DeepSeek V4

摘要： 2026年4月24日，DeepSeek正式发布并开源新一代大模型DeepSeek-V4预览版。该系列主打百万字超长上下文（1M tokens），分为V4-Pro与V4-Flash两个版本，在Agentic Coding、世界知识、数学与STEM推理等维度实现开源领域领先。即日起，用户可通过官网或App直接体验，API同步开放调用。

官网入口： https://chat.deepseek.com
开源地址： https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
技术报告： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

模型概述

发布背景

DeepSeek-V4是深度求索（DeepSeek）推出的新一代旗舰大语言模型系列，于2026年4月24日以预览版形式正式上线并同步开源。该版本替代此前的DeepSeek-V3.2系列，旧版API接口（deepseek-chat、deepseek-reasoner）将于2026年7月24日停止服务。V4系列在上下文长度、Agent执行能力、推理性能三个维度实现显著升级，标志着国产开源大模型在工程化落地层面进入新阶段。

版本划分

V4系列提供两个差异化版本：

• DeepSeek-V4-Pro：定位高性能专家模型，参数规模与激活值更大，面向复杂推理、代码生成、长文档分析等高精度场景。
• DeepSeek-V4-Flash：定位轻量高速版本，参数与激活值更小，提供更低延迟、更高性价比的API服务，适合高频调用与简单任务。

两版本均支持1M（一百万）token最大上下文长度，且同时提供非思考模式与思考模式。

核心能力

百万字超长上下文

DeepSeek-V4将1M token上下文作为所有官方服务的标配。通过DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）与token维度压缩技术，模型可在单次对话中处理约百万汉字量级的文本输入，显著降低长序列任务对计算资源与显存的占用。该能力适用于长篇小说分析、法律合同审阅、批量日志排查等需要一次性载入大量信息的场景。

Agentic Coding 能力

在Agent相关评测中，DeepSeek-V4-Pro达到当前开源模型最佳水平。模型针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent框架完成适配优化，可执行多步骤代码生成、项目级文档撰写、自动化PPT生成等任务。据内部评测反馈，其使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。

世界知识储备

在世界知识测评中，DeepSeek-V4-Pro大幅领先其他开源模型，仅次于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。知识库截止日期更新至2025年5月，覆盖科技、金融、医学、法律等多个领域的实时信息需求。

数学与STEM推理

在数学、STEM学科及竞赛型代码测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型，成绩比肩世界顶级闭源模型。该能力支撑其完成复杂公式推导、科学计算、算法竞赛题解答等高难度任务。

技术架构

DSA稀疏注意力机制

DeepSeek-V4采用自研DSA（DeepSeek Sparse Attention）稀疏注意力架构，替代传统全连接注意力计算。该机制通过选择性激活关键token关联，减少长序列处理中的冗余计算，使1M上下文在消费级与国产算力硬件上具备可部署性。

Token维度压缩

模型在token嵌入层面引入压缩策略，降低单token显存占用。配合DSA机制，整体推理成本较传统稠密注意力方案显著下降，为长上下文成为默认配置提供工程基础。

国产算力适配

V4系列优先适配华为昇腾（Ascend）AI芯片及寒武纪等国产NPU，完成底层代码重写与计算图优化。通过自研DSI（DeepSeek Inference Interface）统一推理中间件，屏蔽NVIDIA CUDA与国产CANN等异构硬件差异，支持训推一体国产算力闭环。

使用方式

网页端与App

用户访问 chat.deepseek.com 或更新至最新版DeepSeek App，登录后即可在模型列表中选择DeepSeek-V4进行对话。关闭”深度思考”与”联网搜索”后，系统默认调用V4-Flash非思考模式；开启深度思考则进入对应版本的思考模式。

API接入

开发者通过修改model参数即可切换至V4系列：

• deepseek-v4-pro：调用Pro版本
• deepseek-v4-flash：调用Flash版本

API兼容OpenAI ChatCompletions接口与Anthropic接口，base_url保持不变。思考模式支持reasoning_effort参数，可设置为high或max，用于调节推理强度。

本地部署

模型权重已在Hugging Face与魔搭社区（ModelScope）开源，支持基于transformers或vLLM等框架进行本地部署。由于1M上下文对显存仍有较高要求，本地部署建议配备充足计算资源或使用量化版本。

版本对比与选型建议

V4-Pro vs V4-Flash

思考模式与推理强度调节

两版本均支持非思考模式（直接输出）与思考模式（链式推理）。在思考模式下，用户可通过reasoning_effort参数控制模型思考深度：

• high：适用于常规代码审查、数据分析等中等复杂度任务。
• max：适用于复杂Agent场景、数学证明、竞赛级编程等需要深度推理的任务。

应用场景

代码生成与软件开发

DeepSeek-V4-Pro可作为Agentic Coding主力模型，执行从需求分析、架构设计到代码实现、测试用例生成的全流程开发辅助。在大型代码库理解、跨文件重构、技术文档自动生成等场景中，1M上下文允许一次性载入整个项目目录或 lengthy 技术规范。

长文档处理

1M上下文支持单会话处理整本电子书、批量合同、年度财报合集等长文本。典型应用包括：多文档对比分析、摘要提取、条款风险扫描、知识库构建等。

多轮复杂推理任务

在需要保持长期记忆与逻辑连贯的多轮对话中，如学术研讨、投资决策分析、医疗问诊记录整理，V4系列可维持完整上下文追踪，减少信息遗忘导致的推理断裂。

文章来源： 本文信息综合自 DeepSeek 官方公告、IT之家、科创板日报、华尔街见闻等公开报道及技术文档，由大国AI导航（daguoai.com）整理编辑。

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