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天下苦Token久矣，DeepSeekV4终于来了！

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天下苦Token久矣，DeepSeekV4终于来了！
AI 深度提炼
  • DeepSeek V4-Pro 性能比肩顶级闭源模型，尤其在代码工程和系统操作能力上表现突出。
  • V4-Flash 提供高效经济的 API 服务，适合简单任务场景，降低计算与显存需求。
  • 引入全新注意力机制，结合稀疏注意力技术，实现领先的长上下文处理能力。
#DeepSeek#大模型#AI#Agent
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天下苦Token久矣，DeepSeekV4终于来了！“鸽王”DeepSeek V4 终于来了~! 虽然从物理时间上看，V - 掘金

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天下苦Token久矣，DeepSeekV4终于来了！

甲维斯

2026-04-24 3,673 阅读6分钟

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“鸽王”DeepSeek V4 终于来了~!

Image 11

虽然从物理时间上看，V3 到 V4 只用了一年多时间。 但是整个 AI 界已经天翻地覆了，从我们的心里感受来说，也是过了好久好久了。

好不好的先不说，能更新，就是个好事情了。

**最好是能把全球的 Token 价格打下来！**

下面就赶紧来看一下，有哪些亮点吧！

目前可以看到的资料是一篇官方的公众号文章。

标题为《[DeepSeek-V4 预览版：迈入百万上下文普惠时代](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F8bxXqS2R8Fx5-1TLDBiEDg "https://mp.weixin.qq.com/s/8bxXqS2R8Fx5-1TLDBiEDg")》

我们就以这篇文章为准，来看看这次更新到底有什么亮点。

第三方平台和很多媒体号肯定是要尬吹一波的，不要当真！

这篇文章的第一个总结下的描述是：

“**DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。** ”

然后来看正文！

两个尺寸

DeepSeek 这次的发布没有 R 系列，而是两个 V 系列的版本！

Image 12

一个叫 V4-Pro，另一个叫 V4-Flash。

这种搭配非常常见，谷歌也是一直这么来的，国内 GLM 也有专门 Flash 版本。

我把这个表格扔给了“豆包和千问”，问它们这个参数在目前的国产模型中是什么级别。

**它们都告诉我是顶级。**

1.6T 的参数、49B 激活以及 1M 的上下文，在当前来看应该都是TOP级别的存在了！

Pro 性能拉满

然后他们重点介绍 Pro 这个模型，描述用词为“**性能比肩顶级闭源模型**”！

并给出了一张基准图：

Image 13

这个图表风格还是很朴实的，数据表现也很不错。

这张图主要展现了**Agent 能力、世界知识、推理能力**这三个维度。

世界知识和推理能力主要作为日常使用模型的核心能力。

而对于我们这种比较关注编程和工程实践的人，最关注的是**智能体的能力**。

更加详细的基准数据如下：

Image 14

我们把目光聚焦到 Agentic 这一栏目。

这次的对比选手有 K2.6、GLM5.1、Opus4.6、GPT5.4、Gemini3.1 Pro。这些模型的配置全都拉到了 xhigh 或者 Max，也就是最强的那一档。

DeepSeek V4 的基准数据还比较全面的，有些模型发布的时候基准很少。

我们可以快速了解一下几个基准含义。

**SWE 系列**主要体现**代码工程能力**，全称叫**Software Engineering Benchmarks**。

Terminal Bench 2.0 (Acc) —— 终端/系统操作能力

BrowseComp (Pass@1) —— 网页浏览与信息检索

Toolathlon (Pass@1) & MCPAtlas —— 工具调用能力

HLE w/tools & GDPval-AA —— 逻辑与综合评分

从图中可以看到几个亮点：

代码能力很强（SWE Verified 80.6%），这是目前行业内最难啃的骨头，比 K2.6 和 GLM5.1 高。

系统操作能力极强（Terminal Bench 67.9%），比国外的 Opus4.6 和国内的 K2.6 和 GLM5.1 高。

其他参数也非常亮眼，看起来是一个全能型的智能体模型。

当然，我也一直强调，基准测试是开卷考，有多少水分全看节操。

Flash 高效省钱

对于大模型厂商来说，Pro 一般是来秀肌肉的，而对用用户来说，真正拿来用的很可能是 Flash。因为很多时候，快和省很重要。

Flash模型的官方介绍：

Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

另外还说到了在 Agent 场景中，简单任务上与 Pro 旗鼓相当，但是高难度任务上仍有差距。

结构创新和1M

说了模型的尺寸和特点之后，就说到了 V4 **开创了一种全新的注意力机制**。

Image 15

这种机制在 token 维度进行压缩，结合 DSA 稀疏注意力，实现了**全球领先**的长上下文能力，并且相比于传统方法大幅**降低了对计算和显存的需求**。

如果真的能做到既降低技术和显存，有能提示能力，这真的是大好消息。

智能体专项优化

当前的大模型更新，没有一个不谈 Agent 的，V4 也不例外。

上面已经说了好几次了，官方文章中还是专门拿出一个大标题来讲这个事情。

主要是表达了 DeepSeek-V4 针对 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化，在代码任务、文档生成任务等方面表现均有提升。

然后举了一个 PPT 的例子：

Image 16

我对 PPT 无感，大家可以看一下效果！

价格问题

这是一个非常关键的问题，尤其是对DeepSeek而言。

它刚开始大火，让大家爱不释手，其中一个重要原因就是成本低。训练成本使用成本也低。

下面来看下V4的价格：

Image 17

注意小字部分，**昪腾950批量上市之后，Pro价格会大幅下调**。压力来到了华为这边，不要拖后腿哦！

未来的事情我们未来再说，先来看看当下这个价格有没有竞争力。

我让AI帮我做了一个表格：

| 模型 | 缓存命中 | 缓存未命中 | 输出 | 上下文长度 | | --- | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek V4-Pro | 1 元 | 12 元 | 24 元 | 1M | | DeepSeek V4-Flash | 0.2 元 | 1 元 | 2 元 | 1M | | GLM-5.1 | 1.3 元 | 6 元 | 24 元 | 200K | | Kimi K2.6 | 1.15 元 | 6.8 元 | 28.8 元 | 256K |

从这个价目表来看：

Flash 价格还是非常有竞争力的，毕竟是 1M 上下文。

Pro 的话“输入”是比较贵的，“输出”基本上和其他家的顶级模型差不多！

开源问题

DeepSeek 另一大杀手锏就是开源，最初就是因为它的开源，导致了整个国外大模型厂商的恐慌，以及国内生态的繁荣。

这一次也不例外，依旧大方开源，目前**已经同步开源**！

既然开源了，那么稍微有点实力的，都可以部署起来了。

供给就变多了，那么是不是Token要便宜一些了呢？

接下来可以期待下，看看能不能给我们这些小显存用户，蒸馏几个小模型来玩玩了。

目前信息并不多，大概就是这些了！

有了这个基础概念和数据，我们接下来就可以搞起来了。

钱已经充好了，开发工具也配置好了，准备开搞！

Image 18

从基准数据来看，妥妥多国内第一梯队啊！

希望一切都是真的，是真的很猛！

#### 参考链接

官网：[www.deepseek.com/](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.deepseek.com%2F "https://www.deepseek.com/")
开发者平台：[platform.deepseek.com/](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fplatform.deepseek.com%2F "https://platform.deepseek.com/")

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