DeepSeek V4 Pro vs Gemini 2.5 Pro：开放权重对阵 Google 多模态旗舰

你脑子里有一个文本密集、高吞吐的工作负载——而且你把它缩小到了两款 frontier 旗舰。你读过的每篇对比都在列基准分和价格,但几乎没有一篇先问那个真正决定这场对比的问题:你的输入里有没有任何一项包含图片、音频或视频?

DeepSeek V4 Pro 是纯文本的开放权重推理旗舰。Gemini 2.5 Pro 是闭源的、完全多模态的旗舰。这一个差异把后面所有决策——价格、架构、生态——劈成两场互不相干的对话。本指南给你两者的可验证规格,以及一条决策路径,让你不用凭感觉选。

本文解决什么问题

你知道两个模型都很强;你不知道的是模态差异如何决定你的选择,以及真实的价格差距在哪里。本文回答:(1) 劈开这场对比的那个问题——你是否需要多模态输入;(2) 在纯文本场景下,两个模型在价格、上下文、推理深度上如何对比;(3) 两个生态(Google Cloud vs 开放权重)各自真正重要的地方;(4) 一个你今天就能套用到自己工作负载上的决策框架。

所有 DeepSeek 数据来自 DeepSeek 官方 API 文档、官方 Hugging Face 模型卡和 Artificial Analysis(快照日期 2026 年 8 月 13 日)。Gemini 2.5 Pro 数据来自 Google 官方文档和同一批独立基准。没有第三方博客数字,没有臆测。

正面交锋规格表

两行决定了这场对比的大半。模态行决定 Gemini 2.5 Pro 是否在你的考虑集里。输出价格行(每 1M token $0.87 vs $10.00)决定其余所有对话。

第一个分岔:你需要多模态输入吗?

这个问题要在价格、基准、上下文之前先问。

DeepSeek V4 Pro 是纯文本的。 它的官方 API 文档和模型卡把文本和代码列为支持的输入——聊天补全、JSON 输出、工具调用、思考模式。没有视觉编码器,没有音频路径,没有视频路径。Artificial Analysis 的模型 FAQ 明确写明了这一点。如果你的产品需要读截图、分析图表图片、转写会议录音或审阅视频帧,DeepSeek V4 Pro 原生做不到——你得在它前面再拼一个单独的视觉模型。

Gemini 2.5 Pro 原生多模态。 Google 的模型文档把文本、图片、音频和视频列为支持的输入模态,多模态是 Gemini 家族的一等公民能力,而不是外挂。单个请求可以同时携带带扫描页的 PDF、表格截图和一段音频片段,模型跨它们一起推理。

经验法则: 如果你的管线里哪怕有一个请求包含图片、音频或视频,决策已经做完了——选 Gemini 2.5 Pro。本文其余内容只适用于纯文本场景。

另外给那些自认是纯文本的团队一句提醒:表面上纯文本的工作流——带截图的工单、带扫描页的合同、带示意图的代码库、带幻灯片的会议纪要——一旦进入生产就会悄悄需要视觉能力。在假设「纯文本」之前,先审计你的输入。

纯文本场景:真正的对比发生在这里

如果你的工作负载确实是文本和代码,DeepSeek V4 Pro 的价格和推理故事在这里才真正成立。三个维度:价格、上下文、推理。

价格:输出 token 决定账单

两个模型都公布了每 1M token 的挂牌价。输出上的分歧是这场对比里最大的可验证差距:

输出 token 主导真实 API 账单——智能体生成的内容远超接收的内容。拿一个每天写 1M 输入 token 和 1M 输出 token 的工作负载为例:

• DeepSeek V4 Pro:$0.435 + $0.87 = 每天 $1.31
• Gemini 2.5 Pro:$1.25 + $10.00 = 每天 $11.25(200K 上下文以内)

每月 1 亿输出 token 时,差额是 $87,000(DeepSeek)vs $1,000,000(Gemini)——按挂牌价算。Artificial Analysis 独立确认了这个模式:V4 Pro 的 $0.87 输出费率远低于同类中位数 $2.20,它的混合费率(7:2:1 的缓存命中/输入/输出加权)落在约 每 1M token $0.18。

