王炳宣去了腾讯，郭达雅去了字节跳动，罗福莉去了小米，但 DeepSeekV4,它真的来了

凌晨两点，手机屏幕亮了。

一个做AI投资的朋友发来消息，就四个字,V4要发了。

我本来已经困得不行,看到这四个字瞬间清醒。毕竟过去三个月里,类似的消息我已经听过不下五次了。从春节说到三月，从三月说到四月,DeepSeek V4的发布时间像薛定谔的猫，你永远不知道它到底在不在盒子里。

但这次,猫真的从盒子里跳出来了。

4月24号,官宣了

4月24号下午，DeepSeek官方微信公众号推送了一篇文章。标题很朴素,DeepSeek-V4预览版本正式上线并同步开源。没有发布会，没有灯光秀，甚至没有倒计时预热，就这么悄无声息地扔了出来。

DeepSeek V4官方发布公告

DeepSeek V4官方发布公告

两个版本。V4-Pro和V4-Flash。

V4-Pro，总参数1.6万亿，激活参数490亿,MoE架构，384个专家每次只激活6个。V4-Flash，总参数2840亿,激活130亿，更轻更快更便宜。

两个版本都默认支持100万Token上下文。百万字超长上下文，全系标配，这在国内外开源模型里还是头一遭。

DeepSeek V4 Pro性能概览

DeepSeek V4 Pro性能概览

我第一时间打开了chat.deepseek.com,试了几个问题。界面和之前没什么大变化，但回复的速度和深度明显不一样了。尤其是复杂推理题，能感觉到它在思考，在拆解，在一步步逼近答案。

1.6万亿参数,到底意味着什么

去年1月，DeepSeek R1横空出世，一夜之间把英伟达的市值砸掉了5890亿美元。那时候全世界都在讨论一个问题。一个中国团队，怎么用几百万美元的成本，做出了跟OpenAI几十亿美元砸出来的东西差不多水平的大模型？

一年多过去了，V4给出的答案是，1.6万亿参数。

但参数规模从来都不是DeepSeek的叙事重心。V4-Pro的1.6万亿参数里，每次推理只激活490亿。相当于一个装了1.6万亿本书的图书馆，你每次只翻开其中490亿页，但翻到的恰好就是你需要的那几页。

这就是MoE架构的精髓。大,但不用全部唤醒。聪明，但不用全部烧钱。

DeepSeek V4与V3.2计算量对比

DeepSeek V4与V3.2计算量对比

更值得关注的是底层架构的革新。V4引入了一种全新的注意力机制，在Token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力技术。说人话就是，它在读百万字长文的时候，会先快速扫描锁定关键信息，再集中火力处理。

官方给了一张对比图，V4和V3.2在上下文长度增加时的计算量和显存消耗曲线。V4的曲线明显更平缓。这意味着什么，意味着百万上下文终于从实验室里的炫技，变成了可以大规模使用的工程能力。

处理一整本技术文档，跨越数十轮对话的项目协作，复杂代码库的全局理解。这些过去受制于上下文窗口的任务，现在变得可行了。

Agent时代,真的来了

如果说长上下文是V4的技术底色，那Agent能力就是它的杀手锏。

官方在公告里专门用了很大篇幅讲Agent。V4针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品做了专项适配和优化。在Agentic Coding评测中，V4-Pro达到了当前开源模型最佳水平。

DeepSeek V4 Agent能力展示

DeepSeek V4 Agent能力展示

更有意思的是官方给出的对比。据DeepSeek内部员工反馈，V4-Pro的使用体验优于Claude Sonnet 4.5，交付质量接近Claude Opus 4.6的非思考模式。不过跟Opus 4.6的思考模式相比，仍有差距。

这段话信息量很大。

第一,DeepSeek开始直接拿自己跟Anthropic的顶级模型对标了，而且是在Agent这个最硬核的场景里。第二，它很诚实地承认了差距，没有吹嘘自己全面超越。这种坦率在AI圈里其实挺罕见的。

