DeepSeek-V4-Flash正式版上线公测，新版本在保持原有架构不变的情况下，实现了智能体能力的显著跃升。第一财经“壹评级”认为，这验证了“小参数基座+定向后训练”的高性价比技术路线，有效击穿了企业级智能体规模化部署的成本阈值，推动AI产业从拼参数、拼算力的上半场，进入拼落地、拼效率的下半场。

　　“壹评级”指出，当基座模型的基础能力达到一定水平后，转向针对真实场景进行定向后训练，这一阶段的投入产出比远高于单纯扩大预训练规模。以激活参数仅13B的轻量模型为例，通过高质量指令对齐与工具调用训练，即可在实际工作场景中追平甚至超越数百亿参数的旗舰模型。这意味着，行业竞争的核心正从算力堆砌转向数据质量、工程能力与评测体系共同驱动的后训练效率竞赛。

　　此前，高昂的Token消耗一直是制约企业级部署的关键瓶颈，而极低的推理成本使批量数据处理、自动化运维等场景具备了大规模商业化的可行性。“壹评级”判断，随着通用基础模型纯能力溢价的收窄，下游应用层所拥有的场景数据壁垒、业务绑定深度与综合解决方案能力将迎来价值重估，产业链利润有望向具备垂直场景优势的厂商转移。