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AI Agent Fundamentals
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如果您正在为下一个项目在 Claude Opus 4.7 和 DeepSeek V4 之间做选择，核心取舍在于：Anthropic 的封闭、打磨精良的旗舰型号，还是 DeepSeek 的开源权重、激进定价的挑战者。两者都在 2026 年 4 月相隔数日发布，并且都宣称在智能体式编码和长上下文推理方面具备接近前沿的性能。
这次对比的看点在于，DeepSeek V4 是首个能在智能体基准上与 Opus 4.7 同台对话的开源权重模型。同时，Opus 4.7 自带诸如任务预算、xhigh 努力度级，以及 Claude Code 中全新的 /ultrareview 命令等功能，而 DeepSeek 目前还没有相应的等效特性。
本文将从五个关键维度比较 Claude Opus 4.7 与 DeepSeek V4：编码与智能体工作流、推理与知识任务、多模态与工具使用、定价，以及开源权重与部署灵活性。您也可以分别查看我们针对 DeepSeek V4 和 Claude Opus 4.7 的独立指南，深入了解各自模型。
什么是 Claude Opus 4.7？
Claude Opus 4.7 是 Anthropic 最新的旗舰模型，于 2026 年 4 月 16 日发布。它面向复杂、长时运行的智能体工作流，尤其强调软件工程和高分辨率视觉任务。该模型可接收长边最高 2,576 像素、约 3.75 百万像素的图像输入，比此前的 Claude 模型支持的分辨率高出三倍以上。
此次发布引入了位于 high 与 max 之间的新 xhigh 努力度级、用于控制长时运行中令牌花费的任务预算（公测中），以及 Claude Code 中用于专门代码审查会话的 /ultrareview 斜杠命令。Anthropic 还指出，Opus 4.7 是首个随附实时网络安全防护的模型，这属于其 Project Glasswing 计划的一部分，使其成为在更广泛的 Mythos 级发布前测试安全功能的载体。
想要了解 Opus 4.7 的实际表现，请查看我们的Claude Opus 4.7 实战基准教程，检验Opus 4.7 的自我批判记忆是否提升编码表现；同时还有Claude Opus 4.7 API 教程，带您使用 Anthropic API 构建数字化应用。您也可以在我们与 Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.5 的对比文章中，看看它与其他旗舰模型如何比肩。
什么是 DeepSeek V4？
DeepSeek V4 是中国 AI 实验室 DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日发布的预览版。其包含两个变体：V4-Pro，总参数 1.6 万亿、活跃参数 490 亿；V4-Flash，总参数 2,840 亿、活跃参数 130 亿。两者均采用专家混合（Mixture of Experts）架构，并在所有服务中默认提供 100 万令牌的上下文窗口。
其核心卖点是结构效率。DeepSeek 表示，在 100 万令牌上下文场景下，V4-Pro 的单令牌推理 FLOPs 仅为前代 V3.2 的 27%，KV 缓存仅为其 10%。两种模型均以 MIT 许可开放权重，并可在 Hugging Face 获取。API 同时支持 OpenAI 与 Anthropic 的 API 格式，并提供思考（thinking）与非思考模式。
关于 DeepSeek V4 的架构、基准与使用方式的完整解析，请参阅我们的 DeepSeek V4 指南。此外，别错过我们关于 DeepSeek V4 与 GPT-5.5 的对比。
Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4：正面交锋
在进入细节前，先看一眼速查表。下表涵盖了两款模型最关乎决策的维度。
| 特性 | Claude Opus 4.7 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| 开发方 | Anthropic（封闭） | DeepSeek（开源权重，MIT） |
| 参数规模 | 未公布 | 总计 1.6T / 活跃 49B |
| 上下文窗口 | 输入 100 万令牌 / 输出 12.8 万令牌 | 输入 100 万令牌 |
| API 定价（每 100 万令牌：输入 / 输出） | $5.00 / $25.00 | $1.74 / $3.48 |
| SWE-bench Pro | 64.3% | 55.4% |
| Terminal-Bench 2.0 | 69.4% | 67.9% |
| GPQA Diamond | 94.2% | 90.1% |
| 开源权重 | 否 | 是（MIT 许可） |
| 思考模式 | low、medium、high、xhigh、max |
Non-think、Think High、Think Max |
