DeepSeek 正式发布全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本，并同步开源，为人工智能领域带来新的突破。该模型具备百万字超长上下文处理能力，在 Agent 能力、世界知识储备以及推理性能方面均达到国内开源领域的领先水平。
DeepSeek-V4 系列模型分为两个版本：DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。官方介绍，DeepSeek-V4 开创了一种全新的注意力机制，通过在 token 维度进行压缩，并结合 DSA 稀疏注意力技术，实现了全球领先的长上下文处理能力，同时大幅降低了对计算资源和显存的需求。从即日起，100 万上下文将成为 DeepSeek 所有官方服务的标准配置。
在 API 服务方面，DeepSeek 已同步完成更新。用户只需将 model_name 修改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash，即可调用相应版本的模型服务。
DeepSeek-V4-Pro 在 Agent 能力上表现尤为突出。在 Agentic Coding 评测中，该模型已达到当前开源模型的最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样取得优异成绩。目前，DeepSeek-V4-Pro 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型。据评测反馈，其使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但与 Opus 4.6 思考模式仍存在一定差距。
在世界知识测评中，DeepSeek-V4-Pro 的表现同样亮眼，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1。而在数学、STEM 以及竞赛型代码的测评中，该模型更是超越了所有已公开评测的开源模型，成绩可与世界顶级闭源模型媲美。
相比之下，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面略逊于 Pro 版本，但其推理能力与之接近。由于模型参数和激活量较小，V4-Flash 能够提供更快捷、经济的 API 服务，满足对成本和效率有较高要求的用户需求。
在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上的表现与 Pro 版本不相上下，但在处理高难度任务时仍存在一定差距。这一特点使得 V4-Flash 更适合对计算资源有限制或对任务复杂度要求不高的场景。
