1双版本并行 DeepSeek-V4-Pro (旗舰性能)参数规模总参数 1.6T / 激活参数 49B核心亮点三种推理模式Non-think / Think High / Think Max。在最强计算预算下解决复杂 Agentic 任务的能力直接逼近全球闭源顶级水平。⚡ DeepSeek-V4-Flash (快捷经济)参数规模总参数 284B / 激活参数 13B核心亮点全面继承 Pro 版底层训练管线主打极致性价比与极速吞吐。同享 1M 超大上下文是企业级规模化落地与降本增效的基石。部分 Coding Agent已经可以体验。2基准测试对抗部分核心能力维度DeepSeek-V4 Pro Max海外头部竞品对比复杂代码生成(LiveCodeBench)93.5 分(官方表格中领先)高于 Gemini-3.1-Pro High 的91.7优于 Opus-4.6 Max 的88.8真实仓库修复(SWE Verified)80.6 分(真实 GitHub issue 修复)与 Gemini-3.1-Pro High 持平略低于 Opus-4.6 Max 的80.8复杂工程任务(SWE Pro)55.4 分(接近第一梯队)低于 K2.6 思维的58.6低于 GLM-5.1 思维的58.4Agent 终端任务(终端工作台 2.0)67.9 分(较强工具执行能力)低于 GPT-5.4 xHigh 的75.1接近 Gemini-3.1-Pro High 的 68.5广义世界知识(MMLU-Pro)87.5 分(Think Max 模式)与 GPT-5.4 xHigh 持平低于 Gemini-3.1-Pro High 的91.0商业部署经济性极高(API 成本优势明显)海外头部模型通常成本更高适合按具体模型单价逐项比较3核心技术创新混合注意力架构 (Hybrid Attention)结合压缩稀疏注意力(CSA)与重度压缩注意力(HCA)在1M上下文时推理算力直降至27%KV Cache 需求暴降至10%。流形约束超连接 (mHC)强化残差连接极大提升信号跨层传播保真度提升超深层模型中信号传播稳定性降低长链路推理中的退化风险。Muon优化器赋能替代传统 Adam 系列在超大规模训练里获得更快的收敛速度和更高的训练稳定性。模块化后训练管线“两阶段范式”SFT与GRPO先培育独立专家再通过同策略蒸馏无损熔合进基础大模型。4官方定价计费单位每百万 (1M) Token。模型 / 维度输入 (命中缓存)输入 (未命中)输出计算V4-Flash(海外美元)$0.028$0.14$0.28V4-Flash(本土人民币)约 0.2 元约 1.0 元约 2.0 元V4-Pro(海外美元)$0.145$1.74$3.48V4-Pro(本土人民币)约 1.0 元约 12.0 元约 24.0 元 以 V4-Flash 非缓存输入 $0.14 / 1M、输出 $0.28 / 1M 计其 API 单价显著低于多数海外头部通用模型但具体倍数应随对比模型和缓存命中率重新计算。5API 使用 双兼容端点 (Endpoint)• OpenAI 兼容: https://api.deepseek.com• Anthropic 兼容: https://api.deepseek.com/anthropic️ 模型名称 (Model Name)deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash️ 全功能扩展支持原生支持 JSON 结构化输出 (JSON Output)、外部工具调用 (Tool Calls)、前缀补全及代码填充。⚠️ 废弃预警旧版deepseek-chat/reasoner将于 2026年7月24日 全面停服过渡期内将在后端自动映射至 V4-Flash 的两种模式。✨ 国产之光开放生态 ✨【算力主权】率先完成与华为昇腾Ascend国产AI芯片的原生适配实质性推进“去CUDA化”推动国产算力生态落地。【开放生态】1.6万亿参数的完整权重在MIT 协议下开源允许商用部署及二次开发为企业、开发者和研究机构提供了更大的使用空间。DeepSeek-V4 的意义不只在于参数规模和基准成绩更在于它展示了一条更开放、更高效、更易落地的大模型发展路径。对于企业而言它降低了尝试先进模型能力的门槛对于开发者而言它提供了一个可研究、可部署、可二次开发的基模选择对于生态而言它也让普惠 AI 的落地多了一种现实可能。