DeepSeek 正式发布并开源 V4 系列模型，包含 1.6T 总参数的 Pro 版和 284B 总参数的 Flash 版，在多项基准测试中达到开源 SOTA，API 定价极低，并引入三项关键架构升级。
📝 详细摘要
本文报道了 DeepSeek-V4 系列模型的发布。该系列包含两个版本：总参数 1.6T、激活参数 49B 的 V4 Pro，以及总参数 284B、激活参数 13B 的 V4 Flash。DeepSeek 宣称 V4 Pro 在 Agentic 编码、数学/STEM/编程等基准测试中达到开源 SOTA，性能可媲美顶级闭源模型。V4 Flash 则主打高性价比，其 API 输出定价仅为 0.28 美元/百万 token。文章还介绍了 V4 的三项核心架构升级：流形约束超连接、混合注意力机制（包含压缩稀疏注意力和重度压缩注意力）和 DeepSeekMoE 优化，这些创新使其在 1M token 上下文下，推理 FLOPs 仅为 V3.2 的 27%，KV 缓存大小仅为 10%。此外，V4 已与 Claude Code、OpenClaw 等 Agent 工具集成，并支持 100 万 token 上下文和最高 38.4 万 token 输出。文章最后从技术、产业和战略三个层面阐述了 V4 的意义，认为其证明了中国开源 AI 路径的可行性。
💡 主要观点
- DeepSeek-V4 系列发布，包含 Pro 和 Flash 两个版本，均开源。 Pro 版总参数 1.6T，是目前最大开源模型，性能对标顶级闭源模型；Flash 版参数更小，主打高性价比，API 输出定价仅 0.28 美元/百万 token。
💬 文章金句
- 1.6T 的总参数，是目前最大的开源模型！
- DeepSeek-V4 在 DeepSeek-V3 的基础上引入了三项关键架构升级：流形约束超连接、混合注意力机制和 DeepSeekMoE 优化。
- V4 达到了世界领先的长下文容量，并大幅降低了内存成本。
- 世界正分裂成'西方闭源收费路径和'中国开源普惠路径'，而 V4 让后者越来越香。
📊 文章信息
AI 初评：86
来源：51CTO技术栈
作者：51CTO技术栈
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：8 分钟
字数：1892
标签： DeepSeek-V4, 开源模型, 大语言模型, 模型架构, AI Agent