DeepSeek-V4（V4-Pro 与 V4-Flash）

是什么

DeepSeek-V4 是深度求索（DeepSeek）的大语言模型系列，于 2026 年 4 月 24 日以预览版发布，两款模型同日开源并上线^[1]。系列包含两款混合专家（MoE）模型：DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6 万亿，激活参数 490 亿；DeepSeek-V4-Flash 总参数 2840 亿，激活参数 130 亿^[1]。

混合专家模型内部有许多专门化的子网络，但对每个词元只激活其中一部分。总参数描述模型的完整规模，激活参数则描述处理单个词元时实际用到的计算量。

上下文与日常使用

两款模型都支持 100 万词元（token）的上下文，这一长度已成为深度求索所有官方服务的默认设置^[1]。两款模型都同时支持思考模式和非思考模式^[1]。

架构

深度求索把 V4 描述为一种混合注意力设计，结合了压缩稀疏注意力（Compressed Sparse Attention，CSA）与高度压缩注意力（Heavily Compressed Attention，HCA）^[2]。模型还使用流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections，mHC）处理残差连接，即把信息从一层传到下一层的捷径路径，并使用 Muon 优化器进行训练^[2]。

效率数据是其中最具体的部分。深度求索表示，在 100 万词元的长度下，V4-Pro 的单词元推理浮点运算量（FLOPs）仅为 DeepSeek-V3.2 的 27%，KV 缓存（KV cache，即生成文本时保存并复用的注意力数据）仅为其 10%^[2]。浮点运算量衡量计算工作量，KV 缓存则衡量内存占用，两者共同反映长输入的成本^[2]。

训练

模型在超过 32 万亿词元上进行了预训练。之后的后训练阶段包括监督微调（SFT）、基于 GRPO 的强化学习，以及在线策略蒸馏（on-policy distillation）^[2]。发布的权重中，MoE 专家使用 FP4 精度，其余大部分参数使用 FP8 精度，并以 MIT 许可证发布^[2]。

公布的成绩

在最大推理强度下，深度求索公布 V4-Pro 的成绩为：SWE-bench Verified 80.6，Terminal-Bench 2.0 67.9，GPQA Diamond 90.1，HLE 37.7，LiveCodeBench 93.5，Codeforces 评分 3206，BrowseComp 83.4^[2]。深度求索还称，V4-Pro 在世界知识方面领先于开放模型，仅次于 Gemini-3.1-Pro；V4-Flash 的推理能力接近 V4-Pro，而价格更低^[1]。

API 与集成

API 同时支持 OpenAI 的 ChatCompletions 格式和 Anthropic API 格式，V4 已与 Claude Code、OpenClaw 和 OpenCode 集成^[1]。旧的模型名 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 在 2026 年 7 月 24 日之后停止服务^[1]。

预览之后的时间线

V4-Flash 于 2026 年 7 月 31 日转为正式版^[6][3]。V4-Pro 于 2026 年 8 月 13 日正式上线^[3]。2026 年 8 月 21 日，实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 发布，可接受文字与图像混合输入^[4]。维基百科报道，V4 已被华为和寒武纪采用^[6]。

2026 年 9 月 10 日，深度求索用 DeepSeek-V4.1-Flash 取代了 V4-Flash，并于 9 月 14 日起将发往 V4-Pro 的请求转由 V4.1-Flash 处理，直至 V4.1-Pro 推出^[5]。

在发展中的位置

V4 的定义性组合是 100 万词元的上下文、混合专家设计和 MIT 许可证下的开放权重^[1][2]。