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title: DeepSeek V4 + Claude Code 实战：代码能力深度测评
description: 深入体验 DeepSeek V4 与 Claude Code 的集成，实测代码审计、数据库迁移、模型升级等多个场景，评估 V4-Pro 和 V4-Flash 的真实代码能力。
category: AI 编程实战
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      content: DeepSeek V4,Claude Code,AI编程,代码审计,Agent Coding,V4-Pro,V4-Flash
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这几天 AI 圈基本被一件事刷屏了——DeepSeek V4 发布，同步开源。从技术报告里的 benchmark 数据到社区的实测反馈，到处都在讨论。

开源模型在对话和写作上已经做得相当成熟，各家你追我赶，迭代速度肉眼可见。但 Agent Coding 是另一回事。

让模型自主分析项目结构、理解多文件依赖、给出能直接落地的工程方案——这种活没有捷径，全靠硬实力。

之前各家模型在这个方向上一直在进步，但实际用过就知道，离“放心交给它独立完成”始终还差那么一点。

所以这次 V4 发布，小 G 第一反应就是直接接入 Claude Code 上手干活。

这篇文章接近 **7000 字**，建议收藏，通过本文你将搞懂：

1. **Claude Code 接入 DeepSeek V4 的两种方式**：配置文件法 + CC Switch 可视化切换
2. **五个真实开发任务的实战记录**：V4-Pro 干起活来到底怎么样
3. **DeepSeek V4-Pro 和 Flash 的核心参数与定价**：值不值得切
4. **场景建议**：什么时候该用，什么时候先观望

## Claude Code 接入 DeepSeek V4

Claude Code 强在它的工具链和执行力，但 Claude 官方模型太贵，加上现在 Claude 太容易封号。这次 DeepSeek V4 提供了一个 **Anthropic 兼容接口**，这意味着 Claude Code 可以直接对接 DeepSeek，不需要任何第三方适配层。

### 方式一：配置文件法（推荐）

如果你本机没有安装 Claude Code 的话，先运行下面这行命令安装（Node.js 18+）：

```bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```

编辑或新增 Claude Code 配置文件 `~/.claude/settings.json`，添加 `env` 字段，把后端地址、模型和 API Key 都写进去：

```json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_deepseek_api_key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_MODEL": "DeepSeek-V4-Pro",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
  }
}
```

注意替换 `your_deepseek_api_key` 为你的 DeepSeek API Key。

API Key 创建地址：<https://platform.deepseek.com/> 。

![DeepSeek 创建 API Key](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-api-keys.png)

如果你使用的是 DeepSeek-V4-Flash，把 `ANTHROPIC_MODEL` 改为 `DeepSeek-V4-Flash` 即可。

配置完成后启动 Claude Code：

