还同时撞碎了价格地板。Nous Portal 折扣后的价格——约 $1/十亿 token——让"跑 100 个 Agent 同时工作一整天"从企业预算问题变成了个人零花钱问题。

社区用户 @1kartikkabadi1 在回复中写道："我可以同时跑几百个 Hermes Agent，一天花费不到 $0.30。"另一位用户 @mjtechguy 感叹："十亿 token 一美元？！这会是很忙的一周。"

VulcanBench 的 Linton 进一步指出：DeepSeek V4 Flash 在他的独立基准中夺冠，用的还不是最高推理档位——是中等档位。而 Grok 4.5 Medium 拿了第二，Fable 5 跌出前三。"这就是为什么必须在不同推理档位上做基准测试。"

中文社区同样反应热烈。程序员鱼皮（25,922 关注者）直接画了一张"斩杀线"图：DeepSeek V4 Flash 在性能和价格的双轴上都把大多数对手划入了淘汰区。"比它聪明的都贵很多倍，比它便宜的都没它能打。"

Agent 的边际成本正在归零

这不是一次促销。这是 Agent 经济的价格信号灯从黄变绿。

当一款 MIT 开源的 13B 激活模型在后训练纯优化后，能在 Terminal-Bench 上胜过 Anthropic 的旗舰 Agent 模型、成本却只有千分之一——"选哪个模型"这个问题本身已经过时了。

新的问题是：当 Agent 的边际成本趋近于零，你会用它做什么？