DeepSeek-V4 預覽版正式上線並同步開源

今日，全新系列模型 DeepSeek-V4 的預覽版本正式上線並同步開源。

DeepSeek-V4 擁有百萬字超長上下文，在 Agent 能力、世界知識和推理性能上均實現國內與開源領域的領先。模型按大小分爲兩個版本：

即日起登錄官網 chat.deepseek.com 或官方App，即可與最新的 DeepSeek-V4 對話，探索 1M 超長上下文記憶的全新體驗。API 服務已同步更新，通過修改 model_name 爲 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可調用。

DeepSeek-V4-Pro：性能比肩頂級閉源模型

●Agent 能力大幅提高：相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力顯著增強。在 Agentic Coding 評測中，V4-Pro 已達到當前開源模型最佳水平，並在其他 Agent 相關評測中同樣表現優異。目前 DeepSeek-V4 已成爲公司內部員工使用的 Agentic Coding 模型，據評測反饋使用體驗優於 Sonnet 4.5，交付質量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍與 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

●豐富的世界知識：DeepSeek-V4-Pro 在世界知識測評中，大幅領先其他開源模型，僅稍遜於頂尖閉源模型 Gemini-Pro-3.1。

●世界頂級推理性能：在數學、STEM、競賽型代碼的測評中，DeepSeek-V4-Pro 超越當前所有已公開評測的開源模型，取得了比肩世界頂級閉源模型的優異成績。

DeepSeek-V4-Flash：更快捷高效的經濟之選

●相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知識儲備方面稍遜一籌，但展現出了接近的推理能力。而由於模型參數和激活更小，相較之下 V4-Flash 能夠提供更加快捷、經濟的 API 服務。

●在 Agent 測評中，DeepSeek-V4-Flash 在簡單任務上與 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相當，但在高難度任務上仍有差距。

結構創新和超高上下文效率

DeepSeek-V4 開創了一種全新的注意力機制，在 token 維度進行壓縮，結合 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），實現了全球領先的長上下文能力，並且相比於傳統方法大幅降低了對計算和顯存的需求。從現在開始，1M（一百萬）上下文將是 DeepSeek 所有官方服務的標配。

DeepSeek-V4 和 DeepSeek-V3.2 的計算量和顯存容量隨上下文長度的變化

Agent 能力專項優化

DeepSeek-V4 針對 Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 產品進行了適配和優化，在代碼任務、文檔生成任務等方面表現均有提升。下圖爲 V4-Pro 在某 Agent 框架下生成的 PPT 內頁示例：

API 訪問

目前，DeepSeek API 已同步上線 V4-Pro 與 V4-Flash，支持 OpenAI ChatCompletions 接口與 Anthropic 接口。訪問新模型時，base_url 不變, model 參數需要改爲 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。