DeepSeek V4
DeepSeek V4 是 DeepSeek 新的开源旗舰 MoE 模型系列（Pro 和 Flash），具有高达 1M token 的上下文窗口、用于提高效率的混合长上下文注意力，以及在网页、应用程序和 API 上强大的推理/编码和代理能力。
https://www.deepseek.com/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年04月24日
DeepSeek V4 月度流量趋势
DeepSeek 实现了 5.466亿访问量，流量增长 142.5%。R1和V3模型的发布显著提升了聊天机器人的能力，使其具有很强的竞争力和成本效益。来自中国的媒体关注和国家支持也促进了其用户群的快速扩张。
什么是 DeepSeek V4
DeepSeek V4 是 DeepSeek 推出的下一代大型语言模型系列，作为预览版发布以收集真实世界反馈，并以两种专家混合（MoE）变体提供：DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。该系列被定位为 DeepSeek 在高级推理、编码和代理工作流方面的旗舰产品，同时秉承 DeepSeek 普及高性能 AI 的更广泛方法，保持开源/开放权重。其一个决定性能力是其超大的上下文窗口——高达一百万个 token——旨在实现仓库级理解、长文档处理和在扩展输入上具有更高一致性的多步骤任务执行。
DeepSeek V4 的主要功能
DeepSeek V4 是一个预览版旗舰开源混合专家 (MoE) 模型系列，旨在实现高端推理、编码和代理工作流程，具有超长的 1,000,000 令牌上下文窗口。该系列包括 DeepSeek-V4-Pro（总参数 1.6T，激活参数约 49B）和 DeepSeek-V4-Flash（总参数 284B，激活参数约 13B），其中“Max”模式分配了更大的思考预算以实现更强的推理能力。它引入了以长上下文效率为中心的混合注意力设计（例如，CSA + HCA），以在 1M 上下文下减少推理 FLOPs 和 KV 缓存使用，并且与许多闭源模型相比，它定位于存储库规模的代码理解、工具/代理集成和经济高效的部署。
1M 令牌长上下文: 支持多达一百万个令牌的上下文，无需激进的分块即可实现整个存储库/大型文档摄取和长周期代理工作流程。
MoE 架构（Pro 和 Flash 变体）: 两个 MoE 模型：V4-Pro（1.6T 参数，激活参数约 49B）和 V4-Flash（284B 参数，激活参数约 13B），通过每个令牌仅激活一部分专家来平衡质量与延迟/成本。
最大推理努力模式: Pro-Max 强调更强的知识和推理能力；Flash-Max 在获得更大的思考预算时可以接近 Pro 级别的推理能力，以速度换取质量。
用于长上下文效率的混合注意力: 结合了压缩稀疏注意力机制（例如，CSA 和 HCA），以在非常长的上下文长度下减少计算和 KV 缓存开销（据报道，在 1M 令牌下与 V3.2 相比有大幅减少）。
两阶段后训练（专家 → 整合）: 通过 SFT 和 RL (GRPO) 训练特定领域的专家，然后通过策略蒸馏整合能力，以统一跨领域的优势。
代理/工具导向: 定位于代理任务和与常见代理工具的集成，目标是多步骤调试、代码库重构和自动化任务执行等工作流程。
DeepSeek V4 的使用场景
存储库规模的编码和重构: 一次性摄取大型代码库，执行跨文件推理、一致的重构、依赖感知编辑和大规模现代化（例如，框架升级）。
生产调试和事件响应: 同时分析冗长的日志、跟踪、配置和运行手册；提出修复和缓解措施，同时保持跨多个服务的全局上下文。
企业知识助手: 通过更少的检索/分块步骤，回答大型内部语料库（策略、规范、票据、维基）上的问题，改善长对话的连续性。
开发者工作流程的代理自动化: 驱动使用工具的代理，这些代理计划和执行多步骤任务（代码搜索、补丁生成、测试运行、PR 起草），尤其是在长上下文很重要的场景中。
受监管行业的大型文档分析: 审查和比较冗长的法律/金融/医疗保健文档（合同、备案、指南），进行长程一致性检查和结构化摘要。
优点
超长的 1M 令牌上下文支持整个存储库和大型文档工作流程，减少了分块。
MoE 设计以比密集模型更低的激活参数计算提供强大的能力，提高了成本/性能。
Max 模式为复杂的推理和代理任务提供了灵活的质量/延迟权衡。
缺点
预览状态可能意味着与成熟版本相比，API、稳定性和生态系统工具不完善。
当前预览版仅支持文本（一些报告称多模态功能正在开发中）。
