DeepSeek V4重磅發布，百萬上下文成標配，華為昇騰率先適配！

4 月 24 日的 AI 技術圈再次因大模型的升級而沸騰。

整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

就在 OpenAI 于凌晨剛推出 版本之后的幾個小時，國產大模型也迎來了重磅時刻——DeepSeek-V4 預覽版官宣上線，并同步開源。

官方發布 58 頁完整技術報告，讓開源大模型邁入百萬 token 高效上下文時代，徹底重構長文本大模型的效率與能力邊界。

開源地址：

• https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

• https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4

技術報告：

• https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

雙模型齊發：1.6T 旗艦與 284B 輕量版，均支持百萬字上下文

最新發布的 DeepSeek-V4 系列一次性推出兩款全新的 MoE 架構大模型，全部支持 百萬字超長上下文，按照模型大小來分：

• DeepSeek-V4-Pro：總參數量為 1.6T、激活參數為 49B， 在知識、推理、代碼、智能體、長文檔理解上比肩頂級閉源模型；

• DeepSeek?V4?Flash：總參數 284B，激活參數為 13B，以極小激活參數量實現逼近旗艦的推理性能。

官方表示，兩款模型在 Agent 能力、世界知識和推理性能上均實現國內與開源領域的領先。 即日起，登錄 DeepSeek 官網 chat.deepseek.com 或官方App，就可以直接體驗最新的 DeepSeek-V4 能力。

此外，API 服務已同步更新，通過修改 model_name 為 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可調用。

架構升級，關鍵技術創新大幅提高上下文效率

從技術架構層面來看，DeepSeek?V4 沒有停留在堆參數、擴數據的傳統路線，而是從注意力機制、殘差連接、優化器三大底層維度，進行了技術升級。

簡單來看，與 DeepSeek-V3 架構相比，DeepSeek-V4 系列保留了 DeepSeekMoE 框架和多詞元預測（MTP）策略，同時在架構和優化方面引入了多項關鍵創新：

• 采用混合注意力架構，將壓縮稀疏注意力（CSA）和重壓縮注意力（HCA）結合，用于提升長上下文處理效率。CSA 沿序列維度壓縮鍵值緩存，然后執行 DeepSeek 稀疏注意力（DSA），而 HCA 對鍵值緩存應用更激進的壓縮，但保持了密集注意力；

• 為了增強建模能力，DeepSeek 也在架構中引入了流形約束超連接（mHC），在傳統殘差連接基礎上進一步增強信息傳遞能力；

• 以及 Muon 優化器被引入了 DeepSeek-V4 系列的訓練中，用于加快收斂速度并提升訓練穩定性。

在訓練維度，DeepSeek 在超過 32T 高質量、多樣化的 token 上對兩個模型進行了預訓練，并在此基礎上引入了一整套完整的后訓練流程，進一步增強模型能力。

同時，據技術報告顯示，DeepSeek-V4 系列在長上下文場景下也表現出極高的效率。在百萬 Token 的上下文設置下，DeepSeek-V4-Pro 僅需 DeepSeek-V3.2 的 27% 單 Token 推理 FLOP，KV cache 占用僅為 10%。

正因此，DeepSeek 能夠將“百萬 token 上下文”作為常規能力來支持，從而顯著提升長時序任務的可行性，并為測試階段的進一步擴展提供了空間。正如官方所說：“從現在開始，1M（一百萬）上下文將是 DeepSeek 所有官方服務的標配。”

性能比肩頂級閉源模型

值得注意的是，DeepSeek-V4-ProMax 是 DeepSeek-V4-Pro 的最高推理模式，重新定義了開放模型的性能標準，在核心任務上超越了其前代產品。

另外，DeepSeek-V4 系列的性能在多個維度都有了全面的提升：

• 在廣義世界知識評估中，DeepSeek-V4-Pro 的最高推理模式 DeepSeek-V4-Pro-Max，在 SimpleQA 和 Chinese-SimpleQA 等基準測試上，顯著優于主流開源模型。

在教育類知識評估方面（包括 MMLU-Pro、HLE 和 GPQA），DeepSeek-V4-Pro-Max 相較開源模型仍保持小幅領先。同時，它與領先的閉源模型 Gemini-3.1-Pro 的差距已經大幅縮小，但在這些知識類測試中仍略遜一籌。

• 在推理維度，通過增加推理 token 的投入，DeepSeek-V4-Pro-Max 在標準推理基準上展現出優于 GPT-5.2 和 Gemini-3.0-Pro 的表現。

  不過，其性能仍略低于 GPT-5.4 和 Gemini-3.1-Pro，這表明其整體發展水平大約落后最前沿模型 3 到 6 個月。

  此外，DeepSeek-V4-Flash-Max 在復雜推理任務中達到了接近 GPT-5.2 和 Gemini-3.0-Pro 的表現，體現出較高的性價比。

• Agent 能力上，在公開基準測試中，DeepSeek-V4-Pro-Max 與領先開源模型（如 Kimi-K2.6 和 GLM-5.1）表現相當，但略遜于頂級閉源模型。在內部評測中，DeepSeek-V4-Pro-Max 超過了 Claude Sonnet 4.5，并接近 Claude Opus 4.5 的水平。

• 在支持 100 萬 token 上下文窗口的情況下，DeepSeek-V4-Pro-Max 在合成任務和真實場景中均表現出色，甚至在學術基準測試中超過了 Gemini-3.1-Pro。

相比 DeepSeek-V4-Pro-Max，DeepSeek-V4-Flash-Max 由于參數規模更小， 在知識類評估中的表現略低。但在給予更大思考預算時，其推理任務表現可以接近 DeepSeek-V4-Pro-Max。

在 Agent 評測中，DeepSeek-V4-Flash-Max 在部分基準上能夠與 DeepSeek-V4-Pro-Max 持平，但在更復雜、高難度任務中仍存在差距。

算力支持

值得注意的是，對于行業最關注的國產算力落地，DeepSeek 在技術報告中指出，他們在 NVIDIA GPU 和華為 Ascend NPU 平臺上，對細粒度 EP（Expert Parallelism）方案進行了驗證。

另一方面，華為昇騰超節點系列產品也宣布全面支持，本次通過雙方芯模技術緊密協同，實現異騰超節點全系列產品支持 DeepSeek V4 系列模型。

API 同步開放：無縫兼容主流接口，一鍵接入最強開源長上下文

時下 DeepSeek?V4 API 已同步上線，支持 OpenAI ChatCompletions 與 Anthropic 接口規范。

訪問新模型時，base_url 不變, model 參數需要改為 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。

另外，DeepSeek 官方還提到，舊有的 API 接口的兩個模型名 deepseek-chat 與deepseek-reasoner 將于三個月后（2026-07-24）停止使用。當前階段內，這兩個模型名分別指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式與思考模式。

普通用戶可直接登錄 DeepSeek 官網或官方 App，體驗 100 萬 Token 上下文帶來的震撼能力：一次性上傳整本書、整個項目代碼、整份合同文檔，實現真正的 “一次性讀懂、全程記憶、深度推理”。

DeepSeek?V4 的到來，不只是一次模型升級，更是開源大模型進入 “百萬上下文高效時代” 的標志。它用架構創新證明：超長上下文不必靠暴力算力，小激活參數也能擁有頂級推理。

開源地址：

• https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

• https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4

技術報告：

• https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

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