官方还展示了一个V4-Pro在Agent框架下生成的PPT内页，包含复杂数据表格、营销策略和排期规划。实打实能拿去汇报的方案，花里胡哨的demo那种。

技术再强,最终还是要落到价格上。

价格战,DeepSeek式打法

API定价出来了。

V4-Pro，输入每百万Token 12元，输出24元。V4-Flash，输入每百万Token 1元，输出2元。

DeepSeek V4 API定价

DeepSeek V4 API定价

对比一下。GPT-4o级别的模型，百万Token输入价格通常在几十到上百元。Claude Opus 4.5更是直接干到每百万Token输入5美元，约合36元人民币。

V4-Flash的定价更是离谱，1块钱买100万Token的输入。这个价格已经低到了可以忽略不计的程度，对于大量调用API的开发者来说，成本几乎可以忽略。

不过官方也坦说了，受限于高端算力，Pro版本的服务吞吐量有限。预计下半年昇腾950超节点批量上市后，价格会大幅下调。这句话侧面印证了之前关于DeepSeek全力适配华为昇腾芯片的传闻，国产算力的底座，确实在悄悄铺开。

API兼容性方面，DeepSeek这次做得很周到，同时支持OpenAI ChatCompletions接口和Anthropic接口。也就是说，原来用GPT或者Claude的开发者，改个模型名就能无缝切换，迁移成本几乎为零。

但要注意一个时间节点，旧的deepseek-chat和deepseek-reasoner两个模型名将于2026年7月24日正式停用。三个月的过渡期，该迁移的得抓紧了。

价格够低了，但DeepSeek还有一张牌。

开源,一如既往

权重已经放到了HuggingFace和ModelScope上，技术报告也同步发布。

从V2到R1再到V4，DeepSeek的开源策略一直没变。别人家把模型当黑盒卖钱，DeepSeek把模型拆开了给你看，连训练细节都写进技术报告里。

DeepSeek V4开源与技术报告

DeepSeek V4开源与技术报告

这种做法在商业上看起来很傻，但在生态建设上极其聪明。开源意味着全球的开发者都能基于V4做二次开发，意味着围绕这个模型会长出一整片工具链和应用生态。短期看是让利，长期看是筑墙。

V4-Pro在世界知识测评中大幅领先其他开源模型，仅稍逊于Gemini-Pro-3.1。在数学、STEM和竞赛型代码测评中，超越了所有已公开评测的开源模型。这些成绩放在一年前，几乎不可想象。

换地基的人,终于交卷了

回过头看，过去几个月DeepSeek经历的那些事，突然都有了答案。

8个月从英伟达CUDA生态迁移到华为CANN框架，200多个核心算子重写，十万级测试用例逐一验证。这些地狱级的工程难题，最终凝结成了V4底层那个全新的注意力机制和稀疏结构。

核心人才的流失，王炳宣去了腾讯，郭达雅去了字节跳动，罗福莉去了小米。这些人的离开确实造成了知识断层，但V4的如期交付说明，团队扛住了。

首次外部融资，估值从100亿美元炒到200亿美元，3亿美元的钱看起来不多，但对于一家需要留住人才、铺开算力的公司来说，这笔钱来得正是时候。

DeepSeek V4发布总结

官方公告最后引用了一句话，不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

听起来很像梁文锋的风格。不炒作，不画饼，不跟风，就闷头做自己的事。去年R1发布的时候是这样，今年V4发布还是这样。

但世界已经不一样了。

去年1月，R1让英伟达一夜蒸发5890亿美元市值，全世界都在问DeepSeek是谁。今天V4发布，没有人再问这个问题。所有人都在问另一个问题，它到底能做到什么程度。

而我的那位投资圈朋友，凌晨两点又发来消息了。

这次就两个字，牛啊。