```bash
claude
```

首次启动需要选择信任当前文件夹。

### 方式二：CC Switch（可视化切换）

如果你想在 DeepSeek、Claude、MiniMax 等多个 Provider 之间灵活切换，推荐安装 **CC Switch**。这是一个专门管理 Claude Code 模型切换的小工具，支持一键横跳，还支持管理 Skills、MCP 和提示词。

![CC Switch 主界面](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/cc-switch-main-interface.png)

启动 CC Switch，点击右上角 **"+"** ，选择自定义供应商，Base URL 填写 `https://api.deepseek.com/anthropic`，API Key 填写你的 DeepSeek API Key。

![CC Switch 添加 DeepSeek Provider](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/cc-switch-add-deepseek-provider.png)

将模型名称改为 `DeepSeek-V4-Pro`（或 `DeepSeek-V4-Flash`），完成后点击右下角的“添加”。

### 验证是否生效

直接在命令行输入 `claude` 或者进入 Claude Code 界面之后再次输入 `/status` 确认，model 为 `DeepSeek-V4-Pro` 即表示接入成功。

![验证是否生效](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/verify-deepseek-v4-ready.png)

之后你就可以用 DeepSeek V4-Pro 来驱动 Claude Code 的所有能力了。

## 实战一：升级 LLM 多 Provider 预设模型列表

我手头有一个多智能体股票分析项目，已经快一个月没启动了。这次重新启动，第一件事就是把过时的模型配置更新掉。

项目 Settings 页面之前只有一个纯文本输入框让用户手动填写模型名，不够友好。

我需要做两件事：**搜索各家 LLM 的最新模型版本**，然后**给前端加一个下拉选择**。

提示词很简单：

> /tavily-search 搜索当前 deepseek、glm 和 openai 最新的模型，然后调整全局配置中默认模型推荐和示例。并且，当前这几个 LLM 图标太 AI 味了，帮我换一个上档次点。

任务不大，但有个细节值得说——如果不配 `/tavily-search` Skill，单纯靠大模型的训练数据截止日期来猜最新版本，大概率会出错。我之前用其他模型没配 Tavily 的时候，反复提示了好几遍才把各家最新模型版本搞对。

关于 Tavily 的使用可以参考：[Claude Code 对接 AI Agent 搜索引擎 Tavily 实现高质量搜索](https://mp.weixin.qq.com/s/kAk7lLVgYzZrD9xJs3AUkQ)。

DeepSeek V4-Pro **一次搞定**。

![搜索并更新最新 LLM 模型](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/search-and-update-latest-models.png)

模型配置全部更新成功，各家推荐的模型示例都切到了最新版本。改了三个文件：

1. **`application.yml`**——新增 DeepSeek 预设 Provider，GLM 默认模型升级到 `glm-5`
2. **`.env.example`**——补上 DeepSeek 环境变量，Kimi 默认改为 `kimi-k2.6`
3. **`SettingsPage.tsx`**——加了 `PROVIDER_PRESETS` 常量，Model 和 Embedding Model 改成 combo box

最终四个 Provider 的推荐模型列表（截至 2026.04.25）：

| Provider  | 推荐模型                                                        |
| --------- | --------------------------------------------------------------- |
| DashScope | `qwen3.6-flash`、`qwen3.5-plus`、`qwen3-max`、`qwq-32b` 等 8 款 |
| DeepSeek  | `deepseek-v4-flash`、`deepseek-v4-pro`                          |
| GLM       | `glm-5.1`、`glm-5`、`glm-4.7-flash` 等 8 款                     |
| Kimi      | `kimi-k2.6`、`kimi-k2.5`、`kimi-k2-thinking` 等 5 款            |

![编辑 DeepSeek 模型配置](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/edit-deepseek-model-config.png)

## 实战二：数据库迁移方案诊断与 Flyway 集成

第二个任务更有挑战性。

因为换了新电脑，所有环境都是重新搭建的。项目有两个 SQL 文件，一个在项目启动时自动执行了，另一个没有。这块逻辑我也忘了，需要让模型帮我诊断。

![技能管理界面报错](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/skill-management-error.png)

提示词：

> 当前项目有两个 SQL 文件，`sql/init.sql` 在项目启动自动执行了，`sql/V2__knowledge_skill.sql` 没有自动执行。请你帮我分析一下是什么原因，然后用合理的方式优化现存的问题。

DeepSeek V4-Pro 的分析很到位：**`V2__knowledge_skill.sql` 没有被挂载到 Docker 容器中，项目也没有引入任何数据库迁移工具**，而 `init.sql` 是在容器启动时自动执行的——这是 Docker Compose 配置里写死的。

![数据库表未执行原因分析](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/database-table-analysis.png)

它给出的解决方案是**集成 Flyway 作为数据库迁移工具**。

Flyway 是 Java 生态中最成熟的数据库迁移方案之一，用文件命名约定（如 `V1__init.sql`、`V2__knowledge_skill.sql`）自动管理迁移顺序。

整个过程 DeepSeek V4-Pro 完成了以下工作：

1. 分析了 Docker Compose 配置中 `init.sql` 的挂载逻辑
2. 发现 `V2__knowledge_skill.sql` 缺失的原因
3. 引入 Flyway 依赖，编写迁移配置
4. 重构 SQL 文件命名，确保迁移顺序正确

> 这里踩了个坑：我中途不小心调整了 iTerm2 的窗口大小，导致终端里的对话历史突然错乱了。

第一次运行后，Flyway 没有成功执行。我把错误日志贴过去，经过两轮调教后修复成功。

![DeepSeek 完成 Flyway 集成后的总结](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/deepseek-flyway-integration-summary.png)

这个问题值得单独拿出来讲——因为 DeepSeek V4-Pro 在第一次集成时也踩到了这个坑，经过两轮调试才找到根因。

**Spring Boot 4.x 对自动配置模块做了大规模拆分**，`FlywayAutoConfiguration` 已从 `spring-boot-autoconfigure` 中移除，迁移到了独立模块 `spring-boot-flyway`。

如果你只引入了 `flyway-core` 这个第三方库，Spring Boot **不会自动触发任何迁移**。最坑的是，**启动日志里也不会有任何 Flyway 相关输出**——完全没有报错，只是静默地什么都不做。这个坑特别容易迷惑人，让你怀疑是配置写错了，然后在 `yml` 文件里反复折腾。

使用官方 Starter，它会将自动配置模块一并带入：

