千呼万唤始出来！在沉寂了 15 个月后，DeepSeek 终于在北京时间 4 月 24 日正式发布了全新一代模型——DeepSeek-V4 预览版。没有发布会，没有预热，一篇公众号推文，一个 API 文档更新，就这么低调地“炸场”了。但低调的背后，是硬核的实力：双版本、百万上下文、比肩闭源模型的性能，还有与华为昇腾芯片的深度适配。

 

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V4 Pro vs V4 Flash：一张表看懂该怎么选

跟此前传闻一致，V4 一口气发了两个版本。两者都原生支持 100 万 token 上下文，最大输出 384K tokens，并且同时搭载“非思考模式”与“思考模式”。但到底选哪一个？下面这张核心参数对比表，让你一目了然：

对比维度	DeepSeek-V4-Pro	DeepSeek-V4-Flash
总参数规模	1.6T	284B
激活参数	49B	13B
上下文窗口	1M tokens	1M tokens
最大输出长度	384K tokens	384K tokens
思考模式	✅ 支持（high / max）	✅ 支持（high / max）
核心定位	极致性能，攻克复杂推理	轻量高速，极致性价比
推荐场景	高难度 Agentic Coding、长程规划、科研推理	日常对话、一般性代码辅助、大批量 API 调用

简单来说，追求极限表现，V4-Pro 是当之无愧的旗舰；如果看重响应速度与成本控制，V4-Flash 就是那把最快最轻的“快刀”。

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百万上下文成标配，背后是一套聪明的注意力设计

从今天起，1M 上下文成为 DeepSeek 所有官方服务的标配。一年前，百万上下文还是少数闭源模型的奢侈功能，而 V4 不仅做到了，还把成本打了下来。

技术秘密是全新的 混合注意力架构——CSA（压缩稀疏注意力） 与 HCA（重度压缩注意力）。
CSA 把每 4 个 token 压缩成一个信息块，再用稀疏检索精准定向；HCA 则进行更极致的压缩，维持稠密计算的高效性。

 

效果究竟多夸张？直接看数据：

推理效率指标	V3.2（128K）	V4-Pro（1M）	V4-Flash（1M）
单 token 推理 FLOPs	基准（100%）	仅 27%	仅 10%
KV Cache 占用	基准（100%）	仅 10%	仅 7%

上下文从 128K 扩展到 1M，理论信息承载量扩大近 8 倍，但算力需求不升反降。这就是 V4“既要又要还要”的底气。

此外，V4 还引入 流形约束超连接（mHC） 增强信号传播，搭配 Muon 优化器，进一步提升训练稳定性与收敛速度。

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Agent 能力大考：开源最强，部分指标触平闭源

Agent 能力是 V4 的主打升级点。官方直言，V4-Pro 在 Agentic Coding 上已达 当前开源模型最佳水平，内部员工已将 V4 作为日常 Agent 工具，感受是：优于 Claude Sonnet 4.5，接近 Opus 4.6 非思考模式，但与 Opus 4.6 思考模式仍有差距。

DeepSeek 给出的定位客观冷静——整体大约 滞后前沿闭源模型 3 至 6 个月。不过，多项硬核评测的数字仍然亮眼，我们可以通过下面这张成绩单来感受：

评测任务	DeepSeek-V4-Pro	横向对比参考
Apex Shortlist	90.2%	极强推理标杆
Codeforces Rating	3206	算法能力相当出色
SWE Verified	80.6%	与多款顶级闭源模型打成平手
Terminal Bench 2.0	67.9%	复杂指令执行表现扎实
Toolathlon	51.8%	多工具调用仍有提升空间

 

不算意外的是，在经典的“绝望的父亲”生物遗传学情景题里，V4 还是踩了一次坑——父系红绿色盲的关键逻辑点，第一轮没能抓住。顶级大模型，同样还在进化。

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华为昇腾芯片深度适配，国产算力迈出里程碑式一步

V4 发布的一大彩蛋，是与 华为昇腾芯片的深度适配。

官方明确表示，V4 从模型设计之初就已深度适配国产算力，并在华为昇腾芯片生态上完成实测跑通，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型。寒武纪也在当天宣布完成基于 vLLM 推理框架的 Day 0 适配。

这标志着中国 AI 产业在“去 CUDA 化”的探索中实现了一次关键跃迁。当然，受限于高端算力供给，目前 Pro 版本的吞吐量还比较有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，局面会大幅改善。

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极致性价比，价格又“卷”到了新高度

在 API 定价上，DeepSeek 又一次摆出了“打穿地板”的架势：

模型	输入价格（缓存命中）	输入价格（缓存未命中）	输出价格	竞品参考（OpenAI GPT-5.5）
DeepSeek-V4-Flash	0.2 元 / 百万 token	1 元 / 百万 token	2 元 / 百万 token	输入 5 美元，输出 30 美元
DeepSeek-V4-Pro	1 元 / 百万 token	12 元 / 百万 token	24 元 / 百万 token	（约 36 元 / 216 元）

注：1 美元 ≈ 7.2 元人民币，GPT-5.5 不区分缓存命中。V4-Flash 的输入起步价仅为 GPT-5.5 的 1/180 级别。

对于开发者来说，只需修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash，即可通过 OpenAI Chat Completions 接口或 Anthropic 接口直接调用。

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写在最后

V4 的发布，从技术层面看，是混合注意力架构对长上下文成本的彻底重构；从产业层面看，是国产算力从“能用”到“好用”的关键一跃；从用户角度看，是百万上下文真正步入“家用电器”级普惠的时刻。

DeepSeek 在发布推文末尾，引用了《荀子·非十二子》中的一句话：

“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。”

这份超然与定力，或许正是他们能在喧嚣中持续突破的底色。

即日起，登录 chat.deepseek.com 或官方 App，就可以亲自体验 V4 的强大能力。

你对 DeepSeek V4 有什么期待或真实体感？欢迎在评论区聊聊。