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DeepSeek-V4，终于发布，很强！
之前说过很多次的狼来了，这次狼是真的来了，推迟了 N 多次的 DeepSeek-V4 在经历过过程芯片适配，上线又回滚等多次事件后，终于如约而至。 刚刚，DeepSeek 官方公众号发文：DeepSeek-V4 预览版：迈入百万上下文普惠时代。 全新 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线。 DeepSeek-V4 和 DeepSeek-V3.2 的 2、Agent 能力专项优化 针对Claude Code、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品进行了深度优化，在代码任务
84730编辑于 2026-04-27 LLM 系列（二十）：解读 DeepSeek-V4
如果回头来看社区对于 DeepSeek-V4 的期待，我觉得可以把这句诗句颠倒一下：犹抱琵琶半遮面，千呼万唤始出来..... 关于 DeepSeek-V4 的使用和切换，这两天已经有相当多的技术博客做了实践和对比。 本文我主要来梳理下 DeepSeek-V4 的技术重点，从 技术报告 来看，可以概括为四条主线：MoE 稀疏扩容、百万上下文注意力窗口、长上下文缓存复用，以及面向 Agent 的协议兼容与后训练能力。 DeepSeek-V4 支持这一格式后，开发者通常只需要替换 base_url、api_key 和模型名，就能把已有系统平滑切换到 V4 上。 DeepSeek-V4 支持 Anthropic 风格接口，实际上是在主动适配这类执行环境。
57220编辑于 2026-04-27- 来自专栏技术人生黄勇
DeepSeek-V4 技术报告深度解析
架构 DeepSeek-V4 的架构保留了 V3 的 Transformer + MoE + MTP 框架，新增了三大组件。 DeepSeek-V4 的基础设施工作有两个特点：全栈自研和软硬件协同设计。 DeepSeek-V4 的异构 KV 缓存管理更复杂，但这是混合注意力架构的必然代价。 DeepSeek-V4 的做法：不训练标量奖励模型，而是用生成式奖励模型——让模型自己生成评估判断，然后对 GRM 本身也做 RL 优化。 DeepSeek-V4 保留完整 logit 分布计算 KL 损失，梯度更稳定。 创新：这是一个"精度换效率"的经典 trade-off。
80510编辑于 2026-04-28 DeepSeek-V4模型架构与成本分析
昨晚发布的DeepSeek-V4带来了这一时刻。这是一个1.6万亿参数的混合专家（MoE）模型，采用商业友好的开源MIT许可证免费提供。 仅看DeepSeek-V4与最新闭源模型的对比，情况更为克制。在这组共享测试中，某模型5.5和某机构模型4.7仍在多数类别中领先。 训练混合专家（MoE）使其整体协同工作DeepSeek-V4不仅仅是"被训练"出来的，而是通过独特的两阶段范式"培养"出来的。 AI评估公司Vals AI指出，DeepSeek-V4现在是"Vibe代码基准上排名第一的开放权重模型，且优势明显"。该公司正迅速淘汰其旧架构。 DeepSeek-V4不仅仅是一个新模型；它是现状的挑战。
81010编辑于 2026-04-25- 来自专栏机器学习与统计学
DeepSeek-V4 本地部署，SGLang 把活做绝了
关于 DeepSeek-V4，我之前写过： DeepSeek-V4-Flash 本地部署，2 x H20（96GB版本），性能简测 vLLM解密：DeepSeek-V4本地部署为何如此困难 今天换个角度 ，从架构和推理引擎的视角聊聊：DeepSeek-V4 这次发布为啥这么难伺候，以及 SGLang Day-0 是怎么把活给做下来的 V4 到底改了啥 先简单交代下背景，DeepSeek 这次一发就是俩： }' 要 reasoning 分离，加上 deepseek-v4 reasoning parser，reasoning_content 和 content 自动分两个字段；要 tool calling
1.4K20编辑于 2026-05-08 DeepSeek-V4 实战——我用国产大模型重写了3个项目
