DeepSeek-V4 預覽版發布：100 萬 Token 上下文、Agent 升級與開源權重
今日（4 月 24 日），DeepSeek 正式發布並開源了其全新模型系列 DeepSeek-V4 的預覽版本。
DeepSeek-V4 支援高達 100 萬 token 的上下文窗口，並在智能體（Agent）能力、世界知識與推理能力方面，達到國內及開源模型的領先水準。該系列包含兩種規格：
- DeepSeek-V4-Pro — 旗艦模型，這是一個擁有 1.6 兆（1.6T）總參數的巨型 MoE（混合專家模型），但每次前向傳遞僅激活 49B 參數——這是其高效能的關鍵。
- DeepSeek-V4-Flash — 更快速、更具成本效益的選擇。它採用相同的 MoE 架構，但規模更小（總參數 284B，激活 13B），可實現更快、更便宜的推理。
- 兩款模型均共享 100 萬 token 上下文窗口，並全面開源且提供 API 訪問。
| 模型 | 參數量 | 激活參數 | 預訓練數據 | 上下文長度 | 是否開源 | API 服務 | 網頁/App 模式 |
| deepseek-v4-pro | 1.6T | 49B | 33T | 1M | ✓ | ✓ | 專家模式 (Expert) |
| deepseek-v4-flash | 284B | 13B | 32T | 1M | ✓ | ✓ | 快速模式 (Fast) |
從即日起，您可以透過 chat.deepseek.com 或官方 App 與 DeepSeek-V4 對話。API 也已上線——只需將
1model_name1deepseek-v4-pro1deepseek-v4-flash我們此前已報導過相關預測與發布前分析（請參閱我們的 DeepSeek V4 期待指南 與 技術深度解析），現在我們獲得了來自官方的第一手確切細節。以下內容涵蓋了本次發布的具體細節、新功能，以及這對於目前正在開發或評估 AI 模型的使用者意味著什麼。
DeepSeek-V4-Pro：對標頂級閉源模型
大幅增強的智能體（Agent）能力。 與前代產品相比，DeepSeek-V4-Pro 在智能體任務表現上有顯著提升。在智能體編碼基準測試中，V4-Pro 目前在所有開源模型中處於領先地位。DeepSeek 內部已將 V4-Pro 作為公司首選的編碼智能體使用——員工回饋顯示其體驗超越了 Claude Sonnet 4.5，輸出品質在非思考模式下接近 Claude Opus 4.6，儘管與 Opus 4.6 的思考模式相比仍有差距。
豐富的世界知識。 DeepSeek-V4-Pro 在世界知識基準測試中顯著優於其他開源模型，僅略遜於頂級閉源模型 Gemini Pro 3.1。
世界級的推理能力。 在數學、STEM 和競賽級程式設計評估中，DeepSeek-V4-Pro 超越了所有此前評測過的開源模型，並達到了全球頂尖閉源模型的效能水準。
DeepSeek-V4-Flash：快速且經濟的選擇
與 V4-Pro 相比，DeepSeek-V4-Flash 在世界知識方面略有不足，但提供相當的推理效能。由於參數量更小且激活成本更低，V4-Flash 提供了更快的響應速度與更經濟的 API 定價。
在智能體基準測試中，V4-Flash 在簡單任務上與 V4-Pro 持平，但在複雜任務上仍存在一定差距。
架構創新與極致的上下文效率
DeepSeek-V4 引入了一種全新的注意力機制，可在 token 維度上執行壓縮。結合 DSA (DeepSeek Sparse Attention)，此設計實現了世界領先的長上下文效能，同時與傳統方法相比，顯著降低了計算與記憶體需求。
展望未來，100 萬（1M）token 上下文將成為所有 DeepSeek 官方服務的標配。
針對智能體（Agent）使用場景的專項優化
DeepSeek-V4 已針對包括 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 和 CodeBuddy 在內的主流智能體產品進行了微調與優化。在程式碼生成、文件撰寫及其他由智能體驅動的任務中，均觀察到了效能提升。
這種針對框架的特定調優在實踐中極為重要。一個在孤立環境表現良好，但在結構化智能體循環中行為不一致的模型，很難被可靠地部署。將主流智能體框架視為一等優化目標的決策，反映了生產環境中 AI 使用方式的演進。
DeepSeek-V4 API 訪問
V4-Pro 與 V4-Flash 現已透過 DeepSeek API 提供，支援 OpenAI ChatCompletions 介面與 Anthropic 介面，這意味著現有的整合專案只需極少的程式碼修改即可指向 V4 模型。
1base_url1deepseek-v4-pro1deepseek-v4-flash兩款模型均支援最高 100 萬 token 的上下文長度，並提供非思考 (non-thinking) 與 思考 (thinking) 模式。在思考模式下，可設定
1reasoning_effort⚠️ 棄用通知： 舊版模型名稱
與text1deepseek-chat將於 三個月後（2026 年 7 月 24 日） 停止服務。過渡期間，它們將分別映射至text1deepseek-reasoner的非思考模式與思考模式。若您的生產環境正在使用這些名稱，請盡早規劃遷移。text1deepseek-v4-flash
開源權重與本地部署
- 模型權重：Hugging Face | ModelScope
- 技術報告：DeepSeek-V4 PDF
對於考慮進行本地或私有化部署的團隊，需要注意的是，此參數規模的模型（特別是總參數 1.6T 的 V4-Pro）對硬體要求極高。開源可用性對於企業合規與客製化場景而言是重要的優勢，但對大多數團隊來說，雲端 API 訪問會是更實際的起點。
DeepSeek-V4 發布的真正意義
綜合來看，本次發布有三個重點值得關注。
首先，100 萬上下文的承諾比表面看起來更具意義。DeepSeek 並非將其作為高階付費層級，而是作為所有官方服務的基礎門檻。這釋出了一個關於開源技術前沿發展方向的訊號，並悄然推動其他所有供應商跟進。
其次，以智能體為先的優化工作——特別是針對 Claude Code、OpenCode 等進行的適配——反映了 DeepSeek 在部署策略上的成熟。基準測試效能只是敲門磚，在生產環境中真正重要的是模型在開發者實際工具中的表現。
第三，相對於 Claude Opus 4.6 的誠實競爭定位值得注意。DeepSeek 並未宣稱全方位超越，而是給出了分層評估：優於 Sonnet 4.5，非思考模式接近 Opus 4.6，思考模式仍落後於 Opus 4.6。這種明確性使得其聲明更具可信度。
對於正在評估模型以用於智能體工作流、長文檔處理或複雜推理任務的開發者來說，DeepSeek-V4-Pro 現已成為極具競爭力的開源選項。而對於成本優先或對延遲敏感的流程，V4-Flash 提供了一個可靠的輕量級替代方案。
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DeepSeek on Atlas Cloud。 我們已支援 DeepSeek 模型家族，包括 DeepSeek V3.2、V3.2 Fast、V3.2 Speciale 與 V3.2 Exp，現已可透過單一 API 端點以具競爭力的價格使用。Atlas Cloud 上的 DeepSeek 模型針對長上下文任務與智能體管道進行了優化，提供完整的上下文窗口支援且無量化損失。除了 DeepSeek 之外， Atlas Cloud 還讓您能存取 LLM 領域中的 300 多個模型。
DeepSeek-V4 即將登陸 Atlas Cloud。 我們正積極整合 DeepSeek-V4-Pro 與 V4-Flash。敬請關注發布公告——在此期間，歡迎探索平台現有的豐富模型資源。
