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标题: 千呼万唤始出来---DeepSeek V4 预览版release [打印本页]
作者: 大黑蚊子    时间: 2026-4-24 14:44
标题: 千呼万唤始出来---DeepSeek V4 预览版release
以下是DeepSeek V4自己写的，我会把自己的吐槽加在里面：
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6 L+ |+ ?6 q, j( p/ Q+ L6 w2026年4月24日，DeepSeek正式发布全新系列模型DeepSeek-V4预览版并同步开源。作为继R1发布十五个月后的重大更新，V4不仅以百万级上下文窗口重新定义了“长文本”的工程边界，更凭借一套几乎重塑了注意力机制的技术架构，向全球AI界展示了效率至上的突围路径。
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' J' n! e3 z  l& e; ]5 q5 l# ?一、模型定位与版本体系
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* [2 O3 f, l. `8 S3 JDeepSeek-V4按参数规模分为Pro与Flash两个版本，精准匹配不同场景需求。Pro版总参数量1.6万亿，每次推理激活约490亿参数；Flash版总参数量2,840亿，激活仅约130亿参数。两款模型均支持1M token超长上下文，预训练数据量分别达到33T和32T tokens，较V3.2的14.8T翻了一倍以上。这一设计延续了DeepSeek效率优先的哲学——尽管总参数庞大，但每个token仅激活少量参数，使推理成本能保持合理水平。
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! }& c7 T$ O5 P/ t* \Pro版本看这个样子，没有4台8卡H200是跑不动全量满血版的，毛估估硬件成本1000万人民币...- ^- I7 r6 ]/ C# [. d0 M7 w
不过Flash版本估计一台就能跑得动，而且看样子跟之前的R1 671B相比效率还更高，算是有效保护了客户的硬件投资
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二、架构创新：重新定义注意力机制
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* t7 L0 Z5 [; A- f0 |4 E0 }9 D$ {V4最核心的架构改动是一套分层的混合注意力机制，从根本上解决了长文本场景下计算量平方级爆炸的难题。 传统Transformer在序列长度增加时，注意力计算量和KV缓存负担呈平方级增长，百万token往往只停留在论文数字中。DeepSeek的方案是设计两个互补模块——压缩稀疏注意力（CSA）和高度压缩注意力（HCA），在各层之间交替使用。
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CSA先将每4个token的KV缓存压缩成1个条目，再通过Lightning Indexer进行Top-k筛选（Pro版选取1024个最相关块），仅对筛选出的压缩块及滑动窗口内的128个原始token做注意力计算；HCA则更为激进，直接将每128个token压缩为1个条目并保持稠密注意力。在100万token上下文下，V4-Pro的单token推理计算量仅为V3.2的27%，KV缓存仅占10%；V4-Flash更极端，计算量仅10%，缓存仅7%。这意味着同样的硬件可以处理数倍乃至十倍的请求量，长上下文正从奢侈品变为日用品。
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" Y- I& c- {0 \6 k已经用上了1M的context，确实很爽，直接踢飞了之前的128K上下文切割模块: j4 s' T' K( `4 S
我感觉这次不仅是更长的上下文，在IO端的效率也很惊人
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三、性能表现：全面对标顶级闭源模型
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7 Z& N, a( U8 S9 X! X& d在Agent能力、世界知识和推理性能三大维度上，DeepSeek-V4均实现了国内与开源领域的全面领先。Agentic Coding评测中，V4-Pro达到当前开源模型最佳水平，整体使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。在数学、STEM和竞赛型代码评测中，V4-Pro超越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。世界知识方面则大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。
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值得关注的是，V4-Pro-Max版本在Codeforces编程竞赛中取得3206分，超越GPT-5.4的3168分；LiveCodeBench得分93.5，为全榜最高。而Flash版在简单任务上性能与Pro版旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。
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这个我不做评价，各种测试刷分一回事儿，干活是另一回事儿
$ \& Z  F7 i# C. j是骡子是马拿出来溜溜再说
& a# {$ K) b. A3 B" N* L如果DS V4能够超出Sonnet 4.5，接近达到Ppus 4.6的水平，那基本上可以认为很实用了
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四、Agent专项优化与生态落地
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: Q, V# o3 B, l$ P; `6 EDeepSeek专门针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品进行了深度适配和优化，在代码任务、文档生成等方面均有实质提升。V4模型已全面部署于公司内部研发流程，成为主力Agentic Coding工具。两款模型均支持非思考与思考两种模式，复杂Agent场景推荐使用思考模式并将推理强度设为max。
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* _  F4 T: t; l- D. a! b待测
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5 o9 P' q( |/ v" _' p. c五、技术突围与战略意义
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1 H' r( g5 J. o) ~5 M; zV4的发布标志着大模型竞争正从单纯“堆参数”转向效率驱动的下一赛道，注意力机制的根本改造为超长上下文模型提供了可复用的工程范式。同时，V4从设计之初就深度适配国产算力，将与华为昇腾的合作推至“原生”水平，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro版服务价格将大幅下调，进一步降低百万级上下文的使用门槛。价格方面，Flash版输入每百万token仅0.2元，输出2元，依然保持了DeepSeek“价格屠夫”的一贯风格。: R, J8 Z4 m% l9 W. {* V3 S
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试了下，v4 pro确实很贵，目测起码比之前的任务贵5倍以上- s8 v) t! d2 x5 K" F# ~6 ?& I
但是这波宣发最牛的还是全面支持国产芯片，除了DeepSeek自己说的华为昇腾950超节点，寒武纪也已经官宣Day0 适配，估计最起码提供推理服务的硬件会逐渐的赶上来。! _6 p( L! |" x4 T+ d( b+ n' G
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2 b- Z4 e' }+ f( J. ~5 Q作为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型，DeepSeek-V4不仅是一次产品迭代，更是一场从底层架构到生态话语权的系统性突围——当西方模型还在比拼参数规模之时，这支来自中国的团队已悄然开辟了效率普惠的全新赛道。
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作者: 五月    时间: 2026-4-24 16:19
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坐等普惠。。。
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作者: 大黑蚊子    时间: 2026-4-24 17:15
五月 发表于 2026-4-24 16:19. ]0 I( Z% M3 a. p1 j# X
坐等普惠。。。

