DeepSeek-V4

• 1. 概要 （全 228 文字）

  DeepSeek-V4 是中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）于2026年4月24日发布的新一代大语言模型预览版本，同步开源模型权重和技术报告。该产品包含Pro和Flash两个版本，全系标配1M（百万token）超长上下文，在Agent能力、代码生成和复杂推理方面达到世界顶级开源模型水平，定价仅为海外同级别闭源模型的七分之一左右。V4的发布标志着中国AI开源力量在全球大模型竞争中占据重要地位，同时因其明确支持国产华为昇腾芯片而具有特殊的产业意义。

• 2. 产品背景 （全 443 文字）

  深度求索（DeepSeek）成立于2023年，是一家专注于通用人工智能底层模型与技术研究的中国初创公司。公司总部位于中国，创始人为梁文峰。根据公开信息，DeepSeek在2025年初曾因R1模型的发布而震动美国AI行业，被视为中国AI技术突破的代表性企业。公司基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力资源进行模型训练。2026年4月24日，DeepSeek在成立约三年后发布了备受期待的V4模型，该模型距离上次R1发布恰好一周年。值得注意的是，DeepSeek目前正积极布局物理基础设施，在内蒙古乌兰察布开启大规模智算中心招聘，展现出向产业链上游延伸的战略意图。   在融资方面，虽然具体金额未公开披露，但行业传闻DeepSeek的目标估值已达到200亿美元，这反映了资本市场对其技术实力和商业前景的高度认可。公司在发展过程中始终坚持开源路线，此前的V3和R1模型已在全球开发者社区获得广泛使用，根据OpenRouter的公开统计，这两个模型的Token吞吐量一度占据所有开源模型的一半以上。

• 3. 产品功能与使用体验 （全 953 文字）

  DeepSeek-V4在技术架构和功能特性上实现了多项突破。首先是超长上下文能力的普惠化，该产品全系标配1M（百万token）超长上下文，相比V3.2的128K实现了8倍的提升。这意味着用户可以直接导入完整代码库、超长行业文档、百万字级别的完整书籍进行端到端处理，大幅简化了长文本处理的技术链路，用户无需额外搭建RAG系统即可实现高效的信息检索和理解。   在模型架构方面，V4-Pro采用总参数1.6T、激活参数49B的MoE（混合专家）架构，预训练数据量达到33T。V4-Flash则采用激活参数13B的轻量化设计，通过全新的token压缩注意力机制与DSA稀疏注意力架构实现了极致低延迟与高性价比。根据DeepSeek官方公布的测试数据，V4-Pro在数学、STEM、竞赛级代码等核心推理测评中超越了所有已公开评测的开源模型，在Agentic Coding测评中达到开源模型最佳水平，交付质量接近Claude Opus 4.6非思考模式。内部测试显示，V4-Pro的使用反馈优于Anthropic Sonnet 4.5，已成为DeepSeek内部员工的主力Agentic Coding工具。   V4还支持非思考模式与思考模式的双模式切换，用户可通过reasoning_effort参数自定义思考强度。产品全量支持Json Output、Tool Calls、对话前缀续写能力，并针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品做了专项适配和优化。在开源与部署方面，模型权重同步在Hugging Face和ModelSpace平台开放下载，完整保留与官方云端API一致的所有能力，无任何功能阉割，同时支持模型微调、量化、推理加速全流程工具链，并完成了vLLM、TGI等主流推理框架及LangChain、LlamaIndex等Agent框架的Day 0原生适配。   接入方式上，用户无需修改原有base_url，仅需将model参数替换为对应版本名称即可。V4兼容OpenAI ChatCompletions和Anthropic两种接口格式，显著降低了迁移成本。值得注意的是，旧API接口（deepseek-chat、deepseek-reasoner）将于2026年7月24日停止使用。