即使有压缩优化，1M 上下文操作在实践中仍然可能资源密集（内存/延迟）。
如何使用 DeepSeek V4
1) 选择您希望如何使用 DeepSeek V4（聊天 vs API）: 如需快速交互使用，请访问 https://chat.deepseek.com/ 上的网页聊天（或使用 DeepSeek 移动应用程序）。如需集成到您的产品中，请通过 https://platform.deepseek.com/ 使用 API。
2) 在网页聊天中使用 DeepSeek V4（无需代码）: 打开 https://chat.deepseek.com/ 并与最新的旗舰模型（DeepSeek-V4）开始对话。这是测试提示和长上下文工作流的最快方法。
3) 创建 API 密钥（用于 API 使用）: 登录 DeepSeek 平台 https://platform.deepseek.com/ 并创建 API 密钥。请妥善保管，不要将其硬编码到源代码中。
4) 安全存储您的 API 密钥: 将密钥放入环境变量（推荐）或秘密管理器中。您将以 Bearer token 的形式在 Authorization 标头中发送它。
5) 调用与 OpenAI 兼容的 API 端点: DeepSeek V4 的 API 遵循 OpenAI 聊天完成的封装。将您的基本 URL 设置为 https://api.deepseek.com/v1 并向 chat-completions 端点发送请求，Authorization: Bearer <YOUR_KEY>。
6) 选择正确的 V4 模型 ID: 在您的请求负载中，将模型字段设置为 DeepSeek 仪表板/文档中显示的 V4 模型标识符（确切的 slug 可能有所不同；运行前请验证）。
7) 选择适合成本/性能的模型变体: 日常任务和可预测的开销默认使用 DeepSeek-V4-Flash；更困难/复杂的任务使用 DeepSeek-V4-Pro。两者都支持高达 1,000,000 token 的上下文。
8) 针对您的任务调整生成设置: 对于代码/规范，使用较低的温度（通常约为 0.2）。对于创意写作/构思，使用较高的温度（通常约为 0.5）。当您需要最大程度的确定性时，请保持低温。
9) 实现安全重试以提高可靠性: 将 API 调用封装在重试助手函数中，该函数使用指数退避处理 429 和 5xx 错误。不要自动重试 4xx 错误（将其视为请求/逻辑错误）。
10) 在需要时使用流式传输和工具调用: 如果您的客户端已经支持 OpenAI 风格的流式传输和工具/函数调用，只需将基本 URL 切换到 DeepSeek 即可。使用流式传输可获得更快的用户体验，使用工具调用可用于代理工作流。
11) (可选) 如果您的堆栈是 Anthropic 形状的，请使用 Anthropic 消息格式: 如果您的现有客户端使用 Anthropic 的 Messages API 格式，请将其指向 https://api.deepseek.com/anthropic/v1/messages 并发送 Anthropic 形状的负载；它会路由到相同的底层模型。
12) 在迭代过程中验证输出并保持开销可见: 审查生成的代码和关键输出。为了快速比较不同提供商，复制一个现有的 OpenAI 形状的 API 集合（例如，在 Apidog 中），将基本 URL 切换到 https://api.deepseek.com/v1，切换模型 ID，并运行相同的提示以比较质量和成本。
DeepSeek V4 常见问题
DeepSeek V4 是 DeepSeek 最新的旗舰人工智能模型（预览版于 2026 年 4 月发布），可在网页、应用程序和 API 上使用。它具有 1M+ token 的上下文窗口、强大的推理和代理能力，以及用于本地部署的开放权重。
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DeepSeek V4 流量和排名
385.8M
每月访问量
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全球排名
#6
类别排名
流量趋势：Jan 2025-Jun 2025
DeepSeek V4 用户洞察
00:04:49
平均访问时长
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用户跳出率
DeepSeek V4 的热门地区
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