$ O& L; N$ s% Y3 R1 p实际用了下Pro的价格其实也还好，贵确实贵了点但是效果比V3.2的时候好很多
, S8 @7 B. G+ a0 s! O估计下半年950集群上线多了应该会便宜不少，起码打个3折2 \- ^8 b; ?( O* H: s/ W% L+ _
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5 X* \! C. h% a4 o; VKimi最近发了个卫星，他们可以搞Prefill/Decode分离，且能够提升效率。: R3 w& R. u& K4 ]  f" a/ e% }) E

$ O( ~4 K2 }2 V1 o! s: V这么搞的话，即使是万卡级别的部署，集群的跨数据中心带宽需求也就在 Tbps 量级，现代数据中心完全能承载。2 m9 |- n! }6 s' ^( L
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这意味着企业可以在算力/能源便宜的地方（比如新疆、云南）部署 Prefill 集群，在离用户近的地方（北上广深）部署 Decode 集群，进一步降低Token成本。
作者: 马鹿    时间: 2026-4-24 20:25
DeepSeek V4 这是Android vs iOS。: D' n7 x% A* Z3 P

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作者: 大黑蚊子    时间: 2026-4-24 22:18
马鹿 发表于 2026-4-24 20:25% |4 z$ R; `( r5 [5 D. |
DeepSeek V4 这是Android vs iOS。
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也不能这么说吧) w' j( Z' X0 Z, ~! D
iOS其实是最开源的闭源系统，Android是最封闭的开源系统
( ~4 U9 ]6 k5 nAndroid kernel大家都能用，但是GMS没有的话，你看华为就是举步维艰
作者: 马鹿    时间: 2026-4-24 22:47
大黑蚊子 发表于 2026-4-24 09:18
& w% h# e4 _9 P) \* |也不能这么说吧6 {1 H6 j1 @& e. H7 n+ ~, e
iOS其实是最开源的闭源系统，Android是最封闭的开源系统1 Q' k7 Q- w# Z" I
Android kernel大家都能用，但是 ...
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我没研究过手机的系统。1 ]1 G+ t' `* ]' v

. v: H3 `  ^# {) k$ e8 a! T我觉得长期看的话，Deepseek 架构&算法 + 华为芯片&平台 可以分至少25%的市场， 50%归英伟达，另外25%给其他。当然得看欧洲和世界其他地方怎么想的。
作者: 三力思    时间: 2026-4-25 02:57
马鹿 发表于 2026-4-24 22:47
$ o" \9 a) b' z9 C我没研究过手机的系统。
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$ e% Q: _8 a: ]% n; Y) v. r! u/ B我觉得长期看的话，Deepseek 架构&算法 + 华为芯片&平台 可以分至少25%的市场， ...

+ L- w$ w: V( x, U! N! b开源迫使对手进步啊，不然美国公司很快就会组成行业垄断组织，和苹果那样挤牙膏一样的更新了。
作者: 马鹿    时间: 2026-4-25 03:32
三力思 发表于 2026-4-24 13:57$ g0 G' H% f$ g2 x- X3 Q* s
开源迫使对手进步啊，不然美国公司很快就会组成行业垄断组织，和苹果那样挤牙膏一样的更新了。 ...
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本来中国很多人包括ld层都是买为主， 直到被迫营业自己造， 长期看， 这是好事
作者: leekai    时间: 2026-4-25 21:32
R1出来后短期打压了NVIDIA股价，因为算力需求小了；但长期利好NVIDIA，因为越来越多的个人和单位想尝鲜导致需求大增，甚至开始搞本地部署，需求又增加一波；但这次V4直接优先适配华为，算是对NVIDIA釜底抽薪，真动摇了CUDA的根本，所以黄皮衣真的急了。
作者: 大黑蚊子    时间: 2026-4-25 23:21
Update：# g2 Q5 k2 P1 I9 w- a

3 @( @5 ~8 D5 V: b- ZDeepSeek V4 Pro限时特价2.5折, 直接脚踝斩了3 `9 o* q+ Q) z2 l

$ M! O+ v' w8 \DS：我便宜，我不怕封锁，我还有原生1M上下文
作者: 大黑蚊子    时间: 2026-4-28 10:59
leekai 发表于 2026-4-25 21:32
0 g3 f5 r" {  H5 j7 HR1出来后短期打压了NVIDIA股价，因为算力需求小了；但长期利好NVIDIA，因为越来越多的个人和单位想尝鲜导致 ...

5 @  A8 D% T* e5 P* E5 o$ }( ]不能这么说7 \5 W) f% X$ l1 U: o0 y& b
从目前的情况来看，v4训练还是用NVDA的卡，通用且环境友好
; y2 T& Z" Z0 m1 y国内几家大厂包括百度、昆仑、寒武纪、华为都能够做推理的工作，也就是说可以做API服务，完全基于国产芯片做训练还不太行
* _- i6 h; M9 }但是AI目前体现出来的商业模式里，推理的路径最清晰



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