DeepSeek V4 加入战场

它来了

跳票了三个月的 DeepSeek V4，终于以「预览版」的形式，加入了 2026 年的大模型战场。

这次不是 PPT 发布，不是论文先行，而是直接上线—— chat.deepseek.com 和官方 App 已同步更新，API 接口也已开放调用。

作为国产开源大模型的门面，DeepSeek 每次出手都带着「打破规则」的气场。V4 这次也不例外。

两个版本同时上线

这次 V4 系列一口气发了两个版本：

• V4-Pro：高性能旗舰，对标 Sonnet 4.5 / Opus 4.6 级别。编程能力在开源模型中目前最强，数学和竞赛代码表现超越所有已公开评测的开源模型。
• V4-Flash：轻量版，响应更快、价格更低。简单任务和 V4-Pro 水平相当，高难度任务略逊，但胜在性价比。

参数翻倍：1.6 万亿

V3 的参数量是 6710 亿，V4 推测约 1.6 万亿——翻了一倍不止。Mega MoE 架构下单次前向推理激活专家数提升到数千量级，但激活参数量仅约 370 亿，保持了「出手快」的特点。

换句话说：总库极大，出手极快。传统 AI 模型「越大越笨重」的定律正在被改写。

100 万 token 上下文

V4 的上下文长度从 V3 的 128K 跃升到 100 万 token。

这是什么概念？三体三部曲，大约 90 万字。V4 可以一次性处理完，不需要分段、不需要截断、不需要 RAG。

能做到这一点，核心是 Engram（条件记忆架构）——今年 1 月开源的论文核心。Engram 解决的是大模型长上下文的「大规模检索」问题，通过 N-gram 查表 + 动态隐藏态融合，实现 O(1) 查找。

国产算力首秀：华为昇腾

V4 的另一个特殊之处：这是 DeepSeek 首个在全链路适配国产 AI 芯片的万亿级大模型。

由于美国出口限制，DeepSeek 无法使用英伟达 H100/H800。V4 则更进一步，在推理阶段首次全面适配华为昇腾，完成了从英伟达 CUDA 生态向华为 CANN 架构的底层迁移。

开源：Apache 2.0，可商用

V4 系列沿用 Apache 2.0 许可证——免费商用、修改、分发，不需要授权费，不需要 API 抽成。

阿里、腾讯、字节等国内大厂已提前预订了新一代 AI 算力芯片，准备接入 V4。

关于「预览版」——务实地说

需要客观承认：目前 V4 处于灰度预览阶段，并非所有功能都已完全开放。

• V4-Flash 已在 chat.deepseek.com 全面可用
• 正式 API 文档（api-docs.deepseek.com）当前最新版本仍为 V3.2
• 旧接口将于 2026 年 7 月 24 日停用，迁移窗口还有三个月

不要因为是「预览版」就轻视它。V3 当年也是「悄悄上线」然后炸圈的。

资源汇总

官方入口

• 对话体验：https://chat.deepseek.com
• 官网：https://www.deepseek.com
• API 文档：https://api-docs.deepseek.com
• GitHub：https://github.com/deepseek-ai
• 官方 X：https://x.com/deepseek_ai

GitHub 开源仓库

• DeepSeek-V3：671B MoE，完整权重开源
• Engram：条件记忆架构，4300+ ⭐
• DeepGEMM：FP8 GEMM 内核
• FlashMLA：高效注意力核

HuggingFace

• 模型下载：https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

API 调用示例

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="your-api-key", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释 Engram 架构的核心创新"}],
    max_tokens=2000
)

开源 + 万亿参数 + 国产算力 + Apache 2.0，这套组合打出来，直接压缩了闭源大厂的定价空间。V4 不是来凑热闹的，是来砸场子的。