# DeepSeek-V4 – DeepSeek推出的新一代大语言模型系列

- Link: https://paooo.com/aigc-news/38567/
- Published: 2026-07-28T19:00:00+08:00
- Author: 站外新闻

## DeepSeek-V4是什么

DeepSeek-V4是[DeepSeek](https://ai-bot.cn/sites/54501.html)推出的新一代大语言模型
系列预览版，拥有百万字超长上下文窗口，在Agent能力、世界知识与推理性能方面达到开源
领域领先水平。模型包含deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 两个版本，分别定位高性能
与经济高效，均已开源并提供API服务，支持非思考与思考双模式，为长文本处理与[智能体](https://paooo.com/trends/)
应用提供普惠化基础设施。

阅读目录

 * [DeepSeek-V4是什么](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [DeepSeek-V4的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [DeepSeek-V4的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [DeepSeek-V4的性能体现](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e4%bd%93%e7%8e%b0)
 * [如何使用DeepSeek-V4](https://paooo.com/aigc-news/38567/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8deepseekv4)
 * [DeepSeek-V4的关键信息和使用要求](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e5%85%b3%e9%94%ae%e4%bf%a1%e6%81%af%e5%92%8c%e4%bd%bf%e7%94%a8%e8%a6%81%e6%b1%82)
 * [DeepSeek-V4的核心优势](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e6%a0%b8%e5%bf%83%e4%bc%98%e5%8a%bf)
 * [DeepSeek-V4的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [DeepSeek-V4的同类竞品对比](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e5%90%8c%e7%b1%bb%e7%ab%9e%e5%93%81%e5%af%b9%e6%af%94)
 * [DeepSeek-V4的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/38567/#deepseekv4%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![DeepSeek-V4](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/DeepSeek-V4-website4-
3.avif)

## DeepSeek-V4的主要功能

 * **百万上下文处理**：原生支持1M Token超长文本理解与记忆，为官方服务标配。
 * **混合注意力机制**：CSA与HCA架构大幅降低长上下文计算与显存开销。
 * **Agent编码增强**：针对[Claude Code](https://ai-bot.cn/sites/56948.html)、[OpenClaw](https://ai-bot.cn/sites/70880.html)
   等主流Agent框架深度优化。
 * **双模式推理**：支持非思考与思考模式，后者可通过reasoning_effort参数调节强度。
 * **多领域专家融合**：通过OPD蒸馏整合数学、代码、Agent等领域专家能力。
 * **经济高效选择**：Flash版本用更低参数实现接近Pro的推理性能，API成本显著降低。

## DeepSeek-V4的技术原理

 * **CSA压缩稀疏注意力**：将每m个token的KV压缩为1个条目，通过Lightning Indexer计算
   索引分数并执行Top-k稀疏选择，结合滑动窗口与Attention Sink机制保留局部依赖。
 * **HCA重度压缩注意力**：以更大压缩比m’将KV条目合并为单个条目，保持密集注意力而不
   采用稀疏选择，进一步降低计算量。
 * **mHC流形约束超连接**：将残差映射矩阵通过Sinkhorn-Knopp算法投影到双随机矩阵流形，
   约束谱范数不超过1，增强深层信号传播稳定性。
 * **Muon优化器**：模型采用混合Newton-Schulz迭代对梯度矩阵进行正交化，分快速收敛
   与精确稳定两个阶段，支持大规模MoE高效训练。
 * **FP4量化感知训练**：对MoE专家权重和CSA索引器QK路径进行FP4量化，用FP8扩展动态
   范围实现无损反量化，降低内存与计算开销。

## DeepSeek-V4的性能体现

 * **知识能力**
    - **世界知识领先开源**：SimpleQA-Verified达57.9%，超越所有已评测开源模型20个
      百分点，仅稍逊于Gemini-3.1-Pro（75.6%）。
    - **中文知识突出**：Chinese-SimpleQA达84.4%，大幅领先K2.6（75.9%）与GLM-5.1（
      75.0%）。
    - **教育知识接近前沿**：MMLU-Pro 87.5%、GPQA Diamond 90.1%，与GPT-5.4持平，略低于
      Gemini-3.1-Pro。
 * **推理与代码能力**
    - **数学竞赛比肩闭源**：HMMT 2026 Feb达95.2%，IMOAnswerBench达89.8%，超越K2.6
      与GLM-5.1，接近GPT-5.4与Opus-4.6。
    - **代码竞赛首次开源追平闭源**：Codeforces Rating达3206，与GPT-5.4（3168）相当，
      当前排名人类选手第23位。
    - **高难度推理突破**：Apex Shortlist达90.2%，超越GPT-5.4（78.1%）与Opus-4.6（
      85.9%）；LiveCodeBench达93.5%，领先所有对比模型。
 * **Agent能力**
    - **软件工程接近顶级闭源**：SWE Verified达80.6%，与Opus-4.6（80.8%）基本持平；
      SWE Pro 55.4%、SWE Multilingual 76.2%。
    - **终端操作领先开源**：Terminal Bench 2.0达67.9%，超越K2.6（66.7%）、GLM-5.1（
      63.5%）与Opus-4.6（65.4%）。
    - **工具调用泛化优秀**：MCPAtlas Public 73.6%、Toolathlon 51.8%，在包含广泛工具
      和MCP服务的评测中表现突出。
 * **长上下文能力**
    - **百万上下文检索强劲**：MRCR 1M达83.5%，超越Gemini-3.1-Pro（76.3%）；128K内
      检索性能高度稳定，1M时仍保持较强能力。
    - **真实场景长文档理解**：CorpusQA 1M达62.0%，优于Gemini-3.1-Pro（53.8%）。
 * **效率表现**
    - **计算量断崖式下降**：1M上下文下，V4-Pro单Token推理FLOPs仅为V3.2的27%，V4-
      Flash仅为10%。
    - **KV缓存大幅压缩**：1M上下文下，V4-Pro累计KV缓存为V3.2的10%，V4-Flash仅为7%。
    - **路由专家FP4量化**：专家权重采用FP4存储，未来硬件上理论可再提升1/3效率。

