千呼万唤始出来---DeepSeek V4 预览版release

大黑蚊子

以下是DeepSeek V4自己写的，我会把自己的吐槽加在里面：
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& I+ @) t% o4 P; g, m+ x2026年4月24日，DeepSeek正式发布全新系列模型DeepSeek-V4预览版并同步开源。作为继R1发布十五个月后的重大更新，V4不仅以百万级上下文窗口重新定义了“长文本”的工程边界，更凭借一套几乎重塑了注意力机制的技术架构，向全球AI界展示了效率至上的突围路径。

3 O1 |; ~# @4 ~: p/ Y8 ~一、模型定位与版本体系

DeepSeek-V4按参数规模分为Pro与Flash两个版本，精准匹配不同场景需求。Pro版总参数量1.6万亿，每次推理激活约490亿参数；Flash版总参数量2,840亿，激活仅约130亿参数。两款模型均支持1M token超长上下文，预训练数据量分别达到33T和32T tokens，较V3.2的14.8T翻了一倍以上。这一设计延续了DeepSeek效率优先的哲学——尽管总参数庞大，但每个token仅激活少量参数，使推理成本能保持合理水平。
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Pro版本看这个样子，没有4台8卡H200是跑不动全量满血版的，毛估估硬件成本1000万人民币...
不过Flash版本估计一台就能跑得动，而且看样子跟之前的R1 671B相比效率还更高，算是有效保护了客户的硬件投资
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二、架构创新：重新定义注意力机制
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V4最核心的架构改动是一套分层的混合注意力机制，从根本上解决了长文本场景下计算量平方级爆炸的难题。 传统Transformer在序列长度增加时，注意力计算量和KV缓存负担呈平方级增长，百万token往往只停留在论文数字中。DeepSeek的方案是设计两个互补模块——压缩稀疏注意力（CSA）和高度压缩注意力（HCA），在各层之间交替使用。

CSA先将每4个token的KV缓存压缩成1个条目，再通过Lightning Indexer进行Top-k筛选（Pro版选取1024个最相关块），仅对筛选出的压缩块及滑动窗口内的128个原始token做注意力计算；HCA则更为激进，直接将每128个token压缩为1个条目并保持稠密注意力。在100万token上下文下，V4-Pro的单token推理计算量仅为V3.2的27%，KV缓存仅占10%；V4-Flash更极端，计算量仅10%，缓存仅7%。这意味着同样的硬件可以处理数倍乃至十倍的请求量，长上下文正从奢侈品变为日用品。

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已经用上了1M的context，确实很爽，直接踢飞了之前的128K上下文切割模块
3 e, }; ]8 W' n- ?& i我感觉这次不仅是更长的上下文，在IO端的效率也很惊人
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& S' [6 L6 l+ ^2 `) t0 m三、性能表现：全面对标顶级闭源模型
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& e* z* q+ H: E1 F  c* r在Agent能力、世界知识和推理性能三大维度上，DeepSeek-V4均实现了国内与开源领域的全面领先。Agentic Coding评测中，V4-Pro达到当前开源模型最佳水平，整体使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。在数学、STEM和竞赛型代码评测中，V4-Pro超越所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。世界知识方面则大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。
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值得关注的是，V4-Pro-Max版本在Codeforces编程竞赛中取得3206分，超越GPT-5.4的3168分；LiveCodeBench得分93.5，为全榜最高。而Flash版在简单任务上性能与Pro版旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。
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6 d3 B! ?. [  l/ q% L这个我不做评价，各种测试刷分一回事儿，干活是另一回事儿
是骡子是马拿出来溜溜再说
( K  r7 ^' \# r1 i  F) E+ P4 f; X. @如果DS V4能够超出Sonnet 4.5，接近达到Ppus 4.6的水平，那基本上可以认为很实用了
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  ~$ a8 C" u( e# g. ?7 A四、Agent专项优化与生态落地
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DeepSeek专门针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品进行了深度适配和优化，在代码任务、文档生成等方面均有实质提升。V4模型已全面部署于公司内部研发流程，成为主力Agentic Coding工具。两款模型均支持非思考与思考两种模式，复杂Agent场景推荐使用思考模式并将推理强度设为max。
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% F9 L$ t! l2 Y8 T9 ~8 m待测
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$ t5 o) {  M2 a五、技术突围与战略意义

