DeepSeek V4 正式发布并开源：1.6T 参数、1M 上下文、FP4 精度，全面对标顶级闭源模型
DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日正式发布 V4 预览版，同步开源 1.6T 参数的 V4-Pro（49B 激活）与 284B 参数的 V4-Flash（13B 激活）。新架构引入混合稀疏注意力（Hybrid Sparse Attention）、流形约束超连接（mHC）和 FP4 专家权重，默认支持 1M 上下文长度，在 Agentic Coding、Math/STEM 等多个基准测试中达到开源 SOTA，API 价格限时低至 75% 折扣。
核心结论
DeepSeek V4 的发布标志着开源大模型在参数规模、架构创新和实用性上首次真正追平顶级闭源模型。对于 AI 赚钱和自动化从业者而言，这意味着：API 调用成本大幅下降（V4-Pro 限时 $0.87/M 输出 token）、1M 上下文默认支持彻底改变了长文档处理的工作流、开源权重可私有化部署进一步降低了合规门槛。SGLang 和 Miles 已在发布首日提供推理和 RL 训练支持，生态就绪度远超以往任何一代 DeepSeek 模型。
关键要点
- 事件发生时间：2026-04-24
- 影响对象：AI 开发者、自动化流水线搭建者、内容生产团队
- 核心变化：开源模型在 Agentic Coding 和推理能力上首次接近 GPT-5/Gemini-3 级别，且成本仅为闭源模型的 1/5 至 1/10
背景与发布内容
2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 官方通过其 API 文档站正式发布 V4 预览版，同步在 Hugging Face 开源全部权重。这是 DeepSeek 继 V3、V3.1、R1、V3.2 之后跨代最大的一次升级，在 Hacker News 上获得超过 2000 点热度，成为当周最受关注的 AI 新闻。
此次发布包含两个模型版本：
- DeepSeek-V4-Pro：1.6T 总参数量 / 49B 激活参数。目标对标 GPT-5、Gemini-3.1-Pro 等顶级模型。
- DeepSeek-V4-Flash：284B 总参数量 / 13B 激活参数。主打低延迟、低成本场景，适合生产部署。
两个模型均支持 1M 上下文长度，并同时提供 Thinking（推理）和 Non-Thinking（快速）两种模式。
架构创新：三大核心技术
DeepSeek V4 相比前代 V3.2 的突破主要体现在三项关键创新：
| 维度 | 技术 | 对我们意味着什么 |
|---|---|---|
| 注意力机制 | Hybrid Sparse Attention（混合稀疏注意力）：每层混合滑动窗口注意力与两种压缩机制（4:1 top-k 或 128:1 dense） | 1M 上下文不再需要巨额计算资源，长文档处理可用性大幅提升 |
| 残差连接 | mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）：流形约束超连接，替代传统残差连接 | 深层网络梯度流动更优，训练稳定性和推理质量同步提升 |
| 量化精度 | FP4 专家权重：原生 FP4 量化 MoE 专家层，适配 Blackwell 架构 | 在推理速度提升的同时保持高精度，更适配最新硬件 |
基准测试表现
DeepSeek V4-Pro 在多项权威评测中的表现：
| 基准 | 得分 | 排名 |
|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.1% | 开源 SOTA |
| GSM8K | 92.6% | 开源 SOTA，#3 全局 |
| MMLU-Pro | 87.5% | 开源 SOTA |
| HLE | 37.7% | 开源领先 |
OpenAI 前研究员 Sebastien Bubeck 也公开评论了 DeepSeek V4 的能力（见相关讨论）。
API 定价：极具竞争力的价格策略
DeepSeek V4 的定价方案是当前市场中性价比最高的选项之一：
| 模型 | 输入（缓存命中） | 输入（缓存未命中） | 输出 |
|---|---|---|---|
| V4-Flash | $0.028/M | $0.14/M | $0.28/M |
| V4-Pro（限时 75% off） | $0.03625/M | $0.435/M | $0.87/M |
| V4-Pro（标准价） | $0.145/M | $1.74/M | $3.48/M |
V4-Pro 限时折扣持续到何时？官方未公布截止日期，建议尽早利用。
两个模型均支持 384K 最大输出 token、JSON Output、Tool Calls、Chat Prefix Completion 和 FIM Completion。API 兼容 OpenAI 格式（https://api.deepseek.com）和 Anthropic 格式（https://api.deepseek.com/anthropic）。
注意：原有 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 端点将于 2026 年 7 月 24 日之后完全停用，目前已自动路由到 deepseek-v4-flash。
生态支持：SGLang + Miles 首日上线
发布当天，SGLang 团队和 Miles 团队同步上线了完整的 Day-0 支持方案：
- 推理优化：ShadowRadix 前缀缓存、HiSparse CPU 扩展 KV、MTP 推测解码、Flash Compressor、Lightning TopK
- Kernel 集成：FlashMLA、FlashInfer、DeepGEMM Mega MoE、TileLang mHC
- RL 训练：完整并行方案（DP/TP/SP/EP/PP/CP），支持 FP8 训练
- 硬件支持：Hopper、Blackwell、Grace Blackwell、AMD、NPU
# SGLang 启动 DeepSeek V4 推理示例
pip install sglang[all]
python -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro --tp 8对 AI 自动化和赚钱的实操影响
- 自动化流水线成本暴降：V4-Flash 的 $0.28/M 输出价格使得高频 AI Agent 调用成为可能，比 GPT-4o/Claude Sonnet 低 5-10 倍
- 长文档处理默认方案：1M 上下文让整本书、完整代码库、上千页文档的 AI 分析成为默认能力，不再需要 RAG 和分块
- 私有化部署可行：V4-Flash（284B/13B 激活）可在单节点部署，适合对数据合规有严格要求的场景
- Agent 能力跃升：官方在 Agentic Coding 基准上达到开源 SOTA，这意味着 AI Agent 工具链（如 n8n、OpenClaw、Claude Code）可以基于 DeepSeek V4 获得更高质量的结果
工具词条段
正文中自然使用的工具：DeepSeek、OpenAI、ChatGPT、Claude Code、n8n、Gemini、Hermes Agent、OpenClaw、SGLang
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