DeepSeek V4
DeepSeek 版本历史 | V1、V2、V3、R1、V4发展时间线
从开源到行业领先的完整演进过程
DeepSeek从2024年1月首次开源以来，经历了快速的迭代和升级。每个版本都代表着技术的突破和性能的飞跃。
2024
01
DeepSeek 官方发布
DeepSeek LLM
首个开源版本，提供 7B 和 67B 两个规模。67B 版本在代码、数学、推理任务上超越 LLaMA-2 70B。在 2T tokens 上训练，证明中国团队在大模型领域的实力。
7B 和 67B 双版本
在 2T tokens 上训练
超越 LLaMA-2 70B
模型权重完全开源
2024
03
视觉语言模型发布
DeepSeek-VL
开源多模态模型，支持 1024×1024 高分辨率图像理解。在多项视觉语言任务上表现出色，为 DeepSeek 生态添加了多模态能力。
1024×1024 高分辨率
多模态理解
开源权重和训练代码
优秀的视觉问答能力
2024
05
MoE 架构重大突破
DeepSeek-V2
采用混合专家（MoE）架构，236B 总参数，21B 活跃，支持 128K 上下文。训练成本降低 42.5%，KV 缓存降低 93.3%，吞吐量提升 5.76 倍。
236B 总参数，21B 活跃参数
128K 超长上下文
训练成本降低 42.5%
KV 缓存降低 93.3%
吞吐量提升 5.76 倍
2024
06
代码专家模型
DeepSeek-Coder-V2
代码专注的 MoE 模型，支持 338 种编程语言，128K 上下文。额外使用 6T tokens 代码数据训练，HumanEval 评分 89.5%。
支持 338 种编程语言
128K 代码上下文
额外 6T tokens 训练
HumanEval 89.5% 评分
2024
12
旗舰模型性能飞跃
DeepSeek-V3
DeepSeek 最强大的模型，671B 总参数，37B 活跃。在 14.8T tokens 上训练，仅需 2.788M H800 GPU 小时。稳定训练无任何回滚。
671B 总参数，37B 活跃参数
在 14.8T tokens 上训练
仅需 2.788M GPU 小时
稳定训练无回滚
性能接近 GPT-4
2025
01
推理模型发布
DeepSeek-R1
专注于复杂推理的模型，在数学、编程、逻辑推理任务上表现出色。
增强的推理能力
改进的数学推理准确率
多步逻辑推理
长链推理稳定性
2026
04
已发布
V4 正式发布并开源
DeepSeek-V4
2026年4月24日正式发布并开源（MIT）。万亿参数 MoE，采用 CSA+HCA 混合注意力，支持 100 万 token 上下文，SWE-bench Verified 实测 80.6%（开源最高）。提供 Pro（1.6T/49B）与 Flash（284B/13B）两个版本。
万亿参数 MoE，开源 MIT
100 万 token 上下文
CSA+HCA 混合注意力，极致效率
SWE-bench Verified 80.6%
📊 关键指标演进
| 指标 | V1 (2024.01) | V2 (2024.05) | V3 (2024.12) | V4 (2026.04) |
|---|---|---|---|---|
| 总参数 | 67B | 236B | 671B | Pro 1.6T / Flash 284B |
| 活跃参数 | 67B | 21B | 37B | Pro 49B / Flash 13B |
| 上下文长度 | 4K | 128K | 128K | 100万 |
| 训练数据 | 2T | 待定 | 14.8T | 未公开 |
| 成本效率 | 基准 | ↓ 42.5% | 持续优化 | 1M 算力约 27%、KV 显存约 10% |
🌟 社区里程碑
50,000+
GitHub 星标
获得开源社区高度认可
1,000,000+
模型下载
HuggingFace 下载量
100,000+
开发者
活跃用户
1,500+
被引用
学术引用广泛