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DeepSeek-V4預覽版上線并開源

2026-04-24 10:57

今天上午，DeepSeek全新系列模型DeepSeek-V4的預覽版本正式上線，并且同步開源。

先劃一下最核心的參數重點。此次V4系列按規模分為兩個版本：DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash。其中，V4-Pro總參數達1.6T（激活49B），V4-Flash總參數為284B（激活13B）。

兩者最大的共性亮點是均支持高達100萬tokens（約百萬字）的超長上下文窗口，最大輸出長度可達384K tokens，并且同時支持“非思考模式”與“思考模式”，在思考模式下還支持通過reasoning_effort參數設置high或max的思考強度。

在具體的性能表現上，官方直言DeepSeek-V4在Agent能力、世界知識和推理性能上均實現了國內與開源領域的領先。

首先是Agent能力，V4-Pro相比前代有顯著增強，在Agentic Coding評測中已達到當前開源模型最佳水平。據內部評測反饋，其使用體驗優于Sonnet 4.5，交付質量接近Opus 4.6非思考模式（與Opus 4.6思考模式仍有一定差距）。

V4-Flash則在簡單Agent任務上與Pro版旗鼓相當，但在高難度任務上稍有遜色。其次是世界知識，V4-Pro在世界知識測評中大幅領先其他開源模型，僅稍遜于頂尖閉源模型Gemini-Pro-3.1。

最后是推理性能，在數學、STEM、競賽型代碼等硬核測評中，V4-Pro超越了當前所有已公開評測的開源模型，取得了比肩世界頂級閉源模型的優異成績。

此外，DeepSeek-V4在架構層面也有實打實的創新。該系列開創了全新的注意力機制，在token維度進行壓縮，并結合了DSA（DeepSeek Sparse Attention）稀疏注意力，配合流形約束超連接（mHC）和Muon優化器等設計，實現了全球領先的長上下文能力。

更重要的是，這種方法相比于傳統全注意力機制，大幅降低了對計算量和KV緩存的需求（例如V4-Pro相比前代FLOPs降低73%，KV緩存大小減少90%），讓百萬字上下文成為真正可落地的普惠能力。

即日起，用戶登錄官網或官方App即可直接體驗，API服務也已同步更新。開發者只需將model_name修改為deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash即可調用，base_url保持不變，且完全兼容OpenAI ChatCompletions與Anthropic接口格式。

此外，深度求索也同步公開了技術報告及模型權重（Hugging Face與ModelScope平臺均可獲取），方便業界進行研究與部署。

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