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标题: 千呼万唤始出来---DeepSeek V4 预览版release [打印本页]
作者: 大黑蚊子    时间: 昨天 14:44
标题: 千呼万唤始出来---DeepSeek V4 预览版release
以下是DeepSeek V4自己写的，我会把自己的吐槽加在里面：' Z/ T& \" b7 M+ n0 Q

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2026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。
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一、模型定位与版本体系9 p& O; D$ s; l% G6 f
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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...
7 {% Z6 T% x! b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9 x# D+ E+ M. [1 I  q
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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。; E$ E3 P' K/ v' Z

* t) g* A$ a1 ]3 d& kCSA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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) J2 Z4 o5 j3 F3 v; J  ^3 ?8 }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
# U. d& Q2 H7 H& ]) H+ Z; H我感觉这次不仅是更长的上下文，在IO端的效率也很惊人& b! \& r$ Y; c" b9 P
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% g$ b/ G$ S& v三、性能表现：全面对标顶级闭源模型7 X; ^/ @# x7 A7 C- w9 e6 K

1 f9 {  ~$ C$ k5 w, X" B4 U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。+ t8 D$ {# O4 p8 M. U! B6 ~8 `# Q
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3 K5 I  j3 X8 k2 F, g9 h6 F/ T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1 B; N$ i2 S/ j/ I9 Q; t
是骡子是马拿出来溜溜再说
- o0 V( ~1 H9 h/ v8 H: B( i; ^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, p3 J& l, X+ h
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$ P, k1 n0 ]9 x1 V6 H# I  W' v四、Agent专项优化与生态落地  Q. j$ [  @( X. g* \9 W0 A( A

! ]  S- p! \. q% v/ N$ q; ]) RDeepSeek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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待测
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+ l' N7 }: t8 A1 p3 R& F五、技术突围与战略意义/ H/ n1 V2 u/ |

# ^# r! o8 u. uV4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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$ E6 G$ D4 j0 C% j. v试了下，v4 pro确实很贵，目测起码比之前的任务贵5倍以上
% a5 ]# l) @: q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。0 s- H+ O: V& U; U2 D) A
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  L2 U' ?! \* u. x4 r, o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。" _$ V/ J8 f2 Q9 ^! f( a/ }) ]
作者: 五月    时间: 昨天 16:19
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坐等普惠。。。
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作者: 大黑蚊子    时间: 昨天 17:15
五月 发表于 2026-4-24 16:19+ |; X5 D2 j: k5 W6 B8 e3 e
坐等普惠。。。

3 X2 N. Y" r/ p0 u6 ?9 k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
9 h* C6 j: k" v+ \0 d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
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Kimi最近发了个卫星，他们可以搞Prefill/Decode分离，且能够提升效率。
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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。: n) K4 \: b! y! R7 ?  C
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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。
作者: 马鹿    时间: 昨天 20:25
DeepSeek V4 这是Android vs iOS。
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作者: 大黑蚊子    时间: 昨天 22:18
马鹿 发表于 2026-4-24 20:25
7 H( S, e8 @( oDeepSeek V4 这是Android vs iOS。

/ ]- @; R0 y; F; H" S$ w也不能这么说吧
- E8 ]$ e/ s$ ]iOS其实是最开源的闭源系统，Android是最封闭的开源系统
! t3 Z7 n, n& V6 @7 fAndroid kernel大家都能用，但是GMS没有的话，你看华为就是举步维艰
作者: 马鹿    时间: 昨天 22:47
大黑蚊子 发表于 2026-4-24 09:18
8 v, k+ @2 s! C4 ]8 c# W也不能这么说吧
/ s( w" U2 g- n' y( OiOS其实是最开源的闭源系统，Android是最封闭的开源系统1 m! i4 [  ]0 y
Android kernel大家都能用，但是 ...
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我没研究过手机的系统。
, A  X- i' |" O6 F9 K
" P7 A. s9 `! o/ a4 `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。



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