• 4. 定价与商业模式 （全 545 文字）

  DeepSeek-V4采用分层定价策略，提供Pro和Flash两个版本以满足不同用户群体的需求。V4-Flash版本的定价极为亲民：缓存命中输入价格为0.2元/百万tokens，缓存未命中输入价格为1元/百万tokens，输出价格为2元/百万tokens。V4-Pro版本的定价则定位中高端：缓存命中输入价格为1元/百万tokens，缓存未命中输入价格为12元/百万tokens，输出价格为24元/百万tokens。   与海外同级别闭源模型相比，V4的定价具有显著优势。以GPT-5.5为例，其输入价格约为5美元/百万tokens，输出价格约为30美元/百万tokens，而V4-Pro的相应价格仅为12元和24元人民币（约1.7美元和3.4美元），约为GPT-5.5的三分之一到十分之一。这种定价策略延续了DeepSeek一贯的“高性价比”路线，旨在将顶级大模型能力从少数人的工具变成更多人可调用的基础设施。   从商业模式角度看，DeepSeek采用开源免费+云端付费的双轨策略。模型权重开源免费意味着任何人都可以下载并在本地部署，这对于企业和开发者而言具有极大的吸引力。云端API服务则通过按量计费的方式获取收入，这种模式既满足了需要快速接入的商业用户需求，又通过开源建立起了广泛的开发者生态。

• 5. 用户评价 （全 444 文字）

  从社区反馈来看，DeepSeek-V4的发布引发了开发者社区的高度关注。发布首日，知乎单日热度达到5390万，Hacker News获得999个赞，Reddit收获600多个赞，多个平台同时引爆。在技术社区中，开发者对V4的评价整体积极，尤其认可其在长上下文处理、代码生成和性价比方面的表现。   正面评价主要集中在以下几个方面：一是超长上下文能力获得广泛认可，1M上下文标配让开发者无需额外成本即可处理大规模文本任务；二是性价比极具竞争力，Flash版本的价格对于中小型项目而言几乎可以忽略不计；三是开源策略受到好评，完整保留所有功能、无任何阉割的做法体现了DeepSeek对开源社区的诚意；四是API兼容性表现出色，兼容OpenAI和Anthropic两种接口格式大幅降低了迁移成本。   然而也有一些质疑的声音。部分用户关注V4从公布到正式发布历时较长（坊间称其为“跳票”），认为这可能反映出团队在技术研发上面临挑战。此外，作为刚刚发布的新产品，V4在真实生产环境中的稳定性和长期表现仍有待验证。

• 6. 行业评价 （全 516 文字）

  从行业视角来看，DeepSeek-V4的发布具有多重意义。首先，在技术层面，V4证明了开源模型能够在性能上接近甚至比肩顶级闭源模型，这对整个AI行业的技术发展路线产生了重要影响。Replit CEO Amjad Masad等美国开发者高度评价了V4的注意力压缩和长上下文效率提升，认为这代表了当前开源模型的最高水平。   其次，在产业层面，V4明确支持国产华为昇腾芯片，这对中国本土AI芯片生态具有重要意义。MIT Technology Review中国版报道指出，DeepSeek正在构建“统一推理中间件”，目标是重构国产大模型技术栈。如果V4在昇腾芯片上的表现接近NVIDIA GPU，那将是国产AI芯片生态的重大突破。   第三，在市场竞争层面，V4的发布加剧了大模型领域的竞争态势。值得关注的是，V4发布当天恰逢OpenAI发布GPT-5.5，两家公司的旗舰产品形成正面交锋。这不仅是中国开源力量与美国闭源巅峰的技术对决，也预示着未来大模型市场将更加多元化和竞争激烈。   国际媒体方面，The Verge等权威科技媒体对V4给予了积极报道，认为DeepSeek在发布R1一年后再次出手，标志着中国AI企业已经具备在全球舞台上与美国竞争对手正面较量的实力。

• 7. 争议与风险 （全 474 文字）

  尽管DeepSeek-V4获得了广泛的市场关注和积极评价，但也面临着一些争议和潜在风险。   在技术争议方面，V4多次延后发布引发了市场对其研发进度的质疑。从最初预期的2025年10月到2026年4月正式发布，间隔长达半年，这在一定程度上影响了市场预期。有分析认为，延后发布可能与团队正在进行的架构升级有关，但也有声音担心这是否意味着技术遇到了瓶颈。   在地缘政治方面，DeepSeek此前曾受到美国方面的关注。据报道，美国官员曾指控DeepSeek使用了被禁止的Nvidia芯片，Anthropic也声称DeepSeek滥用了Claude来改进其自身产品。这些指控虽然尚未得到证实，但可能对DeepSeek的海外市场拓展造成潜在障碍。   在技术风险方面，作为新发布的产品，V4在大规模生产环境中的稳定性和可靠性仍有待验证。此外，随着用户规模增长，如何保持服务质量和服务响应速度将是团队面临的实际挑战。   在商业模式方面，开源策略虽然有助于建立开发者生态，但也意味着直接收入来源相对有限。如何在开源推广和商业变现之间找到平衡，将是DeepSeek需要持续思考的问题。

