DeepSeek官方公告:两个模型名7月24日停用,抓紧处理!

简介: DeepSeek 官方宣布:旧模型名 `deepseek-chat` 与 `deepseek-reasoner` 将于2026年7月24日23:59停用。请立即全局搜索并替换为 `deepseek-v4-flash` 或 `deepseek-v4-pro`,同步调整思考模式(`thinking` 参数)及工具调用链路,避免调用失败。

DeepSeek 官方公告:deepseek-chat和 deepseek-reasoner两个旧模型名,将在北京时间 2026 年 7 月 24 日 23:59弃用。

现在离截止时间不多了。代码、环境变量、网关配置里只要还留着这两个名字,时间一到,调用就可能出问题。别等线上报错了,再在一堆配置里翻模型名。

DeepSeek 现在要求 API 调用改用 deepseek-v4-flash或 deepseek-v4-pro。官方 API 的 base_url不变,真正要处理的是 model参数,以及原来被旧模型名顺手带上的思考模式。

Image

现在就做这四件事

1、全局搜索旧模型名
在代码仓库、.env、部署变量、工作流、网关后台里,搜索:

deepseek-chat
deepseek-reasoner

别只查业务代码。很多项目真正生效的模型名,藏在环境变量或平台配置里。搜完以后,确认线上实际读取的是哪一处。

2、把旧名字换成明确的 V4 模型
如果你想尽量延续旧别名的兼容行为,可以先用 deepseek-v4-flash。

官方说明里,旧的 deepseek-chat此前对应 V4-Flash 的非思考模式;deepseek-reasoner对应 V4-Flash 的思考模式。不要直接把两个旧名字都替换成同一个字符串,然后以为行为会自动一样。

Image

3、原来用 deepseek-reasoner的,检查思考模式
V4 把“选模型”和“是否思考”拆开了。以前写 deepseek-reasoner,默认就是推理链路;现在需要在调用里明确配置 thinking。

如果你原来调的是普通聊天,也别忽略这一点。V4 的思考模式默认开启,想保持旧 deepseek-chat的非思考行为,要明确关闭。使用 OpenAI SDK 时,官方要求把 thinking放进 extra_body。

思考模式下,temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty即使还留在配置里,也不会生效。顺手把这些旧参数检查一遍,别让它们继续躺在配置里制造错觉。

4、跑一次真实请求,别只看能不能连上
改完后,至少用一条线上会跑的真实任务验一遍:模型能正常返回、结果符合预期、日志里没有旧模型名。

如果你的 Agent 或工作流会调用工具,必须把整条链路跑到最终回答。官方特别提醒:思考模式发生工具调用后,后续请求必须完整回传 reasoning_content,否则 API 会返回 400。只测第一步能调工具,不算迁完。

最简处理清单

只用普通对话:把旧模型名替换为明确的 V4 模型,并确认是否要关闭思考模式。
原来使用 reasoner:明确选择 V4 模型,开启思考模式,再验证一条真实推理任务。
用了工具调用或 Agent:除了模型和思考模式,还要验证 reasoning_content的续传。
用了第三方网关、聚合平台或低代码工作流:同时检查对方的模型列表和迁移说明。DeepSeek 官方文档不能自动保证第三方平台已经完成适配。

这事不复杂,但最怕拖。模型名这种配置,平时没人碰;一旦过了截止时间,它就会在最不该掉链子的地方掉链子。

如果你在用这个,今天把它搜出来、改掉、跑通。


谢谢你读我的文章。
如果觉得不错,随手点个赞、在看、转发三连吧🙂
如果想第一时间收到推送,也可以给我个星标⭐~谢谢你看我的文章。

开源知识库(**交流群,开源集合都看这**):
https://tffyvtlai4.feishu.cn/wiki/OhQ8wqntFihcI1kWVDlcNdpznFf

