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ylhan
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# DeepSeek V4 系列
> 发布日期:2026年4月24日 | 开源协议:MIT
## 概述
DeepSeek V4 是深度求索(DeepSeek)在 2026 年 4 月发布的新一代大语言模型系列,包含两个版本:
| | V4 Pro(旗舰版) | V4 Flash(轻量版) |
|---|---|---|
| **总参数量** | 1.6T(1.6万亿) | 284B(2840亿) |
| **激活参数** | ~36B/token | 13B/token |
| **上下文窗口** | 1M tokens | 1M tokens |
| **架构** | MoE(混合专家) | MoE(混合专家) |
| **定位** | 旗舰性能,对标 GPT-5 | 低成本、低延迟,接近 Pro 推理能力 |
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## 核心技术架构
### 1. 混合专家架构(Mixture-of-Experts, MoE)
- V4 Pro:384 个专家/层,每次推理激活 6 个
- V4 Flash:精简专家数量,每次推理激活 13B 参数
- 优势:总参数大但计算量可控,推理效率高
### 2. 混合注意力机制(Hybrid Attention)
- **DSA2 稀疏注意力**:降低长上下文的计算开销
- **CSA(压缩稀疏注意力)+ HCA(重度压缩注意力)**(Flash):
- KV 缓存内存开销降低高达 90%
- 在 1M 上下文下,单 token 推理 FLOPs 仅为 V3.2 的 27%
- KV 缓存仅为 V3.2 的 10%
### 3. 其他关键技术
- **流形约束超连接(mHC)**:增强残差连接,改善跨层信号传播
- **Muon 优化器**:加速收敛,提升训练稳定性
- **多 Token 预测(MTP)**:一次预测多个 token,加速生成
- **DSpark 推测解码**(Flash):集成草稿模块加速推理
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## 三种推理模式
| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| **Non-think(低)** | 快速、直观的响应 | 简单对话、翻译、摘要 |
| **Think High(高)** | 显式思维链推理 | 逻辑推理、规划任务 |
| **Think Max(最大)** | 最大推理深度 | 复杂数学、竞赛编程 |
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## 关键基准测试
### V4 Pro 亮点
| 基准测试 | 得分 | 对比 |
|---|---|---|
| Codeforces Rating | 3206 | 超越 Gemini 3.1-Pro |
| LiveCodeBench | 93.5 | 与 GPT-5.4 竞争 |
| MMLU-Pro | — | 接近 GPT-5 水平 |
### V4 Flash 亮点
| 基准测试 | 得分 |
|---|---|
| MMLU-Pro (EM) | 87.5 |
| GPQA Diamond | 90.1 |
| LiveCodeBench | 93.5 |
| SWE Verified (Resolved) | 80.6 |
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 |
| BrowseComp | 83.4 |
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## 定价对比
### V4 Pro(通过 DeepInfra)
| Token 类型 | 每百万 Token 价格 |
|---|---|
| 输入 | $1.74 |
| 输出 | $3.48 |
| 缓存输入 | $0.145 |
### V4 Flash
| Token 类型 | 每百万 Token 价格 |
|---|---|
| 输入 | ~$0.14 |
| 输出 | ~$0.28 |
> V4 Pro 输出成本比 Claude Opus 4.7($25/1M)便宜约 7 倍
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## 独立评测(NIST/CAISI,2026年5月)
- V4 Pro 性能约为 **GPT-5 水平**(2025年8月发布)
- 距美国最前沿模型约 **8 个月**差距
- CAISI 测试过的**最强中国 AI 模型**
- 在某些非公开基准(ARC-AGI-2、CTF-Archive-Diamond)上明显落后于 GPT-5.5 和 Opus 4.6
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## 战略意义
1. **芯片自主**:与华为昇腾(Ascend)、寒武纪合作优化,不依赖 NVIDIA/AMD
2. **开源生态**:MIT 协议开源,模型权重在 Hugging Face 上公开
3. **与 GPT-5.5 同日发布**:中美 AI 竞争白热化的标志性事件
4. **自我定位坦诚**:官方公开承认距前沿 3-6 个月差距
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## 相关链接
- [[Transformer 架构详解]]
- [[MoE 混合专家架构]]
- [[多模态大模型]]
- [[大模型架构基础]]
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*最后更新:2026-08-05*