DeepSeek 的上下文缓存把成本压得更低:缓存命中仅每 1M token $0.003625——比 $0.435 的缓存未命中费率便宜约 99%——这让 RAG 管线、系统提示词密集的智能体、以及带大块共享上下文的多轮对话便宜得多。

来自 DeepSeek 自己的诚实提醒: 官方定价页面有一条通知,称近期价格将大幅上涨。模型价格变动很快。请按官方页面做预算,而不是按本文。

上下文:同一个窗口,不同的经济学

两个模型都提供 1M token 上下文窗口(1,048,576 tokens)——足够在一次提示词里装下一整本小说、几百页的合同语料或一个中型代码库。

差异在于长上下文下的成本。Gemini 2.5 Pro 在 200K token 以上把输入价格翻倍($1.25 → $2.50),并把输出从 $10 提到 $15。DeepSeek V4 Pro 无论多长都是固定费率。对跑 400K–1M token 上下文的文档密集型工作负载来说,这个定价结构会在基础输出差距之上不断叠加。

DeepSeek V4 Pro 还有文档记载的 384K 最大输出上限——同类中单次调用生成量的最大限制——这对长报告、大代码文件和批量转换很重要。

推理:深度、啰嗦程度与速度

在 Artificial Analysis 的智能指数(9 任务的 II v4.1.1 套件)上,DeepSeek V4 Pro 得 53 分,104 个模型中排名 #2——高于同类中位数 27,低于 Gemini 2.5 Pro 的约 75。约 22 分的差距在聚合层面是真实的:对开放式推理、指令遵循以及和该指数高度同构的知识任务来说,Gemini 2.5 Pro 有真实优势,而且在生产中看得见。

DeepSeek V4 Pro 以深度优先的推理作答。它自带思考模式——默认开启思考,每个请求可切换非思考模式——而且它在设计上就啰嗦:在 Artificial Analysis 的评测中,它产出了 130M 输出 token,而同类中位数是 100M,多出约 30%。两个实际后果:

1. 账单: 啰嗦要花 token,但按 $0.87/M 的输出费率,多出来的啰嗦仍然比按 $10/M 收费的模型便宜。
2. 延迟: token 越多,流式输出越慢。V4 Pro 实测输出速度(83.2 tokens/s vs Gemini 2.5 Pro 约 50)部分抵消了这一点——生成更快、每个答案的 token 更多——但它的首 token 时间(1.63s vs 约 0.8s)意味着交互式聊天起步感觉更慢。如果用户盯着文字出现、以第一个字来评判,那 Gemini 2.5 Pro 的 TTFT 优势是真实存在的。

诚实的框架: DeepSeek V4 Pro 用一部分聚合智能换取输出成本的一个零头;Gemini 2.5 Pro 为榜单顶端收取溢价。哪个赢下你的文本工作负载,取决于你是在为深度付费还是在为每个 token 付费。

生态:Google Cloud vs 开放权重

这不是可以互相替换的部署故事。

Gemini 2.5 Pro 活在 Google 的平台里:AI Studio 做原型,Vertex AI 做生产,并与 Google Cloud 服务和 Workspace 一等公民集成。已经跑在 BigQuery、Cloud Storage 或 Google 数据栈上的团队,能得到原生工具、托管自动扩缩和 Google 的可靠性保证。代价是结构性的:权重闭源,模型只以托管 API 的形式存在,你的延迟、可用性和条款都挂在 Google 的基础设施上。

DeepSeek V4 Pro 在设计上正好相反。MIT 许可的开放权重放在 Hugging Face 上,意味着你可以下载模型、审计它、微调它、跑在自己的硬件上,或搬到任何推理服务商。API 是 OpenAI 格式(https://api.deepseek.com)和 Anthropic 格式(https://api.deepseek.com/anthropic),所以现有 OpenAI 或 Anthropic 客户端只需换 base URL 就能用。JSON 输出、工具调用、Responses API 和 KV-cache 上下文缓存都是一等公民。如果某个托管商涨价或条款变了,你保有权重——这种可移植性就是全部意义。