相关文章
|
3月前
|
人工智能 Linux 网络性能优化
AgenticFS 重磅发布
AgenticFS是阿里云专为AI Agent设计的新型文件系统,支持百万级Workspace管理,提供容量、权限及性能隔离,解决传统NAS在文件数、目录配额和接入点规模上的瓶颈,具备弹性扩展、QoS保障与租户级故障域隔离能力。
476 3
|
3月前
|
人工智能 API 数据库
Kimi深夜突袭K3,2.8万亿参数超大水桶!直接跨入世界第一梯队!
老金我昨儿在网上瞎逛的时候,突然看到了Kimi K3的消息。 合计先打开官网看看开发者文档有没有啥信儿,结果刚打开官网,好家伙。。就看到已经上线了! ![Image](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/p3shvhj26rigq_0488c34b2827443e9b77df8ee1e3a066.png) Kimi官网Chat窗口里已
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
Qwen3.8-Max 预览版全解析:2.4 万亿参数旗舰模型,Token Plan 限时优惠指南
Qwen3.8-Max-Preview是通义千问Qwen3系列旗舰MoE大模型,参数达2.4万亿,综合推理能力居行业第一梯队。支持思考/快速双模式,擅长大模型五大高难场景。现于阿里云百炼Token Plan、Qoder及QoderWork上线体验,个人版低至39元/月。在阿里云百炼官网:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY 免费领取千万Tokens
1546 1
Qwen3.8-Max 预览版全解析:2.4 万亿参数旗舰模型,Token Plan 限时优惠指南
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
自进化≠自我刷题,Agent 真正的突破口是「自己造环境」?——6 位领域学者 · 7 大议题 · 2 万字圆桌观点实录
AI AMA首期聚焦“Agent自进化”,由魔搭等联合发起,邀请翟云鹏主持及5位顶会作者深度对谈。围绕定义、泛化能力、反馈信号、评估体系等7大议题,探讨Agent如何突破“从零开始”瓶颈,实现类人经验积累与策略优化。(239字)
743 6
|
3月前
|
JSON 缓存 自然语言处理
大模型长文本处理实践:基于分段提取与结果合并生成结构化摘要
本文提出一种高效、稳定的长文本处理方案:通过智能分段(支持句子级切分与上下文重叠)、并行结构化提取(JSON格式事实抽取)、多级去重(精确匹配+语义相似度)、冲突识别与溯源校验,最终生成可追溯、低成本、高可控的摘要。适用于录音转写、会议纪要等场景,显著提升准确性与可解释性。(
1056 110
|
2月前
|
人工智能 程序员 API
DeepSeek V4 Flash 正式版:成绩碾压 Pro 预览版,白菜价
DeepSeek V4 Flash 正式版上线公测:Agent 基准远超 V4-Pro 预览版,第三方指数反超 Pro,输出 2 元/百万token
DeepSeek V4 Flash 正式版:成绩碾压 Pro 预览版,白菜价
|
7月前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
GEO与SEO的核心差异:AI搜索时代企业应提前布局的下一代优化体系
GEO不是“AI版SEO”,而是AI搜索时代的新增长逻辑:SEO抢流量位置,GEO夺AI信任票。二者在优化对象、目标、竞争维度、技术逻辑和效果上根本不同——GEO聚焦被AI理解、采纳与引用,实现心智占领与权威确立。企业需SEO稳基础,GEO建未来。(239字)
1452 3
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
解读论文《SkillOrchestra: Learning to Route Agents via Skill Transfer》
AI系统由多模型协作时,"派谁上场"是核心难题。现有方法要么无法应对多步骤任务,要么陷入"总调最贵模型"的死胡同。SkillOrchestra从历史轨迹提炼"技能手册",让编排器匹配最合适的智能体,性能提升22.5%,成本节省700倍。
831 1
|
3月前
|
供应链 定位技术 调度
同城O2O系统开发实践:本地生活服务如何提升匹配、调度与履约效率
本文围绕同城O2O系统开发展开,分析本地生活与即时服务场景中的位置匹配、订单流程、智能调度、商家端、服务人员端、评价反馈和数据优化等关键能力,帮助理解同城O2O系统如何提升服务响应效率、履约稳定性与用户体验。