start	end	text
0	1640	仅凭模型后训练的优化
1640	4160	模型性能就能暴涨超过30%
4160	7240	一个推理激活的参数量只有13B的模型
7240	9980	居然就逼近了Cloud Open 4.8模型的性能
9980	12420	这就是Deepseek V4 Flash正式版
12420	13380	时隔三个月
13380	16400	Deepseek V4的正式版模型终于陆续登场
16400	18060	就在7月31号下午
18060	20380	V4 Flash的正式版率先亮相
20380	22180	相比三个月前的阅览版
22180	24780	正式版Flash模型保持的架构和模型参数不变
24780	27060	仍然是284B总参数量
27060	29160	13B激活参数的MOE模型
29160	32020	但正式版重新进行了模型的后训练
32020	35400	不仅Agent和编程的性能实现了跨越式的增长
35400	38360	而且模型的响应格式也进行了全面升级
38360	40940	在原先的OpenEye Compilation API的基础上
40940	43220	进一步适配了OpenEye的Responses API
43220	46060	并且官宣正式全面接入Codex的生态
46060	50940	本期外科为你深度解读Deepseek V4 Flash模型特性和性能评测结果
50940	53280	并为大家详细介绍V4模型
53280	55380	接入全新的Parnest Agent API
55380	57540	Responses API的使用方法
57540	59440	以及接入Codex的完整流程
59440	63380	帮助大家离门槛上手使用全新的Deepseek V4正式版模型
63380	65260	同时国外科的文字版资料
65260	67500	OpenEye Responses API的使用方法
67500	69800	以及Codex接入的文字版教程
69800	71940	都已经上限至复犯AI社区
71940	74460	大家扫描频道的二维码即可免费领取
74460	76220	首先是性能方面
76220	78440	根据官方发布的评测结果
78440	81620	Deepseek V4 Flash已经全面超越了GM5.2
81620	83440	和Deepseek V4 Pro的预览版
83440	87280	甚至在一些评分指标上已经逼近了OP4.8模型
87280	89800	而根据实际的测试结果来看
89800	91320	模型的阉城性能
91320	92200	Agent性能
92200	95860	以及对真实物理世界的理解能力都进步巨大
95860	98060	甚至困扰Deepseek已久的
98060	100680	鸭子骑自营车的SVG动画生成
100680	103080	都被V4 Flash正式版轻松拿下
103080	105500	简直和此前的V4预览版
105500	106820	判若两个模型
106820	110020	当然如果说性能进步是常规迭代
110020	114760	那么本次V4正式版模型关心拥抱OpenAI的Responses API技术体系
114760	118060	则预示着正式版模型将会是全面接容OpenAI
118060	121540	Codex技术生态的原生Agent基座模型
121540	122980	而这对于开发者来说
122980	126140	无疑是一次巨大的第一层API开发范式的转变
126140	130220	同时也预示着跋越即将发布的Deepseek Harness Agent
130220	133320	将会和OpenAI的基础通信范式保持一致
133320	135820	那么接下来就让我给大家简单解释下
135820	137920	到底什么是Responses API
137920	139340	以及其基础使用方法
139340	143900	然后再详细介绍如何将Deepseek V4正式版模型接入Kodaks
143900	145280	在过去很长长时间
145280	148240	OpenAI制定的Chat Compilations通信标准
148240	151400	是唯一跨模型统一的模型底层通信规范
151400	155120	那么哪怕是前段时间刚上线不久的Kimi K3模型
155120	159060	底层仍然采用的是Chat Compilations作为基础模型响应格式
159060	162920	这其实是一种面向消息对列的高效编辑的一类API
162920	166160	开发者可以非常高效地完成Messages的列表编辑
166160	169600	并通过修改消息列表来引导模型完成任务
169600	172040	但或许是因为消息对列的编辑
172040	175100	只适合打造聊天机器人而不适合打造agent
175100	176560	于是去年3月11号
176560	181040	OpenAI推出了全新的全面适配agent任务的模型调用
181040	182680	新版是Responses API
