迈入百万上下文普惠时代:DeepSeek-V4 模型预览版正式上线并同步开源

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4 月 24 日消息,今天上午,DeepSeek-V4 模型预览版正式上线并同步开源。

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:

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即日起登录官网 chat.deepseek.com 或官方 App即可与最新的 DeepSeek-V4 对话,探索 1M 超长上下文记忆的全新体验。API 服务已同步更新,通过修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可调用。

DeepSeek-V4 模型开源链接:

DeepSeek-V4 技术报告:

附两款模型的官方介绍如下:

DeepSeek-V4-Pro

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  • Agent 能力大幅提高:相比前代模型,DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 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。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。

  • 丰富的世界知识:DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中,大幅领先其他开源模型,仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1。

  • 世界顶级推理性能: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,取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

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DeepSeek-V4-Flash

  • 相比 DeepSeek-V4-Pro,DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹,但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小,相较之下 V4-Flash 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。

DeepSeek-V4 开创了一种全新的注意力机制,在 token 维度进行压缩,结合 DSA 稀疏注意力(DeepSeek Sparse Attention),实现了全球领先的长上下文能力,并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。从现在开始,1M(一百万)上下文是 DeepSeek 所有官方服务的标配。

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DeepSeek-V4 针对 Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化,在代码任务、文档生成任务等方面表现均有提升。下图为 V4-Pro 在某 Agent 框架下生成的 PPT 内页示例:

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V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M均同时支持非思考模式思考模式,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。

旧有的 API 接口的两个模型名 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于三个月后(2026-07-24)停止使用。当前阶段内,这两个模型名分别指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式与思考模式

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