DeepSeek V4 完整规格：1.6T MoE、CSA+HCA、100 万 token 上下文（2026 已发布）
2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 正式发布并开源了 DeepSeek V4 预览版，权重以 MIT 许可证发布于 Hugging Face。此前社区中流传的种种猜测如今尘埃落定：V4 并非靠"无限记忆"或"原生多模态"取胜，而是以智能体编程能力、100 万 token 长上下文与极致推理效率作为核心，重新定义了开源前沿模型的性价比。本文基于官方发布信息，对 V4 的完整规格进行权威解析。
双版本设计：Pro 与 Flash
DeepSeek V4 一次发布了两个版本，分别面向不同的算力与成本场景：
| 版本 | 总参数量 | 活跃参数量 | 定位 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | 1.6 万亿（1.6T） | 49B | 高端推理与智能体编程 |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B | 13B | 更快、更低成本的日常场景 |
两个版本均采用 MoE（混合专家）架构，默认提供 100 万（1M）token 上下文窗口，最大输出约 384K token。Pro 以最强的推理与编程能力为目标，Flash 则在保持高质量的同时大幅压低延迟与成本，适合高并发、对响应速度敏感的应用。
需要一个单一对标数字时，通常以 V4-Pro 的 1.6T 总参数 / 49B 活跃参数为准。
混合注意力架构：CSA + HCA
V4 真正的效率突破在于其 混合注意力架构——它将两种注意力机制结合在一起：
- CSA（压缩稀疏注意力，Compressed Sparse Attention）：对长序列进行稀疏化处理，仅在相关位置之间计算注意力，大幅降低长上下文的计算量。
- HCA（高度压缩注意力，Heavily Compressed Attention）：对 KV 表征进行高度压缩，显著削减显存占用。
两者结合，使 V4 在处理 100 万 token 上下文时，每 token 算力约为 V3.2 的 27%、KV Cache 显存约为 V3.2 的 10%。
| 指标（1M 上下文） | DeepSeek V3.2 | DeepSeek V4 |
|---|---|---|
| 每 token 算力 | 100% | 约 27% |
| KV Cache 显存 | 100% | 约 10% |
| 上下文窗口 | — | 100 万 token |
这正是 V4 能够以极低价格提供百万级上下文的根本原因：不是靠外挂的"记忆数据库"，而是靠注意力机制本身的结构性效率。
真实定价：开源前沿模型的性价比标杆
V4 的 API 价格在发布时已下调 75%，进入长期价位：
| 模型 | 输入价格（/百万 token） | 输出价格（/百万 token） |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | $0.435 | $0.87 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.14 | $0.28 |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 |
| Claude 4.6（Opus） | $5.00 | $25.00 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 |
以 V4-Pro 对比闭源前沿模型，输入价格约便宜 5-12 倍、输出价格约便宜 14-29 倍；而 V4-Flash 更低，配合缓存命中优惠后实际成本还能进一步下降。对于以 MIT 协议自行部署的用户而言，则没有任何 API 费用。
基准成绩：智能体编程与推理的全面领先
以下为 V4-Pro 已发布的真实基准成绩，不再是发布前的"目标/预期"：
| 基准 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 80.6%（开源模型最高，与 Gemini 3.1 Pro 并列） |
| LiveCodeBench Pass@1 | 93.5 |
| Codeforces 评分 | 3206 |
| MMLU-Pro | 87.5% |
| GPQA Diamond | 90.1% |
| GSM8K | 92.6% |
| Terminal-Bench 2.0 | 67.9% |
其中 SWE-bench Verified 的 80.6% 是开源模型中的最高分，与 Gemini 3.1 Pro 并列，标志着 V4 在真实世界软件工程任务上已跻身第一梯队。Codeforces 评分 3206、LiveCodeBench 93.5、Terminal-Bench 2.0 67.9% 等成绩，则共同印证了 V4 在算法竞赛、代码生成与终端智能体任务上的强劲实力。
开源与访问方式
DeepSeek V4 以 MIT 许可证开源，权重发布于 Hugging Face，这意味着：
- 完全免费商用：企业可直接将 V4 集成进产品，无附加限制。
- 自由修改分发：研究者可在 V4 基础上微调、蒸馏与二次开发。
- 本地部署：可在自有基础设施上完整运行，最大化数据私密性。
访问 V4 的主要方式：
- chat.deepseek.com：提供 Expert Mode（专家模式）与 Instant Mode（即时模式）。
- 官方 API：模型名可使用
deepseek-v4-pro等；旧的deepseek-chat与deepseek-reasoner将于 2026 年 7 月 24 日退役。 - Atlas Cloud 等第三方平台：atlascloud.ai 通常会第一时间上线新的 DeepSeek 模型。
总结：V4 的核心价值
DeepSeek V4 的发布表明，开源前沿模型的竞争焦点已经清晰：
- 双版本设计：Pro（1.6T/49B）与 Flash（284B/13B）覆盖高端推理到低成本场景。
- 100 万 token 上下文：长文档、整库代码、跨多轮的智能体任务皆可胜任。
- CSA + HCA 混合注意力：以约 27% 算力、10% KV 显存实现极致的长上下文效率。
- 智能体编程领先：SWE-bench Verified 80.6%，开源最高。
- 极低价格 + MIT 开源：性价比与开放度兼得，推动 AI 普惠。
V4 不再依赖发布前传闻中的"无限记忆"或"原生多模态"包装，而是用扎实的架构效率与真实的基准成绩，证明了开源模型同样可以站在前沿。
信息来源
以下为 DeepSeek 官方于 2026-04-24 发布的信息：
- DeepSeek V4 官方发布公告与技术说明
- Hugging Face DeepSeek 组织页（模型权重，MIT 许可证）
- chat.deepseek.com / 官方 API 文档与定价页
免责声明：部分第三方基准数据可能随评测版本更新而变化，请以官方与各评测榜单的最新结果为准。
最后更新: 2026年4月25日