```xml
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-flyway</artifactId>
</dependency>
<!-- PostgreSQL 方言支持仍需单独引入 -->
<dependency>
    <groupId>org.flywaydb</groupId>
    <artifactId>flyway-database-postgresql</artifactId>
</dependency>
```

记住这个教训：**Spring Boot 4.x 时代，很多你习惯直接引第三方库就能自动装配的功能，现在需要找对应的官方 Starter。** 自动配置被拆出去了，但文档里不一定显眼地提醒你。

## 实战三：AI 面试平台对接 DeepSeek

我们的 AI 智能面试辅助平台目前已经新增了多模型切换和配置功能，DeepSeek 也已经支持了。

和实战一一样，对接最新模型整个过程是一遍过的，就不重复贴过程了。我们直接看效果。

通过配置界面，将默认模型切换到 DeepSeek，选择 **deepseek-v4-flash**。

![将面试平台的模型切换到 deepseek-v4-flash](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/interview-guide-model-deepseek-v4-flash.png)

然后上传一份简历，基于这份简历生成一次模拟面试，来看看效果。

面试题是通过 deepseek-v4-flash 生成的，答案也是让 DeepSeek 在快速非思考模式下给出的（有两个问题没有回答）。

![模拟面试评估结果](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/interview-guide-model-deepseek-v4-flash-interview.png)

Flash 模型，非思考模式，生成质量已经不错了。考虑到 Flash 的定价，这个性价比相当能打。

## 实战四：项目代码审计与多模型协同

我手头的多智能体股票分析项目，MVP 版本已经跑起来了，支持股票分析、多策略、告警、技能、多模型、通知等功能。但开发过程中赶进度，代码质量没顾上好好把关。

这次我试了一个思路：**用便宜的模型做审计，用贵的模型做决策和修复**。

在 Claude Code 里直接让 DeepSeek V4-Pro 启动多个 Agent，从安全性、功能正确性、代码质量等不同维度扫描整个项目，把发现的问题汇总写入文档。

![DeepSeek V4-Pro 扫描分析代码](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/deepseek-v4-pro-scan-analyze-code.png)

V4-Pro 确实找出来不少问题，最紧急的 TOP 5：

1. **API Key 明文存储** — 加密器已实现但未接入
2. **系统管理接口无权限控制** — 普通用户可修改 LLM 配置
3. **Redis 反序列化漏洞** — `activateDefaultTyping` 允许任意类实例化
4. **硬编码第三方 API Key** — Bocha 真实密钥提交在代码中
5. **功能 Bug** — History 页“重新分析”按钮因路由参数未读取而失效

我大概过了一遍，基本都是合理的。安全类问题尤其值得重视，第 3 条 Redis 反序列化漏洞如果被利用，后果很严重。

接下来我把 V4-Pro 找出来的问题直接丢给 **GPT-5.5** 复核。

![GPT5.5 对 DeepSeek V4-Pro 找出的问题进行修复](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/gpt5-5-fix-problems-found-by-deepseek-v4-pro.png)

**为什么不让 V4-Pro 自己修？** 因为代码审计和代码修复是两种能力，用不同模型交叉验证更靠谱——一个负责找问题，一个负责确认问题并执行修复。

GPT-5.5 复核后直接执行了修复，整个过程很顺。

这个案例的重点不是 V4-Pro 有多强，而是**用便宜模型干活、用贵模型把关**这个思路。V4-Pro 做代码扫描的成本几乎可以忽略，同样的事交给 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.6 来做，费用至少高出两个数量级。

## 实战五：全项目扫描分析

这个就简单了，我主要是想验证一下 V4-Pro 的分析质量，顺便看看最后的 Token 消耗。

![让 V4-Pro 扫描分析 agent-invest](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/claudecode-deepseek-v4-pro%5B1m%5D.png)

![V4-Pro 扫描分析 agent-invest 的结果](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/v4-pro-scan-analyze-result-of-agent-invest.png)

这是 V4-Pro 最终输出的文档，整体质量还是非常高的，很全面：

![V4-Pro 最终输出的 agent-invest 文档](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/v4-pro-final-output-agent-invest-document.png)