| 智能体集成 | Claude Code、Cursor、任务预算、/ultrareview |
Claude Code、OpenClaw、OpenCode |
编码与智能体工作流
智能体式编码是两者差距最明显的维度。在 SWE-bench Pro（测试在开源 Python 仓库中解决真实 GitHub 问题的能力）上，Opus 4.7 得分 64.3%，而 DeepSeek V4-Pro 为 55.4%。在这一广泛用作生产级编码能力代理的基准上，近 9 个百分点的差距不容忽视。
在 Terminal-Bench 2.0 上，双方更接近。Opus 4.7 为 69.4%，DeepSeek V4-Pro 为 67.9%，相差约 1.5 分。两者都明显落后于该基准的领先者 GPT-5.5（82.7%）。
| 基准 | Claude Opus 4.7 | DeepSeek V4-Pro | 备注 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 64.3% | 55.4% | 厂商报告；Opus 4.7 使用 Anthropic harness |
| Terminal-Bench 2.0 | 69.4% | 67.9% | DeepSeek 分数来自官方发布说明 |
Opus 4.7 还配套了 DeepSeek V4 尚未匹配的专用智能体工具。xhigh 努力度级、用于控制令牌花费的任务预算，以及 Claude Code 中的 /ultrareview 都是面向生产的功能。DeepSeek V4 声称可与 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 集成，并表示其内部已在使用 V4-Pro 进行智能体式编码。但对于已使用 Claude Code 的团队而言，围绕 Opus 4.7 的生态更成熟。
在仓库级工程工作中，Opus 4.7 是更强的选择。SWE-bench Pro 的差距是真实存在的，且其智能体工具更完善。DeepSeek V4-Pro 在终端任务上具备竞争力，但仍未缩小在更困难编码基准上的差距。
推理与知识任务
在 GPQA Diamond（测试跨科学与数学的研究生级推理）上，Opus 4.7 得分 94.2%，DeepSeek V4-Pro 得分 90.1%。两者都很强，但在前沿日益趋于饱和的背景下，4 个百分点的差距依然值得关注。Gemini 3.1 Pro 在同一基准上的得分为 94.3%，因此 Opus 4.7 与 Gemini 基本持平，而 DeepSeek 略有落后。
在 MMLU-Pro 上，DeepSeek V4-Pro-Max 得分 87.5%，与较早的前沿模型相比仍具竞争力。在数学基准 GSM8K 上，其得分为 92.6%。这些对于开源权重模型而言非常强劲；不过 Anthropic 未在发布说明中公布 Opus 4.7 的 MMLU-Pro 分数，使得直接对比变得困难。
Opus 4.7 在 Humanity's Last Exam（涵盖科学、数学与人文学科的研究生级问题集）上表现尤为亮眼：无需工具时得分 46.9%，使用工具时为 54.7%。它在无工具榜单上位列第一，在使用工具的榜单上位列第二，位于 GPT-5.5 的 Pro 变体（58.7%）之后。DeepSeek V4 Pro 虽显著落后，但差距不算过大，在工具使用版本中得分 48.2%。
可以有把握地说，面对最难的推理任务，Opus 4.7 是更好的选择。
工具使用与计算机交互
在本次对比的两项主要工具使用基准上，Opus 4.7 均处于领先。在 MCP-Atlas（测试复杂多工具工作流的表现）上，Opus 4.7 得分 77.3%，为所有模型中最高。DeepSeek V4 Pro 得分 73.6%，非常接近，并且是开源权重模型中的最佳成绩，将 GLM-5.1 Thinking（71.8%）压至第二。
在 OSWorld-Verified（衡量模型通过控制计算机界面完成任务的能力）上，Opus 4.7 得分 78.0%，较 Opus 4.6 的 72.7% 有明显提升，并与 GPT-5.5（78.7%）相当。
DeepSeek V4 的发布说明未包含 OSWorld 的分数。官方公告提到，V4-Flash 在简单的智能体任务上与 V4-Pro 表现相当，且 V4-Pro 在智能体式编码基准上是开源领域的最新水平。但在未公布计算机使用方面的具体数据前，这一维度难以直接对比。
一个出人意料的结果是，DeepSeek V4 Pro 在智能体搜索上反而领先：其 BrowseComp 得分 83.4% 高于 Opus 4.7（79.3%），仅比领先者 GPT-5.5（84.4%）低一个百分点。
如果您的工作流依赖多工具编排或计算机使用型智能体，Opus 4.7 是证据更充分的选择。而对于专注于智能体搜索的用例，考虑到其显著更低的价格，DeepSeek V4 Pro 则更合适。
多模态能力
Opus 4.7 的视觉能力有显著提升。它现在支持长边最高 2,576 像素（约 3.75 百万像素）的图像输入，比此前的 Claude 模型高出三倍以上。在 CharXiv Reasoning（测试图表与图形的视觉推理）上，Opus 4.7 在无工具/使用工具场景下分别得分 82.1% 与 91.0%，较 Opus 4.6 的 69.1% 与 84.7% 实现大幅提升。