![DeepSeek-V4](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/DeepSeek-V4-website3-
1.avif)

## 如何使用DeepSeek-V4

 * **网页端/App**：访问[DeepSeek](https://ai-bot.cn/sites/54501.html)官网或[官方App](https://ai-bot.cn/app/38498.html)，
   选择专家模式（Pro）或快速模式（Flash）。
 * **API调用**：修改model参数为`deepseek-v4-pro`或`deepseek-v4-flash`，base_url保持
   不变。
 * **思考模式**：复杂Agent场景建议启用思考模式并设置`reasoning_effort: max`。
 * **本地部署**：通过Hugging Face或ModelScope下载开源权重自行部署。

## DeepSeek-V4的关键信息和使用要求

 * **版本规格**：Pro版1.6T参数/49B激活，Flash版284B参数/13B激活，预训练数据分别为
   33T与32T。
 * **上下文长度**：两个版本均支持1M Token，旧接口`deepseek-chat`与`deepseek-reasoner`
   将于2026-07-24停用。
 * **API定价（每百万Token）**：Pro输入缓存命中1元/未命中12元，输出24元；Flash输入
   缓存命中0.2元/未命中1元，输出2元。
 * **算力限制**：Pro版当前服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后价格将大幅
   下调。

## DeepSeek-V4的核心优势

 * **百万上下文普惠化**：1M Token超长上下文成为官方服务标配，突破传统注意力机制的
   二次计算瓶颈，使长文本任务与测试时缩放真正可行。
 * **极致长上下文效率**：通过CSA压缩稀疏注意力与HCA重度压缩注意力的混合架构，1M上下文
   下V4-Pro的单Token推理FLOPs仅为V3.2的27%，KV缓存仅10%，Flash版更是低至10%与7%。
 * **开源模型性能新标杆**：V4-Pro-Max在知识、推理、代码竞赛等评测中全面领先前代开
   源模型，Agent编码能力内部评测优于[Claude](https://paooo.com/aigc-news/) Sonnet
   4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。
 * **双版本灵活覆盖**：Pro版（1.6T/49B）定位顶级性能，Flash版（284B/13B）以极小激活
   参数实现接近的推理能力，API价格低至Pro的1/12，普惠不同预算场景。
 * **Agent能力原生增强**：针对Claude Code、OpenClaw等主流Agent框架专项优化，支持
   跨用户消息边界的连贯推理保留，在SWE、Terminal Bench等Agent评测中表现优异。

## DeepSeek-V4的项目地址

 * **HuggingFace模型库**：https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-
   v4
 * **技术论文**：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.
   pdf

## DeepSeek-V4的同类竞品对比

  |  对比维度 |  DeepSeek-V4-Pro |  [Claude Opus 4.6](https://ai-bot.cn/claude-opus-4-6/) |  [Kimi K2.6](https://ai-bot.cn/kimi-k2-6/) |  
   |  **模型定位** |  开源高性能MoE |  闭源顶级通用 |  开源Agent智能 |  
 |  **开源状态** |  完全开源 |  闭源API |  开源/开放API |  
 |  **总参数量** |  1.6T |  未公开 |  未公开 |  
 |  **激活参数** |  49B |  未公开 |  未公开 |  
 |  **上下文长度** |  1M Token |  200K |  1M Token |  
 |  **核心架构** |  CSA+HCA混合注意力 |  传统Transformer |  MoE+长上下文 |  
 |  **MMLU-Pro** |  87.5 |  89.1 |  87.1 |  
 |  **SimpleQA** |  57.9 |  46.2 |  36.9 |  
 |  **Codeforces** |  3206 |  – |  – |  
 |  **SWE Verified** |  80.6 |  80.8 |  80.2 |  
 |  **Terminal Bench** |  67.9 |  65.4 |  66.7 |  
 |  **MRCR 1M** |  83.5 |  92.9 |  – |  
 |  **API输入价格** |  12元/百万Token |  约150元/百万Token |  约60元/百万Token |  
 |  **长上下文效率** |  KV缓存仅为V3.2的10% |  标准KV缓存 |  高效但细节未公开 |

## DeepSeek-V4的应用场景

 * **长文档分析**：支持百万字级论文、报告、法律合同的全文理解与跨章节推理。
 * **智能体编码**：在Claude Code、OpenClaw等框架中执行复杂代码生成、重构与调试任务。
 * **多轮工具调用**：在Agent工作流中保留完整推理历史，支持跨用户消息边界的连贯思考。
 * **知识密集型问答**：在世界知识评测中大幅领先开源模型，适用于教育、科研与专业咨询。
 * **白领办公任务**：模型在中文写作、信息分析、文档生成与编辑等场景表现优异。

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