TA的每日心情 | 擦汗 2026-3-17 22:01 |
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以下是DeepSeek V4自己写的,我会把自己的吐槽加在里面:4 R& a& `5 l/ w4 I, Q; L
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2026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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% ]8 B! d/ k, F# H# O1 f; @一、模型定位与版本体系
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: R( ?0 H7 I( v; S9 k3 H0 Y4 XDeepSeek-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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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...
% X) t' \3 L0 S1 p: E# j( K9 X( j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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8 q( T9 t1 \4 _二、架构创新:重新定义注意力机制0 \2 N* D( @8 J# \2 d" Q$ u
: A- z7 r. D% G. ?) jV4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。* s. U: _" p. z/ F; }7 X
/ P+ {4 J& S' d- D9 E/ v/ yCSA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。' I9 j) B$ V) S6 } I% s
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% x0 d/ z* C. x; t" O; a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
! v# T$ q3 @+ o% Y7 ^ 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4 C& B( a0 B* W/ S) T
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三、性能表现:全面对标顶级闭源模型
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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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! R" s/ i8 t3 s5 V/ X& e2 H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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$ r h! n/ Q8 G* y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/ I- w+ f( u* m# P! @) T
是骡子是马拿出来溜溜再说* `) `5 W D% k
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, p9 Y, Q) U% Q
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四、Agent专项优化与生态落地
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6 t) o: t0 u% s7 [3 V+ kDeepSeek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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* H( r# o) s( k$ x" L3 s五、技术突围与战略意义
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V4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。
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+ o3 t9 M) `1 J, N% I% T8 j试了下,v4 pro确实很贵,目测起码比之前的任务贵5倍以上5 V/ Z+ o6 Z( y: D
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。
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% B4 ? U$ s4 L/ t4 P1 I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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