DeepSeek V4 的发布说明未包含多模态基准分数或详细图像输入能力。官方公告主要聚焦文本类的智能体式编码与长上下文效率。对于依赖高分辨率图像分析、密集图表阅读，或需要解析截图的计算机使用型智能体的工作流，就现有证据而言，Opus 4.7 是更明确的选择。
定价
这是 DeepSeek V4 说服力最强的地方。DeepSeek V4-Pro 的价格为每百万输入令牌 $1.74、每百万输出令牌 $3.48。Opus 4.7 则为每百万输入令牌 $5.00、每百万输出令牌 $25.00。仅就输出令牌而言，Opus 4.7 的价格是 V4-Pro 的 7 倍多。
DeepSeek V4-Flash 甚至更便宜：每百万输入令牌 $0.14、每百万输出令牌 $0.28。对于高吞吐量且 V4-Flash 的推理能力足以胜任的工作负载，与 Opus 4.7 相比，成本差距极为显著。我们的 DeepSeek V4 指南指出，V4-Flash 的价格甚至远低于诸如 GPT-5.4 Nano 这类小模型。
关于 Opus 4.7 定价有一条重要注意事项。该模型采用了新的分词器，会将相同输入映射为约 1.0 至 1.35 倍于 Opus 4.6 的令牌数量（取决于内容类型）。在更高的努力级别下，它也会生成更多输出令牌。Anthropic 建议在真实流量上测量实际令牌用量，再判断按令牌计价能否直接转换为成本。
| 模型 | 输入（每 100 万令牌） | 输出（每 100 万令牌） |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 |
| DeepSeek V4-Pro | $1.74 | $3.48 |
| DeepSeek V4-Flash | $0.14 | $0.28 |
对于运行高吞吐量智能体流水线、且可以接受 Opus 4.7 与 V4-Pro 基准差距的团队而言，DeepSeek V4-Pro 的定价是极具分量的理由。输出令牌成本差距之大，足以改变长时运行智能体工作流的经济性。
开源权重与部署灵活性
DeepSeek V4 以 MIT 许可开源权重发布。V4-Pro 与 V4-Flash 的权重均可在 Hugging Face 获取。V4-Pro 的下载体积为 865GB，排除了消费级硬件的可能性，但对于具备自托管基础设施的团队而言，MIT 许可意味着无需依赖 API，并可完全掌控部署。
Opus 4.7 为封闭模型。它可通过 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud 的 Vertex AI，以及 Microsoft Foundry 使用，但不支持自托管。对于受监管行业或对数据属地有严格要求的团队而言，仅限云端的约束是一项真实的限制，尽管其覆盖三大云提供商在一定程度上提供了推理运行位置的灵活性。
DeepSeek 还同时支持 OpenAI 与 Anthropic 的 API 格式，这意味着将现有代码迁移到 V4-Pro 通常只需更新模型参数。需要注意的是，旧版 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 端点将于 2026 年 7 月 24 日退役，使用这些端点的团队应规划迁移至 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro。
何时选择 Claude Opus 4.7 或 DeepSeek V4
决策主要取决于三点：您对困难编码任务基准差距的容忍度，是否必须使用开源权重，以及在规模化场景下的令牌预算。
| 用例 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 困难的仓库级编码（SWE-bench 级任务） | Claude Opus 4.7 | SWE-bench Pro 上 64.3% vs 55.4%，对生产工程具备实质意义 |
| 多工具编排与计算机使用型智能体 | Claude Opus 4.7 | 领跑 MCP-Atlas（77.3%）与 OSWorld-Verified（78.0%）；DeepSeek 未公布后者分数 |
| 高分辨率图像分析与视觉推理 | Claude Opus 4.7 | CharXiv（含工具）91.0%；支持最高约 3.75 百万像素图像 |
| 成本敏感的高吞吐量智能体流水线 | DeepSeek V4-Pro | 输出 $3.48 对比 Opus 4.7 的 $25.00；每个输出令牌便宜 7 倍以上 |
| 自托管或隔离网部署 | DeepSeek V4 | MIT 许可、权重可在 Hugging Face 获取；Opus 4.7 仅限云端 |
| 预算敏感且推理需求适中的工作负载 | DeepSeek V4-Flash | 每 100 万令牌输入 $0.14 / 输出 $0.28；在多项任务上推理接近 V4-Pro |
| 基于 Claude Code 的长周期智能体式编码 | Claude Opus 4.7 | 任务预算、xhigh 努力度级与 /ultrareview 专为此工作流打造 |
