El 11 de diciembre, la versión de larga autonomía Deepal S07 Huawei Qiankun 630 salió oficialmente al mercado, con dos configuraciones, Max y Ultra. El precio de guía oficial del nuevo vehículo se sitúa entre 164.900 y 174.900 yuanes, y el precio real de adquisición tras los beneficios por tiempo limitado es de 153.900 a 163.900 yuanes.
En cuanto a las dimensiones de la carrocería, el vehículo se posiciona como un SUV eléctrico de tamaño medio, con una longitud, anchura y altura de 4750 mm, 1930 mm y 1625 mm respectivamente, y una distancia entre ejes de 2900 mm. El exterior mantiene el característico diseño fastback coupé de la familia Deepal; los colores de carrocería básicos disponibles son gris roca lunar, negro estrella brillante y blanco estrella fría, además de dos combinaciones bicolores, naranja nube ardiente y amarillo luz veloz, ofrecidas como opción.
En el interior, una pantalla central ultra HD 2.5K de 15,6 pulgadas tipo girasol y un sistema AR-HUD holográfico de realidad aumentada de 55 pulgadas constituyen la interfaz de interacción principal, con el chip de la cabina Qualcomm Snapdragon 8295P. La fila trasera cuenta con una pantalla funcional de 4,2 pulgadas y admite la conexión de una PAD externa. Los asientos delanteros adoptan un diseño de doble gravedad cero, permiten reclinarse hasta 120 grados y cuentan con función de masaje multmodo. El sistema de audio está compuesto por 20 altavoces, y el habitáculo incorpora además una tira de luces ambientales ajustable de 64 colores.
En cuanto a la propulsión, el nuevo vehículo monta un motor eléctrico trasero único con una potencia máxima de 190 kW y un par máximo de 290 N·m; la aceleración oficial de 0 a 100 km/h es de 7,5 segundos. La batería tiene una capacidad de 77,94 kWh, y la autonomía eléctrica en ciclo CLTC es de 630 kilómetros. En el ámbito de la conducción inteligente, el vehículo incluye de serie el sistema Huawei Qiankun ADS SE, que ofrece funciones como asistencia a la navegación en autopista, asistencia a la conducción en ciudad y asistencia al estacionamiento inteligente, cubriendo principalmente escenarios de vías estructuradas como autopistas y vías rápidas urbanas.