两条对 DeepSeek 有利、一条不利的提醒:第三方托管商通常比 DeepSeek 自己的挂牌费率更便宜地提供开放权重(服务商特定定价,不是官方定价——引用时务必标注);开放权重也扛得住未来任何 API 涨价。不利的一面:每个 API key 并发上限 500(V4 Flash 允许 2,500),而且自托管一个 1.6T 参数的 MoE——即使每 token 只有 49B 激活——也是一笔实打实的 GPU 和运维预算,不是周末项目。

支持 Gemini 2.5 Pro 的理由:反方观点与权衡

一场只数 DeepSeek 赢面的对比是不诚实的。这里是支持 Gemini 2.5 Pro 的理由,公平陈述:

• 聚合智能。 AA 智能指数约 75 vs 53 的差距不是噪音。对错误答案代价高昂的复杂开放式推理来说,这笔溢价买来的是真实能力。
• 多模态不是小众需求。 截图、PDF、幻灯片、会议、示意图——很大一部分「文本」工作流悄悄需要视觉。Gemini 2.5 Pro 一个模型就搞定;DeepSeek V4 Pro 需要单独加一层视觉。
• 交互延迟。 约 0.8s 的 TTFT 在聊天 UI 里体感上明显快于 1.63s。
• 托管平台。 无运维、自动扩缩、Google 级可靠性、原生 Cloud/Workspace 集成。
• 长上下文输入质量。 在 1M token 且文档理解是一等公民功能的情况下,Google 的长上下文经验久经实战考验。

以及你接受的那些权衡:约 11 倍输出价格(长上下文更贵)、零自托管或微调选项的闭源权重、平台层面的供应商锁定。对输出密集的文本管线来说,这个价格差不是四舍五入的误差——它常常是「可持续的服务」与「每个请求都在亏钱」之间的区别。

决策框架

我们怎么判断: 可验证规格——模态、挂牌价、上下文、许可证、文档记载的 API 功能、独立基准分数——胜过营销话术。frontier 模型之间的质量差距是随工作负载而异的;唯一可靠的测试是把你自己的提示词同时跑过两者。

GLM 5.2:开放权重的第三个选项

还有一个场景值得一提。DeepSeek V4 Pro 的开放性是其吸引力的一大部分——但它的涨价通知、500 请求并发上限、纯文本天花板也是如此。如果你想要开放权重的理念加上旗舰级编程和智能体深度,同一类思考里还有第三个选项。

GLM 5.2 是 Zhipu AI 的开放权重旗舰:约 750B 参数的专家混合模型(约 40B 激活)、1M token 上下文窗口、与 DeepSeek 相同的 MIT 许可、免费浏览器访问——无需 API key。它是纯文本的(与 DeepSeek V4 Pro 相同的模态边界,所以多模态分岔同样适用),但它在本文反复围绕的这几类工作负载上打出了强分:GPQA Diamond 89%、SWE-bench Pro 62.1%,输出速度约 158 tokens/s。我们已经做完了完整的正面交锋——见我们的 GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro 对比。

如果你权衡 DeepSeek V4 Pro vs Gemini 2.5 Pro 的主要原因是想要一个不放弃控制权的强文本旗舰,那就 在浏览器里试试 GLM 5.2,把你本来要发给两者的同样的提示词跑一遍——在签 API 合同前把输出并排比较。想了解 DeepSeek V4 Pro 的系谱背景,我们的 what-is 指南覆盖了整个家族;如果你的预算是 flash 档,我们的 DeepSeek V4 Flash vs Gemini 2.5 Flash 对比覆盖那一档。

常见问题

DeepSeek V4 Pro 是多模态的吗?能分析图片吗?

不能。DeepSeek V4 Pro 是纯文本的——官方 API 文档和 Hugging Face 模型卡都只列了文本/代码输入,Artificial Analysis 的模型 FAQ 也明确说明。如果你需要图片、音频或视频输入,Gemini 2.5 Pro 是原生选项;否则你得额外加一个视觉模型。

文本工作负载哪个更便宜,DeepSeek V4 Pro 还是 Gemini 2.5 Pro?