## DeepSeek V4 一览：看完实战再看数字

看完上面几个实战任务，再来补一下 DeepSeek V4 的硬参数，会更有体感。

这次 V4 系列同时发布了两款模型：

| 规格              | DeepSeek-V4-Pro                 | DeepSeek-V4-Flash               |
| ----------------- | ------------------------------- | ------------------------------- |
| 总参数            | **1.6T**                        | **284B**                        |
| 每 token 激活参数 | 49B                             | 13B                             |
| 上下文窗口        | **1M tokens**                   | **1M tokens**                   |
| 推理模式          | 非思考 / Think High / Think Max | 非思考 / Think High / Think Max |
| 开源协议          | MIT                             | MIT                             |

几个关键数字值得注意：

- **V4-Pro 的 Codeforces 评分 3206**，在四家主流模型（Claude Opus 4.6、GPT-5.4 xHigh、Gemini 3.1 Pro High）中排第一
- **SWE-bench Verified 80.6%**，跟 Claude Opus 4.6（80.8%）几乎打平，但 API 价格便宜了两个数量级
- **1M 上下文场景下**，V4-Pro 的单 token 推理 FLOPs 只有 V3.2 的 **27%**，KV 缓存用量只有 **10%**

![V4 Benchmark 数据](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/coding/deepseek-v4/v4-benchmark.png)

再看定价：

| API 定价（每百万 token） | DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek-V4-Pro | Claude Sonnet 4.7 |
| ------------------------ | ----------------- | --------------- | ----------------- |
| 输入（缓存未命中）       | $0.14             | $1.74           | $3.00             |
| 输入（缓存命中）         | $0.028            | $0.145          | $0.30             |
| 输出                     | $0.28             | $3.48           | $15.00            |

Flash 的输出价格不到 Claude Sonnet 的 **1/50**，Pro 的输出价格约为 Sonnet 的 **1/4**，输入端两者差距更小。

放到这个定价体系里看，Flash 在日常对话、内容生成、简单问答场景几乎没什么对手。

另外有一点需要注意：**API 迁移零成本**，改个 model 名就行。`deepseek-chat` 和 `deepseek-reasoner` 将在 7 月 24 日后停用，尽早切换到新模型名。

## 场景建议

| 场景                               | 推荐                          | 理由                                               |
| ---------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------------------------------- |
| 日常对话、内容生成、简单问答       | **V4-Flash**                  | 价格极低，性能足够                                 |
| Agent Coding、代码重构、全项目分析 | **V4-Pro**                    | SWE-bench 80.6%，Codeforces 3206，复杂任务成功率高 |
| 复杂编码、精准问答、前沿科学推理   | **Claude Opus 4.6 / GPT-5.5** | 和顶级模型还有差距                                 |

## 总结

DeepSeek V4 在 Agent Coding 和代码理解场景上，明显上了一个台阶。V4-Pro 在 SWE-bench Verified 上拿到了 80.6%，Codeforces 评分 3206 排第一，这个实力对应这个价格，性价比确实到位了。

不过，DeepSeek-V4-Pro 在没有 Coding Plan 的情况下，价格还是偏高。V4-Flash 的定价很香，但在开发场景还无法成为主力。

另外，在复杂的编码、精准问答和前沿科学推理上，跟 Claude Opus 4.6 还有不小距离。不过考虑到 Flash 的价格优势——还要什么自行车？
