DeepSeek-V4 重磅发布：向百万 token 上下文智能迈进
DeepSeek-V4 重磅发布：向百万 token 上下文智能迈进
概述
2026 年 4 月，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4 系列预览版，这是继 DeepSeek-V3 之后的又一重大升级。该系列包含两款强大的混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型：
| 模型 | 总参数量 | 激活参数量 | 上下文长度 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | 1.6T（1.6万亿） | 49B（490亿） | 100 万 token |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B（2840亿） | 13B（130亿） | 100 万 token |
两款模型均支持百万级上下文长度，一举将长上下文处理能力推升至新高度。这意味着可以一次性处理数千页文档、完整代码库甚至多部小说文本。
一、核心技术亮点
1.1 混合注意力架构（Hybrid Attention）
长上下文处理一直是 LLM 领域的核心技术挑战之一。随着上下文长度从 4K、32K 增长到 128K、1M，标准的全注意力机制面临的计算开销呈平方级增长，KV Cache 的内存占用也成为一个严重的瓶颈。
DeepSeek-V4 设计了创新的混合注意力机制，结合两种互补的注意力变体：
压缩稀疏注意力（CSA, Compressed Sparse Attention）
- 通过稀疏化策略减少计算量
- 保留关键信息的同时跳过冗余计算
重度压缩注意力（HCA, Heavily Compressed Attention）
- 对早期 token 进行深度压缩
- 大幅降低长程依赖的计算成本
效率提升数据
在 100 万 token 上下文设置下，DeepSeek-V4-Pro 相比 DeepSeek-V3.2 实现了质的飞跃：
| 指标 | 相对 DeepSeek-V3.2 |
|---|---|
| 推理 FLOPs | 27%（降低 73%） |
| KV Cache | 10%（降低 90%） |
这一突破意味着即使处理百万 token 的超长文本，DeepSeek-V4 也能保持高效的推理速度，同时大幅降低了显存占用。
1.2 流形约束超连接（mHC）
深度神经网络中，信号在层间传播时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，尤其是在超深层的网络中。传统的残差连接（Residual Connection）虽然缓解了这一问题，但在超大规模模型中仍面临挑战。
DeepSeek-V4 引入了 Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) 技术：
核心思想：在”流形空间”中对跨层连接进行约束，使得信息传播更加稳定可控。
技术优势：
- 加强传统残差连接，增强层间信号传播的稳定性
- 在保持模型表达能力的同时，提升训练收敛性
- 使模型在超深结构中依然能够有效学习
1.3 Muon 优化器
训练大规模 MoE 模型需要高效稳定的优化器。DeepSeek-V4 采用创新的 Muon 优化器：
- 收敛更快：相比传统优化器，Muon 能加速模型收敛
- 训练更稳定：减少训练过程中的振荡和不稳定现象
- 更好的泛化能力：助力模型在下游任务中表现更佳
1.4 超大规模预训练
DeepSeek-V4 在超过 32T（32万亿）高质量、多样化 tokens 上进行预训练。这一规模远超业界同类模型。
预训练数据特点
- 多样化来源：涵盖网页、代码、学术论文、书籍等多种数据类型
- 高质量过滤：通过多轮数据清洗和质量筛选
- 知识覆盖广：覆盖科学、技术、文学、历史等多个领域
二、后训练流程
DeepSeek-V4 采用了完整且精细的后训练流程，包含两阶段范式：
2.1 第一阶段：独立培养（Domain-Specific Expert Cultivation）
针对不同领域分别训练专业能力：
监督微调（SFT）
- 在各领域高质量数据上进行有监督微调
- 培养模型在特定任务上的基础能力
强化学习（RL with GRPO）
- 使用 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法
- 进一步提升模型在推理、对齐等方面的表现
2.2 第二阶段：统一融合（Unified Model Consolidation）
通过 on-policy 蒸馏 将不同领域的专业能力整合到单一模型中：
- 保留各领域专家模型的精华
- 避免能力冲突和遗忘
- 最终形成一个全能型模型
三、模型规格与下载
3.1 模型变体
DeepSeek-V4 提供四个主要模型变体：
| 模型 | 总参数量 | 激活参数量 | 上下文长度 | 精度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash-Base | 284B | 13B | 1M | FP8 Mixed | 基础推理 |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B | 13B | 1M | FP4 + FP8 Mixed | 高效推理 |
| DeepSeek-V4-Pro-Base | 1.6T | 49B | 1M | FP8 | 超大基础 |
| DeepSeek-V4-Pro | 1.6T | 49B | 1M | FP4 + FP8 Mixed | 旗舰性能 |
3.2 下载地址
| 模型 | 下载链接 |
|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash-Base | HuggingFace / ModelScope |
| DeepSeek-V4-Flash | HuggingFace / ModelScope |
| DeepSeek-V4-Pro-Base | HuggingFace / ModelScope |
| DeepSeek-V4-Pro | HuggingFace / ModelScope |
四、性能表现
4.1 DeepSeek-V4-Pro-Max
作为最大推理模式，DeepSeek-V4-Pro-Max 是 DeepSeek-V4-Pro 的增强版本，通过更大推理预算进一步释放模型潜力。
核心成就：
- 🏆 开源模型最强：显著提升开源模型的知识能力上限
- 💻 顶级代码能力：在编码基准测试中达到顶尖水平
- 🧠 推理能力飞跃：大幅缩小与领先闭源模型的差距
- 🤖 Agent 能力突破：在复杂任务规划、执行方面表现卓越
4.2 DeepSeek-V4-Flash-Max
Flash 版本在更大思考预算下，可达到与 Pro 版本相当的推理性能。
特点：
- 性价比突出：更小的参数规模，更低的部署成本
- 推理性能优秀：充足思考时间下可匹配 Pro 水准
- 知识能力略逊：由于参数规模限制，在纯知识任务上稍逊于 Pro
五、技术报告
详细技术细节请参阅官方技术报告：
📄 DeepSeek-V4 Technical Report (PDF)（4.48 MB）
六、与前代版本对比
| 特性 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-V4 |
|---|---|---|
| 发布年份 | 2024 | 2026 |
| 总参数量 | 236B | 284B / 1.6T |
| 激活参数 | 21B | 13B / 49B |
| 上下文长度 | 128K | 1M |
| KV Cache 效率 | - | 降低 90% |
| 推理 FLOPs | - | 降低 73% |
七、应用场景
DeepSeek-V4 的百万 token 上下文能力开启了众多新应用场景：
长文档理解与分析
- 一次性处理整本书籍、论文
- 完整代码库理解与重构
复杂 Agent 任务
- 多步骤任务规划与执行
- 长期记忆与上下文追踪
长程对话与交互
- 持续数小时的深度对话
- 保持一致性和连贯性
多文档问答与摘要
- 跨文档信息整合
- 全局视角的摘要生成
八、总结与展望
DeepSeek-V4 的发布标志着开源大模型在百万级上下文处理领域迈出重要一步。其创新的混合注意力架构（Hybrid Attention）和高效的 KV Cache 管理，使得处理超长文本成为可能，同时保持了卓越的推理性能。
无论是代码生成、复杂推理还是 Agent 任务，DeepSeek-V4 都展现了顶尖实力，被誉为当前最强的开源模型。随着技术的不断迭代，DeepSeek 正在推动 AGI 向更近一步。
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