切到 DeepSeek-V4 后，同样的用量，成本降到 450 元左右。 省下来的钱，够买一台新 Mac Mini 了。 ▪ 切到 DeepSeek-V4 后 DeepSeek-V4 的上下文缓存机制，把重复的系统提示和数据结构缓存起来，后续请求直接命中缓存。 成本降了 85%。 原因： DeepSeek-V4 的模型名是 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash，不是 deepseek-v4。 解决： 查官方文档，用正确的模型名。 六、总结——什么时候用 DeepSeek-V4 ▪ 适合用的场景 成本敏感型： 每月 token 消耗 > 100 万，成本 > 1000 元 代码生成： DeepSeek-V4 在编码基准上表现优秀 如果你是成本敏感型开发者，强烈建议试试 DeepSeek-V4。
36011编辑于 2026-05-09DeepSeek-V4 注意力机制 · 小白学习指南
DeepSeek-V4 注意力机制 · 小白学习指南 一份从零开始理解 DeepSeek-V4 如何处理 100 万 token 超长文本的学习笔记 基于 HuggingFace Transformers DeepSeek-V4 的解决思路一句话：不是所有字都需要逐字细看，大部分内容看个"摘要"就够了。 DeepSeek-V4 有完善的缓存体系。 一句话总结 DeepSeek-V4 用三种"分辨率"看文本：滑动窗口看当前页（精确但范围小），HCA 看全书目录（范围大但模糊），CSA 翻到最相关段落细读（精确且智能选取）。 本文档基于 HuggingFace Transformers 中 DeepSeek-V4 的实际代码分析整理。
17320编辑于 2026-05-14- 来自专栏大模型系列
DeepSeek-V4 与LangChain、LlamaIndex等主流AI框架的兼容性分析
引言：构建下一代AI应用的基石2026年4月24日，深度求索（DeepSeek）发布了其划时代的DeepSeek-V4系列大模型。 本文将深入剖析DeepSeek-V4与这两大框架的兼容性，为开发者提供全面的技术接入指南和最佳实践建议。 第一章DeepSeek-V4的核心特性及其对框架集成的意义在讨论兼容性之前，我们必须首先理解DeepSeek-V4的关键特性，因为这些特性直接决定了它与外部框架交互的方式和能力边界。 DeepSeek-V4的超长上下文能力与LlamaIndex的理念形成了完美的互补。 我们可以通过配置环境变量或直接传参来使用DeepSeek-V4。
33820编辑于 2026-05-04 - 来自专栏网络安全攻防
DeepSeek-V4 预览版重磅登场，百万上下文从此普惠
新版发布 2026年4月24日，DeepSeek正式推出了全新一代模型DeepSeek-V4预览版，这是继上一代V3系列之后时隔15个月的重磅更新。 这份专注与务实，也让业界对后续正式版充满期待 模型特性 DeepSeek-V4一共推出了两个版本：Pro(旗舰版)和 Flash(经济版)。 世界知识测评方面，Pro版本大幅领先其他开源模型，仅次于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1 技术创新 DeepSeek-V4在底层架构上做了大胆革新。 模型开源链接 https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4 https://modelscope.cn/collections/ deepseek-ai/DeepSeek-V4 DeepSeek-V4 技术报告 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main
50610编辑于 2026-05-07 - 来自专栏h5
uni-app+mphtml快速集成DeepSeek-V4智能ai应用
经过一周迭代研发uniapp+vue3+markdown+mp-html深度对接deepseek-v4快速大模型，纯手搓打造web+小程序端+app端通用流式输出ai智能对话模板。
3200编辑于 2026-05-28 - 来自专栏大模型系列
万字长文解读 DeepSeek-V4：百万上下文、万亿参数、开源免费，国产大模型迎来JPEG时刻—解密 Engram 记忆模块、MHC 稳定训练与百万Token
一、破局者登场：DeepSeek-V4 解决了什么问题？ 这使得 DeepSeek-V4 能够成功地将模型规模扩展到 万亿（1T）级别，同时保持训练的稳定性。3. 四、产业影响与未来展望：普惠AI时代的开启DeepSeek-V4 的发布，其意义远不止于技术本身，它正在引发一场深刻的产业变革。 结语DeepSeek-V4 的横空出世，不仅仅是又一次参数的堆砌，而是一场从底层架构开始的深刻革命。 DeepSeek-V4，无疑是通往这个未来的关键一步。