• 8. 适用人群与使用建议 （全 517 文字）

  基于DeepSeek-V4的产品特性，以下人群可能会从中获得最大价值。   对于AI开发者和研究人员而言，V4的开源特性、完整的工具链支持以及与主流框架的兼容性使其成为理想的研究平台。1M超长上下文能力特别适合需要进行代码分析、文档处理、学术研究等工作的开发者。   对于初创企业和中小型公司而言，V4-Flash版本提供了极具性价比的选择。其极低的API调用成本和优秀的性能表现，可以帮助资源有限的团队快速接入先进的大模型能力，而无需承担高昂的基础设施成本。   对于需要处理长文档的企业用户而言，V4的1M上下文标配消除了对RAG系统的依赖，可以直接处理完整的书籍、报告、代码库等大规模文本，简化技术架构的同时降低了维护成本。   对于关注数据隐私和安全的企业而言，V4的开源特性允许完全私有化部署，数据无需离开企业自身的服务器，这为对数据安全有严格要求的行业提供了可行方案。   在使用建议方面，需要注意以下几点：一是及时迁移旧API接口，因为旧接口将于2026年7月24日停用；二是根据实际需求选择合适的版本，对于轻量化高频场景可选择Flash版本，对于需要更强推理能力的场景建议选择Pro版本；三是密切关注官方更新，V4作为新产品可能会持续推出优化版本。

• 9. 总结 （全 301 文字）

  DeepSeek-V4的发布是中国AI开源力量在全球大模型竞争中的重要里程碑。凭借1M超长上下文、世界顶级的Agent能力和极具竞争力的定价，V4成功将顶级大模型能力从“选配”变为“标配”，推动了AI技术的普惠化进程。其明确支持国产芯片的战略选择，不仅体现了技术自信，也为国产AI芯片生态的发展注入了信心。   从长远来看，V4的成功发布预示着中国AI企业正在从技术跟随者向创新引领者转变。在全球AI竞争日趋激烈的背景下，DeepSeek坚持的开源路线可能会对全球AI技术发展格局产生深远影响。当然，V4作为新品仍需经受市场和时间的检验，其在生产环境中的表现、后续版本的发展以及商业模式的验证都值得持续关注。

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  q88n2d

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  灰度测试了几天V4正式版，整体接近Opus 4.8级别，编码直追GPT-5.6 Sol，Agent能力相比前代有质的飞跃。3D场景和SVG渲染提升肉眼可见，但同样的任务迭代轮数比Fable 5还是多了些。考虑这个价格，真的没法挑剔了。

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  MIvai

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  灰度测试报告出来了，V4正式版思维链呈现出更强的Agent自主规划特征，不只是写代码，而是在规划、构建、调试的完整循环里自主推进。期待全量推送。

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  CarlBaker

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  用V4 Pro跑Electron构建，同一个配置项改了犯犯了改，反复横跳。GLM 5.1一轮定位根因，改了不复发。工程上下文追踪的深度差距还是实打实的。

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  ZacharyMendoza_2023

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  V4百万上下文全系标配，但别急着冲Pro。日常Flash版够用了，V3那种突然死循环的毛病Flash上基本没了。

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  Patrick_Watson_9973

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  预览版前端审美真的太拉了，满屏紫色系。但正式版SVG和3D提升很大，Xbox手柄和CSGO游戏一次生成可运行了，这才是该有的水平。

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  Christian.MendozaSr

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  正式版SWE-bench距离Opus 4.6 Max只差0.2个点，同一个prompt时好时坏稳定性还是跟Opus有差距。不过价格是Opus七分之一，要什么自行车。

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  6za_1t

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  3D场景生比比预览版强太多了，预览版那张3D小票翻车的名场面正式版不会再出现。Agent完成率提升21%，多模态、SVG渲染能力全补上了。从预览版的架构验证到正式版的能力爆发，等了三个月没白等。

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  Raymond_Richardson_20204

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  正式版全量了！原生多模态推理不再是纯文本了。虽然比不上GPT-5.5那种视觉理解，但OCR加图像推理日常够用。从架构验证到能力爆发，三个月没白等。

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  الناکوتی

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  V4又崩了一天服务器繁忙，估计是正式版压力测试。峰谷定价要来了，白天跑Agent成本翻倍，以后批量任务得挪夜间了。缓存命中价格极低，批量任务错峰成本压得回去。

