DeepSeek V4 Pro 0813 vs Claude Fable 5 on DeepSWE: Cost, Coding, and Routing
Together AI 在 2026 年 8 月 17 日发布博客，对比 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5 在 DeepSWE 基准上的表现。他们运行了 904 次 rollout，Fable 在 pass@1 上领先，但成本是 Pro 的 90 倍；Pro 在 pass@4 上胜出，Pro-first 级联达到 82.7%。
发展脉络
- 首次出现DeepSeek V4 Pro 0813 vs Claude Fable 5 on DeepSWE: Cost, Coding, and RoutingTogether AI
- 行业反馈HW for DeepSeek-V4-Flash-0731Reddit r/LocalLLaMA
- 行业反馈GLM-5.3 vs. Claude Fable 5 on DeepSWE: Cost, Coding, and RoutingTogether AI
- 行业反馈撞名Anthropic的“外挂”刷屏:让“DeepSeek V4‐Pro碾压 Fable 5”但无人能复现,Token开销反而翻倍InfoQ China AI
- 行业反馈deepseek-v4-flash on single DGXReddit r/LocalLLaMA
- 行业反馈Qwen3.8-Flash-Next better then DeepSeek V4 ProReddit r/LocalLLaMA
- 行业反馈DeepSeek-V4-Flash vs. GLM-5.3-Flash on 2× DGX SparkReddit r/LocalLLaMA
- 行业反馈DeepSeek-V4-Flash-Vision Q8 vs Qwen3.8-Flash-Next Q8Reddit r/LocalLLaMA
- 当前判断DeepSeek 的模型在成本上具有显著优势，可能推动更多企业采用其 API 或本地部署。Reddit 用户对 DeepSeek V4 Flash 的积极反馈表明开源模型在本地运行上的吸引力，可能影响闭源模型的市场份额。Agent Pulse · 分析
Together AI 的博客报告了 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5 在 DeepSWE 上的对比。Fable 在 pass@1 上领先，但成本是 Pro 的 90 倍；Pro 在 pass@4 上胜出，Pro-first 级联达到 82.7%。Reddit 用户称赞 DeepSeek V4 Flash 与 antirez Dwarfstar 4 的组合，在 Mac Studio M3U 上达到 35 tok/s，但需要 390 GB RAM。
DeepSeek V4 Pro 0813 在 pass@4 上优于 Claude Fable 5，表明其采样多样性或探索能力更强，而 Fable 的 pass@1 优势可能来自更好的单次生成质量。Pro-first 级联达到 82.7%，暗示路由策略可以平衡成本与性能。
DeepSeek 的模型在成本上具有显著优势，可能推动更多企业采用其 API 或本地部署。Reddit 用户对 DeepSeek V4 Flash 的积极反馈表明开源模型在本地运行上的吸引力，可能影响闭源模型的市场份额。
对于依赖代码生成的企业，DeepSeek V4 Pro 提供了更低成本的替代方案，可能降低软件开发成本。Pro-first 级联策略展示了如何通过路由优化成本，具有商业价值。
未来可关注 DeepSeek 是否发布更多关于路由策略的细节，以及 Claude Fable 5 是否通过降价或优化来应对成本劣势。