DeepSeek V4 新功能解析 | 万亿参数 百万token 开源MIT 2026年4月发布

DeepSeek V4 实测 SWE-bench Verified 80.6%，为开源模型最高（与 Gemini 3.1 Pro 并列），专为智能体编程与软件工程任务打造。

• • SWE-bench Verified 80.6%（开源最高）
• • LiveCodeBench Pass@1 93.5
• • Codeforces 评分 3206
• • Terminal-Bench 2.0 67.9%

V4-Pro 拥有 1.6 万亿总参数，通过混合专家架构每次推理仅激活 49B 参数；V4-Flash 为 284B 总参数 / 13B 活跃。实现前沿性能的同时成本极低。

• • V4-Pro：1.6T 总参数，49B 活跃
• • V4-Flash：284B 总参数，13B 活跃
• • 混合专家（MoE）架构
• • 完全开源（MIT），可自部署

两个版本均支持 100 万 token 上下文窗口（默认），最大输出约 384K token，可处理整本书、大型代码库或超长文档。

• • 默认 100 万 token 上下文
• • 最大输出约 384K token
• • 可分析完整的大型项目代码库
• • 支持处理整本书（~50 万词）

V4 采用 MoE + 混合注意力架构，结合 CSA（压缩稀疏注意力）与 HCA（高度压缩注意力），在百万级上下文下大幅降低算力与显存开销。

• • CSA + HCA 混合注意力机制
• • 1M 上下文每 token 算力约为 V3.2 的 27%
• • KV Cache 显存约为 V3.2 的 10%
• • 低成本支持 100 万 token 上下文

依托混合注意力设计，V4 在长上下文场景下显著降低每 token 算力与 KV Cache 显存占用，使百万 token 上下文在成本上变得可行。

• • 每 token 算力约为 V3.2 的 27%
• • KV Cache 显存约为 V3.2 的 10%
• • 长上下文成本大幅下降
• • 高吞吐、低延迟推理

V4 在知识与推理基准上表现优异：MMLU-Pro 87.5%、GPQA Diamond 90.1%、GSM8K 92.6%，可分解复杂问题并逐步推理。

• • MMLU-Pro 87.5%
• • GPQA Diamond 90.1%
• • GSM8K 92.6%
• • 复杂问题多步推理

DeepSeek V4 已下调 75% 后的长期价格：V4-Pro 输入 $0.435 / 输出 $0.87，V4-Flash 输入 $0.14 / 输出 $0.28（每百万 token）。开源意味着可免费自部署。

• • V4-Pro：输入 $0.435 / 输出 $0.87
• • V4-Flash：输入 $0.14 / 输出 $0.28
• • 比闭源前沿模型便宜约 5-30 倍
• • 开源（MIT）：免费自部署

V4 权重以 MIT 许可证发布于 Hugging Face，可自由下载、商用与自部署，无供应商锁定。可通过 chat.deepseek.com、官方 API 与 Atlas Cloud 访问。

• • MIT 许可证，权重在 Hugging Face
• • 可自由商用与自部署
• • Expert Mode / Instant Mode 在线体验
• • 兼容 OpenAI 格式 API