182680	185400	而我当时也在第一时间对其进行了解读和评测
185400	189480	不同于Chat Compilations API是面向对话来构建应用
189480	194280	Responses API是一种面向任务来构建应用的更高级的API
194280	196980	用户只需要描述任务关联工具
196980	200920	说的题词词就能自动构建一个agent loop循环非常高效
200920	205080	或者你也可以将其理解成Responses API就是OpenAI版的LongChain
205080	210220	而现在DeepC V4正式版模型也是国内首个全面接入Responses API的模型
210220	214040	而我们在第一时间对其整体性能表现进行了深度评测
214040	217920	在海浪工具Skills和MCP调度情况下运行非常稳定
217920	222500	同时我们在第一时间制作了DeepC Responses API的接入指南和使用教程
222500	225520	并上线至复犯AI社区大扫码即可免费领取
225520	227920	当然对于DeepC V4模型来说
227920	232840	全面拥抱Responses API体系也就意味着可以不贫接入Codex的完整功能生态
232840	237080	而官方给出的V4正式版接入Codex的流程也非常简单
237080	242720	只需要一行命令即可同步切换Codex Cli,Codex App和ChainGBT的基座模型
242720	245020	将其切换为DeepC V4正式版模型
245020	248920	同时完成原始配置的备份并且可以随时复原
248920	250360	以Windows系统为例
250360	252500	完整切换基座模型的流程如下
252500	254260	首先先打开PowerShell
254260	256540	然后输入IRM命令
256540	260880	从DeepC官方下载Codex配置文件修改脚本并自动运行
260880	265240	然后根据提示进行模型选取或者恢复原始配置
265240	269540	配置模型可以根据实际情况选择V4 Flash或者Pro正式版模型
269540	271720	并根据提示设置API Key
271720	272640	设置完成后
272640	275420	只要看到Installation Complete的提示
275420	276880	就说明配置成功
276880	280860	而如果之后要切换模型或者恢复Codex的原始配置
280860	284720	则再次运行相同脚本并进行相应选择即可
284720	287700	然后打开HitGPT或者Codex应用
287700	289500	看到左下方是DeepSeq
289500	291260	并且模型是自定义
291260	292960	就说明已经配置成功了
292960	296400	接下来即可进行任意对话或者执行各类任务
296400	297500	整个过程非常简单
297500	300100	并且Codex Click也会同步发生修改
300100	302700	而紧接着我们就在Codex命令行中
302700	305440	对V4 Flash正式版模型进行一轮深度评测
305440	310080	期间我们让V4 Flash围绕着一个3万多行多模态PDF检锁系统
310080	312020	进行代码审查和结构优化
312020	315540	一条指令即可完成整个Codex的
315540	318960	Plan Task Subagent Web Search等各项功能的驱动
318960	322960	并最终完成代码库的审核优化测试一整观者流程
322960	324400	非常顺畅高效
324400	326800	这次DeepSeq V4 Flash模型发布非常迅速
326800	328800	在API全面上线同时
328800	331340	模型权重也正式在Hugging Face上开源
331340	334080	当然V4 Flash其实还只是开位赛
334080	337840	还只是接下来V4 Pro正式版和DeepSeq版Cloud Code
337840	340820	DeepSeq Harness Agent发布的前奏
340820	343820	按照30%的性能涨幅预期
343820	344700	我们有留相信
344700	347260	V4 Pro正式版将会是全球第一款
347260	351200	性能全面超越OPPO4.8的全新一代开源旗舰模型
351200	353160	好了 以上就是本期视频的全部内容
353160	354740	感谢大家的关注和三连支持
354740	356840	更多DeepSeq V4正式版的学习资料
356840	359700	技术文档 模型部署跟Agent开发教程等
359700	361740	都已经上限至复办AI技术社区
361740	363100	大家扫码即可领取
363100	366680	五十九天 专注大家提供最扎实优质的技术内容
366680	368280	我们下个视频 再见