2.8K100编辑于 2026-04-24 - 来自专栏大模型系列
DeepSeek-V4 国产化落地：百万上下文大模型首次全面拥抱国产算力——华为昇腾、天数智芯、寒武纪等主流国产AI芯片的全栈深度适配
DeepSeek-V4的适配，正是踩在了国产芯片性能达标、国家战略明确、市场需求迫切的历史性交汇点上。二、技术深潜：DeepSeek-V4如何实现全栈国产化？ DeepSeek-V4的国产化适配并非简单的API调用替换，而是一场涉及硬件、驱动、框架、模型四个层面的系统工程。 作用：这为DeepSeek-V4这样复杂的MoE（混合专家）模型提供了坚实的底层运行环境，确保了计算效率和稳定性。 2.开源的力量：降低全行业迁移门槛DeepSeek-V4的全面开源是其推动生态建设的关键一招。 结语DeepSeek-V4与国产芯片的成功适配，是中国AI产业从“应用创新”迈向“根技术自主创新”的标志性事件。
4.2K61编辑于 2026-04-24 Deepseek-V4究竟在编程上和Claude-Opus-4.7差距有多大？
DeepSeek-V4：极致的性价比与高频代码生成工具DeepSeek 在 V4 系列中则表现出了完全不同的工程策略。特点：DeepSeek-V4 追求的是“高吞吐、低延迟”以及“全方位的性价比”。 DeepSeek-V4 的表现：优势：得益于其底层庞大的训练语料和数学逻辑增强，DeepSeek-V4 在处理常见算法（例如动态规划、图论算法、二叉树操作）时，几乎是“肌肉记忆”级别的输出。 劣势：由于它的思考过程较为谨慎，输出的速度不如 DeepSeek-V4 那么迅捷。2. 三、 深度对话：Opus 4.7 真的全方位超越 DeepSeek-V4 吗？如果你问我，是不是 Claude-Opus-4.7 在所有编程场景下都比 DeepSeek-V4 强？我的答案是否定的。 DeepSeek-V4 的处理路径输入指令："为 auth_service.py 编写一个基于 Redis 缓存的 JWT 鉴权中间件"输出表现：DeepSeek-V4 在 3 秒内就给出了完整的中间件代码
1.4K10编辑于 2026-05-04- 来自专栏大模型系列
从128K到1M：DeepSeek-V4（Pro|Flash ）架构革命与国产大模型的高光时刻—超长上下文、双轴稀疏架构、万亿参数、开源免费、华为昇腾等国产芯片
从128K到1M：DeepSeek-V4的架构革命与国产大模型的高光时刻摘要2026年4月24日，深度求索（DeepSeek）正式发布并开源了其划时代的DeepSeek-V4预览版。 DeepSeek-V4将上下文窗口一举提升至1M，这并非简单的线性扩展，而是一次质的飞跃。 第二章：架构革命——双轴稀疏架构的深度剖析DeepSeek-V4的卓越性能源于其独创的“双轴稀疏架构”。 第五章：生态与未来——中国AI的原创引领之路DeepSeek-V4的成功，是中国AI产业走向成熟的标志。 DeepSeek-V4正是这条道路上的一次重要实践。结论从128K到1M，DeepSeek-V4完成的不仅是一次技术参数的跨越，更是一场深刻的架构革命。
1.1K40编辑于 2026-04-24 DeepSeek-V4首发即支持，ZStack AIOS 私有化部署即刻可用
在今天这个重要的日子，我们很高兴地宣布——ZStack AIOS 已率先完成 DeepSeek-V4 系列大模型的私有化部署全面适配，并向企业用户开放体验申请。 DeepSeek-V4 的发布，是中国开源大模型在效率与能力双重维度上的又一次重大突破，我们致敬这份持续推动底层创新的坚持。 DeepSeek-V4：效率与能力的双重跃升DeepSeek-V4 系列包括 DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活） 与 DeepSeek-V4-Flash（284B 总参数 DeepSeek-V4 系列私有化部署验证已完成，现向企业用户开放测试体验申请。我们的工程师团队将提供从算力规划、模型部署到应用落地的全栈技术支持。 开源模型的每一步，我们都在从 DeepSeek-R1 到 DeepSeek-V4，开源模型的进化速度超出了大多数人的预期。
39000编辑于 2026-04-24- 来自专栏大模型系列
DeepSeek-V4 多模态模型深度解析：开启原生多模态与百万上下文新纪元（2026年官方发布版）——V4-Pro 与 V4-Flash 双擎驱动MoE 架构