| 开源研究或微调 | DeepSeek V4 | MIT 许可允许修改与再分发；Opus 4.7 无对应选项 |
在以下情况选择 Claude Opus 4.7：
- 您的工作聚焦于困难的软件工程任务。SWE-bench Pro 上相对 V4-Pro 的 8.9 分差是本次对比中最大的单项差异，且经多家第三方测试者验证，包括 Cursor（CursorBench 上 70% vs 58%）与乐天（相较 Opus 4.6 解决的生产任务多 3 倍）。
- 您在构建依赖计算机使用的生产级智能体系统。Opus 4.7 在 MCP-Atlas 上以 77.3% 领先，并在 OSWorld-Verified 上取得 78.0% 的强势表现，而 DeepSeek V4 未公布相关分数。
- 高分辨率视觉是您流程的一部分。从支持 1.15MP 跃升至 3.75MP，并在 CharXiv Reasoning 上提升 13 分，拓展了诸如密集图表抽取、复杂截图读取等新用例。
- 您已在使用 Claude Code，并希望获得完整的智能体工具栈，包括任务预算、xhigh 努力度级与 /ultrareview。
在以下情况选择 DeepSeek V4：
- 成本是首要约束。按每百万输出令牌 $3.48 对比 Opus 4.7 的 $25.00，V4-Pro 在输出密集型负载上便宜得多。V4-Flash 每百万输出令牌仅 $0.28，更是属于另一个价位层级。
- 您需要自托管或隔离网部署。MIT 许可与 Hugging Face 的可用性使得 V4 成为此场景的唯一选项；Opus 4.7 仅支持云端。
- 您想要微调或修改模型权重。MIT 许可允许这样做；Anthropic 的条款不允许。
- 您在运行高吞吐量流水线，Opus 4.7 的经济性在规模化下不可行，并且您愿意在最难任务上接受一定性能取舍。
结语
如果不受预算限制、只选一款模型用于生产级的智能体式编码，我会选择 Opus 4.7（或 GPT-5.5）。SWE-bench Pro 的差距是真实存在的，工具使用基准在本次对比中最佳，且围绕 Claude Code 的智能体工具更加完善。仅视觉方面的提升——从支持 1.15MP 到 3.75MP，并在 CharXiv 上提升 13 分——就足以让其成为多模态工作流的重要升级。
话虽如此，DeepSeek V4-Pro 是我见过最有说服力的、对封闭前沿模型发起挑战的开源权重模型。在规模化场景下，定价优势难以忽视：如果您每天产生数百万输出令牌，$3.48 与 $25.00 每百万令牌之间的差异，将改变可行性的经济边界。而 MIT 许可对需要部署灵活性或希望微调的团队也确实有价值。
我的实用建议是：在最困难的编码与智能体任务中使用 Opus 4.7，因为这些场景下基准性能往往能直接转化为更少的错误与更低的监管成本；在重视成本、任务复杂度居中的场景下使用 DeepSeek V4-Pro；在高吞吐、低风险、需极致压降成本的场景下使用 V4-Flash。多数情况下，这些模型并非面向同一类用户而直接竞争。
如果您想亲手上阵构建真实工作流，建议从我们的AI Agent Fundamentals 技能路径开始，内容涵盖如何用前沿模型构建与部署智能体系统。若想同时适用于 Opus 4.7 与 DeepSeek V4 的提示工程实践，我们的 Understanding Prompt Engineering 课程是不错的起点。
Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 常见问答
哪款模型更适合软件工程任务？
Claude Opus 4.7 具有明显领先优势。它在 SWE-bench Pro 上得分 64.3%，而 DeepSeek V4-Pro 为 55.4%，并配备了面向智能体的专用工具，如任务预算、xhigh 努力度级，以及 Claude Code 中的 /ultrareview。
我可以自托管 DeepSeek V4 吗？
可以。V4-Pro 与 V4-Flash 均以 MIT 许可开源权重并可在 Hugging Face 获取。请注意，V4-Pro 体积约 865GB，需较强的基础设施支持。Claude Opus 4.7 仅限云端，无法自托管。
DeepSeek V4-Pro 比 Claude Opus 4.7 便宜多少？
DeepSeek V4-Pro 每百万输出令牌 $3.48，而 Opus 4.7 为 $25.00，这意味着在输出端便宜 7 倍以上。V4-Flash 甚至更实惠，每百万输出令牌 $0.28。
DeepSeek V4 是否支持图像等多模态输入？
DeepSeek V4 的发布说明未包含多模态基准分数或详细图像输入规格。对于高分辨率图像分析或视觉推理任务，Opus 4.7 是证据更充分的选择。它支持最高约 3.75 百万像素的图像。
我能用现有的 OpenAI 或 Anthropic API 代码接入 DeepSeek V4 吗？
支持。DeepSeek V4 的 API 同时支持 OpenAI ChatCompletions 与 Anthropic Messages 格式，因此切换通常只需更新模型参数。请注意，旧版 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 端点将于 2026 年 7 月 24 日退役。