划时代发布！DeepSeek-V4 预览版重磅登场，百万上下文从此普惠

新版发布

2026年4月24日，DeepSeek正式推出了全新一代模型DeepSeek-V4预览版，这是继上一代V3系列之后时隔15个月的重磅更新。新模型不仅全面开源权重，还同步公布了技术报告并且已经适配国产昇腾芯片。

DeepSeek官方将此次发布定位为"预览版"——并非V4系列的完整旗舰,而是拉开全新世代的序幕。正如其公告中所引用的古训："不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。"这份专注与务实，也让业界对后续正式版充满期待

模型特性

DeepSeek-V4一共推出了两个版本：Pro(旗舰版)和 Flash(经济版)。两者全部标配100万token的超长上下文，相当于一次可以处理三部《三体》的体量。

• V4-Pro：总参数1.6万亿，激活参数49B，采用MoE(混合专家)架构，性能全面向世界最顶级的闭源模型看齐
• V4-Flash：总参数 284B，激活参数 13B，主打轻量与高效，推理成本极低

在能力表现上，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力实现了质变，尤其是在 Agentic Coding评测中，Pro版本拿下了开源模型的最佳成绩。内部工程师反馈V4在日常代码任务中的使用体验已经超越了Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6(非思考模式)。在一项内部研发编程基准测试中(约200个真实任务)，V4-Pro-Max的通过率达到67%，而Sonnet 4.5 仅为 47%。

在数学、STEM及竞赛型代码任务中V4-Pro同样亮眼。HMMT 2026 Feb 竞赛数学基准得分95.2，这与Opus-4.6 Max(96.2)和GPT-5.4(97.7)差距极小；在更难的Apex Shortlist测试中甚至拿到90.2 分，超过了同场所有竞品。世界知识测评方面，Pro版本大幅领先其他开源模型，仅次于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1

技术创新

DeepSeek-V4在底层架构上做了大胆革新。它设计了一种新型注意力机制，在token维度进行智能压缩并融合了自研的DSA稀疏注意力技术。这一组合拳大幅降低了计算量与显存消耗。

实测数据很有说服力：在100 万token的上下文长度下，V4-Pro处理一个新token所需的算力仅为前代 V3.2 的 27%，KV缓存更是只有前代的 10%。正是这种极致效率，才让 1M 上下文能够成为所有官方服务的标配

V4还在以下方面实现了技术升级：

• 预训练上下文长度从 32K 提升至 100 万 token
• 强化学习阶段采用 GRPO 算法，辅以 KL 散度校正
• 新增 KV Cache 滑窗和压缩算法，进一步降低访存开销

使用方法

目前DeepSeek-V4 API已经同步上线了V4-Pro 与 V4-Flash，我们可以通过在CC-Switch中调整模型至deepseek-v4-pro即可

随后在Claude中直接可以看到

目前官网的chat中以及APP端尝试还是没有适配到DeepSeek v4模型

模型下载

DeepSeek-V4 模型开源链接

• https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
• https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4

DeepSeek-V4 技术报告

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

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