
Atlas Cloud 透過 DeepSeek API 託管完整的 DeepSeek 系列:V3.2、V4 和 R1。模型支援 128K 到 1M token 上下文,全部開源且按需付費。
在 Atlas Cloud 上,藉助領先的大型語言模型,以高速且實惠的方式驅動對話、推理與智慧代理的大規模應用。
对比 DeepSeek 全部模型的标准价、平台价与折扣。
| 模型 | 标准价 (USD) | 平台价 (USD) | 折扣 | |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $1.74/$3.45每 100 万 tokens1048.6K 上下文 | $1.68/$3.38M 输入/输出每 100 万 tokens1048.6K 上下文 | — | 查看 |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14/$0.28每 100 万 tokens1048.6K 上下文 | $0.14/$0.28M 输入/输出每 100 万 tokens1048.6K 上下文 | — | 查看 |
| DeepSeek V3.2 | $0.287/$0.431每 100 万 tokens163.8K 上下文 | $0.26/$0.38M 输入/输出每 100 万 tokens163.8K 上下文 | — | 查看 |
| DeepSeek V3.2 Exp | $0.287/$0.43每 100 万 tokens163.8K 上下文 | $0.27/$0.41M 输入/输出每 100 万 tokens163.8K 上下文 | — | 查看 |
| DeepSeek-V3-0324 | $0.287/$1.147每 100 万 tokens131.1K 上下文 | $0.216/$0.88M 输入/输出每 100 万 tokens131.1K 上下文 | — | 查看 |
| DeepSeek-R1-0528 | $0.574/$2.294每 100 万 tokens131.1K 上下文 | $0.55/$2.15M 输入/输出每 100 万 tokens131.1K 上下文 | — | 查看 |
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DeepSeek的開源模型涵蓋了從高性價比、高吞吐量任務到具備1M上下文的前沿級智能體編程的完整範圍。團隊可根據上下文需求和任務複雜度在V3.2、V4 Flash和V4 Pro之間進行選擇。
工程團隊使用 DeepSeek V4 Pro 建立程式碼代理,這些代理能夠自主解決真實的 GitHub 問題,包括閱讀問題描述、追蹤跨檔案相依性、撰寫修復程式以及執行測試。V4 Pro 在 SWE-Bench Verified 上得分 80.6%,與 Claude Opus 4.6 僅相差 0.2 分,並且原生整合了 Claude Code、OpenCode 和 OpenClaw 代理框架。在 Atlas Cloud 上從閉源模型切換到 DeepSeek V4,只需在現有的 SDK 設定中變更基礎 URL。
開發團隊利用 DeepSeek V4 的 1M token 上下文視窗,在單次 API 呼叫中載入整個程式碼庫,以進行跨檔案分析、相依性追蹤和架構審查。V4 在完整上下文長度的多查詢「大海撈針」測試中實現了 97% 的準確率,這意味著能夠可靠地檢索到嵌入在一百萬個 token 中任何位置的特定資訊。在完整的 1M 上下文中,針對相同任務,V4 Pro 所需的推理算力僅為 V3.2 的 27%,KV 快取僅為 10%。
有合規性或資料隱私要求的企業團隊利用 DeepSeek 的 MIT 授權,在其自有基礎設施上自託管 V4 Flash 或 V3.2。這是 GPT-5 和 Claude Opus 等閉源模型無法提供的選項,並且它消除了受監管行業對 API 的依賴。擁有 2840 億參數和 130 億活躍參數的 V4 Flash 是實用的自託管目標;而 V4 Pro 則需要一個叢集。
從 GPT-5 或 Claude Opus 遷移的團隊使用 DeepSeek V3.2 作為無縫替換方案,透過 Atlas Cloud 上相容 OpenAI 的 endpoint 進行呼叫。V3.2 的定價約為每百萬輸入 token 0.27 美元,同時在大多數推理 benchmark 中達到了 GPT-5 級別的效能。只需更改單一基礎 URL,相同的 SDK 程式碼即可路由至 DeepSeek,從而降低了遷移風險。
DeepSeek V4 是當前一代的旗艦產品,於2026年4月24日發布,在單一模型中涵蓋了通用和推理工作流程。R1 曾經是一個獨立的推理模型,但 V4 的思考模式取代了它,並將相同的思維鏈能力直接內建其中。舊版的 deepseek-reasoner 別名將於2026年7月24日停用,因此新的整合應使用開啟了思考模式的 V4 Pro。
Engram Memory 是 DeepSeek V4 中的一個外部知識檢索系統,其靈感來源於人類大腦海馬迴儲存和檢索資訊的方式。它使用局部敏感雜湊以 O(1) 的速度檢索相關知識,而不是迫使模型將所有事實儲存在其權重中。這促使 V4 的多查詢「大海撈針」準確率從 V3.2 的 84.2% 大幅躍升至 97.0%。
是的。DeepSeek V3.2、V4 Flash 和 V4 Pro 均在 MIT 授權條款下發布,允許商業使用、修改與散佈。在具備相應效能的硬體上自行代管 V4 Flash 是切實可行的。鑑於 V4 Pro 擁有 1.6 兆參數規模,它需要叢集支援,因此大多數團隊選擇在 Atlas Cloud 上使用 API 存取。
V4 Pro 是一款擁有 1.6 兆參數的 MoE 模型,具備 490 億激活參數,專為複雜推理、程式設計和智能體任務而建構。V4 Flash 是一款擁有 2840 億參數的模型,具備 130 億激活參數,針對要求較低的任務在速度和成本效益上進行了最佳化。兩者皆共享 1M token 的上下文視窗和 Engram Memory 架構。
DeepSeek V4 的 Pro 與 Flash 版本均原生支援 100 萬 token 上下文視窗,每次請求最高支援 393K token 輸出。DeepSeek V3.2 具有 128K 的上下文視窗。V4 的 1M 上下文使其能夠在單次呼叫中實用地執行完整的程式碼庫分析、大型文件處理以及擴展的代理會話。
是的。DeepSeek V3.2 依然在 Atlas Cloud 上提供,價格約為每百萬輸入 token 0.27 美元。它是一個擁有 6850 億參數的 MoE 模型,其中活躍參數為 370 億,上下文窗口為 128K,基於 MIT 授權條款發布。對於不需要 V4 的 1M 上下文或 Engram Memory 的任務來說,它是一個高性價比的選擇。
DeepSeek V4 Pro 在 SWE-Bench 上解決了超過 80.9% 的實際程式設計問題,對標 GPT-5 等級的效能。在 Needle in a Haystack 測試中,多查詢長上下文準確率從 V3.2 的 84.2% 提升至 97.0%。此外,Atlas Cloud 上的 V3.2 Speciale 變體在 IMO 2025 和 IOI 2025 競賽數學中取得了金牌等級的表現。
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