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作者｜郑松毅 常博硕
编辑| 杨 锦
DeepSeek V4，来了！
OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。
就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。
据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：
更具产业里程碑意义的是，DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力，在昇腾芯片生态实测跑通，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，打破对海外芯片与框架的长期依赖。
性能比肩顶级闭源模型
价格比Claude便宜21倍
官方实测数据显示，DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。
Agent（智能体）能力方面，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。
DeepSeek介绍，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。
DeepSeek给出的结论相对克制。在知识与推理任务上，其性能已经超过主流开源模型，并接近Gemini等闭源系统，但仍存在约3到6个月差距。在 agent和代码任务上，其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。
此外，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型（包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等），取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。
相较之下，DeepSeek-V4-Flash主打性价比，能够提供更加快捷、经济的 API 服务。在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。
据悉，V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。使用价格如下：
DeepSeek表示，“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。”
再看看国际友商价格对比，可见DeepSeek的实惠：
混合架构解决工程落地痛点
全面适配国产算力
元股证券:ygzq.hk大模型处理超长文本的最大痛点，从来不是 “能不能装下”，而是跑不动、记不住、算不起。随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升，百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”，几乎无法工程落地。
DeepSeek-V4 的发布，标志着大模型正式走出 “参数竞赛”，进入效率优先下一代赛道。
从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同，到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务，V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力，同时把使用成本大幅下拉。
这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA （压缩稀疏注意力） + HCA （重度压缩注意力）”的混合架构。用一套“分级压缩 + 分级检索”思路，把效率拉到极致。这一新方法显著减少了计算复杂度，提升了长上下文处理的效率。
具体来看，CSA像给长文本做重点精读。先把每 4 个Token压缩成一个信息块，再用稀疏检索只挑最相关的内容，既保留中段细节，又大幅削减计算量，兼顾精准与效率。HCA像给长文本做大纲速读，把海量信息浓缩成框架级块，专门负责全局逻辑。
官方数据显示：1M Token场景下，V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存；Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。
除了混合注意力，V4 还带来三项关键技术革新，构成完整效率革命：
配资官方门户升级传统残差连接，把信号传播约束在稳定流形上，深层不衰减、训练不炸数值。
Muon 优化器：替代传统 AdamW，收敛更快、训练更稳，完美适配 MoE 大模型与低精度训练，解决大批次长上下文训练的抖动难题。
全链路工程优化：专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理，从计算、通信、存储全方位降本提速，推理加速最高近2倍。
最受大家关心的，是V4这次是否成功全面适配国产算力？
报告指出，DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上，对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。相较于性能优异的非融合基线方案，该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。
有业内观点指出，这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。但目前对外开源的只有英伟达GPU版本，昇腾适配代码未开源，属于闭源适配优化。
值得一提的是，寒武纪在软硬一体生态中，已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配，适配代码已开源到 GitHub 社区。
剩下的，就等DeepSeek-V4的实用表现了。还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家，也还是个谜题。
“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。”
DeepSeek官方在文章最后表示，他们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。”
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