中国AI公司深度求索（DeepSeek）正式发布了其划时代的DeepSeek-V4系列预览版，并同步完成了MIT协议的全量开源。 第一章：产品矩阵与战略定位——双子星闪耀DeepSeek-V4并非一个孤立的模型，而是一个精心设计、覆盖不同应用场景的双模型产品矩阵。 第二章：革命性技术架构——效率与能力的完美平衡DeepSeek-V4的卓越表现，根植于其一系列自研的、突破性的底层技术。 第四章：性能评测与横向对比——开源领域的巅峰之作DeepSeek-V4在多个维度的评测中均展现出顶尖实力。 作为开发者，我们正站在一个激动人心的时代入口，而DeepSeek-V4，无疑是那把最锋利的钥匙。
10K50编辑于 2026-05-03 - 来自专栏AI大模型
DeepSeek-V4来了：百万上下文为什么是开源模型的分水岭
DeepSeek-V4预览版于2026年4月正式上线并同步开源，这是DeepSeek迄今最强大的模型系列。 DeepSeek-V4拥有约1万亿参数的MoE（MixtureofExperts）架构和100万token（1M）超长上下文窗口，在Agent能力、世界知识和推理性能三个核心维度上均达到了开源模型的最高水准 本文将从架构创新、性能基准、API接入、本地部署到竞品对比，全面拆解DeepSeek-V4带来的技术突破与实际应用价值。DeepSeek-V4是什么？ 从DeepSeek-V4开始，1M上下文将成为DeepSeek所有官方服务的标配。 DeepSeek-V4的模型权重已在HuggingFace和ModelScope两个平台同步开源，技术报告也一并发布。
1.3K10编辑于 2026-04-27 DeepSeek-V4架构与性能评估报告：基于英法德多语言技术社区数据的全景审查
, MoE）大语言模型——DeepSeek-V4系列。 此次发布之前，市场曾因算力禁运政策而普遍预期模型的发布将大幅延期，但DeepSeek-V4的实际面世打破了这一传言。 DeepSeek-V4引入了Engram条件记忆架构，从物理层面上将事实性知识的存储与动态的逻辑推理过程分离。 对于需要在前端设计上获得较高质量输出的产品团队，DeepSeek-V4目前并非首选。 然而，DeepSeek-V4的API对“修剪上下文”的行为有特定要求。
1.6K10编辑于 2026-04-26- 来自专栏DeepHub IMBA
DeepSeek-V4 深度解读：百万上下文背后的工程细节
DeepSeek-V4 想解决的正是这个问题，用混合稀疏注意力（CSA + HCA）把 KV Cache 沿序列维度狠压一刀，用 mHC（流形约束的超连接）顶住深层堆叠的数值不稳定，用 Muon 优化器加快收敛 架构：V4 在 V3 之上动了哪三刀 DeepSeek-V4 仍然是 Transformer + DeepSeekMoE + MTP 的底盘，相比 V3 系列做了三处关键升级： 维度 DeepSeek-V3 / V3.2 DeepSeek-V4 注意力 MLA（V3）/ DSA（V3.2） CSA + HCA 混合 残差连接 标准 residual mHC（流形约束超连接） 优化器 AdamW Muon（ mHC —— 给残差通路套一个概率守恒 DeepSeek-V4 没有沿用标准 residual，而是引入了 mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）。 Algorithm: Muon for DeepSeek-V4 G_t = ∇W L # 梯度 M_t = μ M_{t-1} + G_t
72410编辑于 2026-04-28 - 来自专栏大模型系列
从工具到伙伴：DeepSeek-V4 如何赋能企业打造“数字员工”？
2026年4月24日，深度求索（DeepSeek）发布的DeepSeek-V4系列大模型，正是这一跃迁的关键催化剂。 DeepSeek-V4是原生支持文本、图像、视频的统一模型，使其具备了更全面的感知能力。 DeepSeek-V4在这方面提供了双重保障。全栈国产化：V4已成功适配华为昇腾等国产AI芯片，实现了“国产大模型+国产算力”的技术闭环。 构建最小可行产品（MVP）利用LangChain、LlamaIndex等框架，快速将DeepSeek-V4集成到现有工作流中，验证其效果。 这场由DeepSeek-V4点燃的“数字员工”革命，才刚刚开始。
26920编辑于 2026-05-04
腾讯云开发者
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