DeepSeek V4 Pro,输出端以巨大优势胜出:$0.87 vs 每 1M token $10.00(200K 上下文以上为 $15),缓存命中 $0.003625(-99%)。一个 1M 进/1M 出的日负载按 V4 Pro 挂牌价约每天 $1.31,按 Gemini 2.5 Pro 约 $11.25。注意 DeepSeek 官方关于即将大幅涨价的公告——做预算前重新查一下定价页。

哪个模型编程和推理更强?

取决于你优化什么。Gemini 2.5 Pro 领跑 AA 智能指数聚合榜(约 75 vs 53),GPQA Diamond 约 84%。DeepSeek V4 Pro 为深度优先推理调优(思考模式默认、约 83 tokens/s),每个 token 成本只要一个零头。成本敏感的高吞吐工作选 V4 Pro;预算有余、追求最大开放式精度选 Gemini 2.5 Pro。拿你自己的提示词在两个模型上测。

我能从现有 OpenAI 或 Anthropic 客户端调用 DeepSeek V4 Pro 吗?

可以。DeepSeek 同时提供 https://api.deepseek.com(OpenAI 格式)和 https://api.deepseek.com/anthropic(Anthropic 格式),带 JSON 输出、工具调用、Responses API 和思考模式开关——所以大多数现有 SDK 代码只需改 base URL 和模型 ID 就能跑。Gemini 2.5 Pro 走 Google 自己的 API 面。

两个模型的上下文窗口一样吗?

两者都提供 1M tokens。差异在长上下文的价格(Gemini 在 200K 以上翻倍输入、提高输出;DeepSeek 保持固定)和最大输出(DeepSeek 文档记载 384K vs Gemini 的 64K)。

结语

先问模态问题:如果任何请求携带图片、音频或视频,选 Gemini 2.5 Pro——DeepSeek V4 Pro 原生接不了那种输入。对文本和代码工作负载,对比就变成经济账:DeepSeek V4 Pro 以低约 11 倍的输出价格交付排名 #2 的推理、固定长上下文费率、384K 输出,以及可以自托管的 MIT 开放权重;Gemini 2.5 Pro 以压垮输出密集型账单的溢价,交付更高的聚合智能、原生多模态、更快的首 token 和 Google 托管生态。

没有模型能通吃——正确答案是你输入、你的吞吐量、以及你是否需要拥有权重的函数。

如果你的答案落在开放权重阵营,试试 GLM 5.2——免费、无需 API key——拿你自己的提示词把它和两款旗舰并排对比。

By the GLM 5 Team。最后更新于 2026 年 8 月。

Sources

• DeepSeek Models & Pricing — deepseek-v4-pro 的官方模型 ID、1M 上下文、384K 最大输出、token 定价,以及即将涨价的官方公告。
• DeepSeek V4 Pro on Hugging Face — 官方模型卡:1.6T/49B MoE 架构、MIT 许可、1M 上下文、纯文本输入。
• Artificial Analysis: DeepSeek V4 Pro — 独立智能指数(53,#2/104)、输出速度(83.2 t/s)、TTFT(1.63s)、啰嗦度(130M tokens)与定价基准,快照日期 2026 年 8 月 13 日。
• Gemini API models — Google AI — 官方 Gemini 2.5 Pro 上下文窗口、支持的模态(文本、图片、音频、视频)与模型规格。
• Gemini API pricing — Google AI — 官方 Gemini 2.5 Pro 输入/输出 token 定价,包括 >200K 上下文加价。

数据说明: 价格和规格经常变动——Google 于 2026 年 7 月修订了 Gemini 费率,DeepSeek 已公告近期将大幅涨价,两家厂商也都会定期更新模型版本。所有数据截至 2026 年 8 月 13 日;为生产工作负载做预算前,请对照上述官方页面核实。本文使用的 Gemini 2.5 Pro 数据(AA 智能指数约 75、约 50 t/s、TTFT 约 0.8s、GPQA 约 84%、定价、1M 上下文、模态)已与 Google 官方文档和独立基准交叉核对;未使用任何第三方博客来源。