V4的发布标志着大模型竞争正从单纯“堆参数”转向效率驱动的下一赛道，注意力机制的根本改造为超长上下文模型提供了可复用的工程范式。同时，V4从设计之初就深度适配国产算力，将与华为昇腾的合作推至“原生”水平，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro版服务价格将大幅下调，进一步降低百万级上下文的使用门槛。价格方面，Flash版输入每百万token仅0.2元，输出2元，依然保持了DeepSeek“价格屠夫”的一贯风格。
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试了下，v4 pro确实很贵，目测起码比之前的任务贵5倍以上
  i: B# r% N* F8 S; E6 S但是这波宣发最牛的还是全面支持国产芯片，除了DeepSeek自己说的华为昇腾950超节点，寒武纪也已经官宣Day0 适配，估计最起码提供推理服务的硬件会逐渐的赶上来。
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作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，DeepSeek-V4不仅是一次产品迭代，更是一场从底层架构到生态话语权的系统性突围——当西方模型还在比拼参数规模之时，这支来自中国的团队已悄然开辟了效率普惠的全新赛道。
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五月

6 H2 ~5 c' a. X4 @/ Y5 F3 |坐等普惠。。。
5 s1 H9 C. t* q' @3 C
  Z5 Z9 p  f# @

大黑蚊子

五月 发表于 2026-4-24 16:19
+ R1 c5 u, O+ e. ?& F5 k坐等普惠。。。

+ q# q# I# }, n5 G2 U. G实际用了下Pro的价格其实也还好，贵确实贵了点但是效果比V3.2的时候好很多
估计下半年950集群上线多了应该会便宜不少，起码打个3折
& J2 ?1 Z* r, v===
4 U$ ~: o0 \- W% b, q$ L1 LKimi最近发了个卫星，他们可以搞Prefill/Decode分离，且能够提升效率。

这么搞的话，即使是万卡级别的部署，集群的跨数据中心带宽需求也就在 Tbps 量级，现代数据中心完全能承载。
: Z) \5 p' b+ h& s4 E8 R
/ q: z8 \& d1 Q8 S这意味着企业可以在算力/能源便宜的地方（比如新疆、云南）部署 Prefill 集群，在离用户近的地方（北上广深）部署 Decode 集群，进一步降低Token成本。

马鹿

DeepSeek V4 这是Android vs iOS。

大黑蚊子

马鹿 发表于 2026-4-24 20:25
8 ]/ O. G9 u8 v/ QDeepSeek V4 这是Android vs iOS。

也不能这么说吧
iOS其实是最开源的闭源系统，Android是最封闭的开源系统
7 ]# `- Z( q/ i! d8 IAndroid kernel大家都能用，但是GMS没有的话，你看华为就是举步维艰

马鹿

大黑蚊子 发表于 2026-4-24 09:18
6 W( k- _! z5 {2 o$ G) R6 m6 J6 W也不能这么说吧
! A$ {  T3 z% E, Z- DiOS其实是最开源的闭源系统，Android是最封闭的开源系统
* F2 ]2 ^4 _& ~5 k5 U$ vAndroid kernel大家都能用，但是 ...

我没研究过手机的系统。

+ p" Z# l) |! s. R我觉得长期看的话，Deepseek 架构&算法 + 华为芯片&平台 可以分至少25%的市场， 50%归英伟达，另外25%给其他。当然得看欧洲和世界其他地方怎么想的。

三力思

马鹿 发表于 2026-4-24 22:47
我没研究过手机的系统。
+ k4 ]" F" M$ E
我觉得长期看的话，Deepseek 架构&算法 + 华为芯片&平台 可以分至少25%的市场， ...

开源迫使对手进步啊，不然美国公司很快就会组成行业垄断组织，和苹果那样挤牙膏一样的更新了。

马鹿

三力思 发表于 2026-4-24 13:57
开源迫使对手进步啊，不然美国公司很快就会组成行业垄断组织，和苹果那样挤牙膏一样的更新了。 ...

本来中国很多人包括ld层都是买为主， 直到被迫营业自己造， 长期看， 这是好事

leekai

R1出来后短期打压了NVIDIA股价，因为算力需求小了；但长期利好NVIDIA，因为越来越多的个人和单位想尝鲜导致需求大增，甚至开始搞本地部署，需求又增加一波；但这次V4直接优先适配华为，算是对NVIDIA釜底抽薪，真动摇了CUDA的根本，所以黄皮衣真的急了。

大黑蚊子

Update：
! ?6 i$ y9 q1 I4 r% Z9 W
9 V0 q$ [& x% yDeepSeek V4 Pro限时特价2.5折, 直接脚踝斩了
! U4 E$ q/ V  E
; X3 K% }8 m- n# I0 zDS：我便宜，我不怕封锁，我还有原生1M上下文

大黑蚊子

leekai 发表于 2026-4-25 21:32
R1出来后短期打压了NVIDIA股价，因为算力需求小了；但长期利好NVIDIA，因为越来越多的个人和单位想尝鲜导致 ...

不能这么说
从目前的情况来看，v4训练还是用NVDA的卡，通用且环境友好
国内几家大厂包括百度、昆仑、寒武纪、华为都能够做推理的工作，也就是说可以做API服务，完全基于国产芯片做训练还不太行
$ S" y+ s0 h0 F! ?$ B# H但是AI目前体现出来的商业模式里，推理的路径最清晰