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  Jacob249

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  收到邮件说deepseek-chat和deepseek-reasoner两个旧接口7月24日停用。正式版还要峰谷定价高峰翻倍。便宜货也开始装计价器了，有点唏嘘。

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  EFisher_2022

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  NIST说V4落后美国8个月我不太认同。V4长上下文效率明明是业界领先的，1M token推理FLOPs只要V3.2的27%，KV缓存降到10%。官方自评也说了差距约3到6个月而不是8个月。走的是低成本普惠路线而不是极致堆算力，评判标准本就不一样。

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  DMurphy_660

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  V4 Full Paper出了，FP4 QAT后期训练直接跑，MoE专家权重量化到FP4，推理直接跑FP4权重。QK selector 2倍加速99.7%召回保留。能以极小质量下降实现这个压缩率，成本结构会大变。

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  clPER

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  拿V4写量化策略，代码有板有眼，跑起来一路亏。纸面上分析得头头是道，一接入真实市场的噪音和波动就露怯了。模型懂策略但不理解市场。

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  Aaron_Lopez369

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  10位从业者聊了一圈，结论挺一致的：几千行代码级别one-shot成功率高，做小应用完全够用。但工具调用稳定性和幻觉率是硬伤，长链条任务不配Harness框架不行。V4是Agent时代的加速器但不是银弹，落地离不开脚手架。Flash同尺寸效果反超，会成为后训练首选基座。

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  CRivera007

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  实测V4梳理《三国演义》人物关系，武将兵器阵亡原因列了表格没有一处张冠李戴。金融从业者读年报一次吃透300多页PDF提取细节数据，生产力拉满。就是UI审美真不行。

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  LisaCarter00787

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  15个项目实测V4 Pro从鲁迅仿写到SaaS官网全跑了一遍。代码确实强了，最意外的是中文写作比GPT-5.5自然多了，没有那种AI矫揉造作的伪人话味儿。专家模式明显好一个档次。

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  GeorgeClark

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  国家超算上线V4免费对话了，全链路国产适配。昇腾950下半年上市后Pro要大幅降价，闭源厂商真扛不住这价格战。

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  CHrtd

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  V4代码能力比肩Opus是真的，写一个作家推荐器秒悟收40块，V4免费还重写几千行代码。成本优势太夸张了。

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  lUCIAbAKER

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  DeepSeek内部把主力模型切到V4了，反馈优于Sonnet 4.5接近Opus 4.6非思考。自己的狗粮先吃比很多公司强。

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  JJones007

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  百万上下文标配了！丢100万字小说找异常段落秒定位。以前Gemini独家的王牌现在免费给你用，普惠才是真。

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  ViiviNiskanen

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  V4底层从CUDA全面迁移到华为CANN框架了，昇腾芯片直接跑。下半年950超节点上市推理成本还要降，这才是真杀手锏。

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  JacquelineJohnson66

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  Flash版输出百万token才0.28美元不到Claude Opus的1%，代码竞技场干翻了GPT-5.4高强度模式。GPT-5.5对不起，V4才是新的震撼时刻。

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  SophiaCruzK497

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  Conway生命游戏一次生成可运行能鼠标点种子。比GPT-5.3慢但视觉审美感好很多，各有千秋。

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  悠然_3

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  那个「绝望的父亲」红绿色盲遗传翻车了，V4没有一轮get到关键点。具身常识推理上文本训练的边界还是很明显。

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  iddpmzb_n9

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  洗车问题终于对了！V3让你算坐标还建议推车过去，V4 Flash秒回走过去呗。这才是正常人会说的话。

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  Michelle_Gonzalez

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  法条引用零幻觉太重要了。问《网络数据安全管理条例》第38条第三款，V4直接说该条只有两款没有第三款，还主动引导到真正相关的第26条、第36条等条款。这种负责任的不知道比瞎编强一万倍。

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  NazárioAlves

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  Flash版这个价格属实香麻了，0.2元/百万tokens，这价格还要什么自行车。

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  JacobJohnson_Pro

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  大海捞针测试百万字小说里插标记，前几次翻车了。减到50万字后准确率明显提升。官方说1M但50万以内最稳定，超了建议拆分。

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  SUhar

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  用V4 Pro搭配Claude Code配合做工程，一天下来四个任务总共花了8块人民币。对比Claude Opus的定价，这个成本差距太离谱了。如果能在Harness层把幻觉和工具稳定性补齐，Agent经济性拐点就在这了。

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  GaryAlvarez_77

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  终于等到了！1M上下文直接拉满，再也不用费心搞RAG了。

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