DeepSeek V4 Pro

# 一、简介与定位

测试DeepSeek V4 Pro 是中国AI企业深度求索（DeepSeek Inc.）于2026年4月24日正式发布的旗舰级MoE混合专家大模型，为DeepSeek V4系列的高阶主力版本，主打极致推理性能与超长上下文处理能力。

后缀「Pro」代表该系列的顶配旗舰定位，核心面向复杂逻辑推理、高阶代码开发、长文本理解、智能体复杂任务规划等高阶场景，搭载1.6万亿总参数、490亿激活参数的轻量化激活架构，支持100万token超长上下文输入。该模型无用户订阅门槛，普通用户可通过DeepSeek官网直接免费体验基础对话功能，开发者可调用官方API，API采用差异化计费模式，缓存命中输入仅1元/百万token，未命中输入12元/百万token、输出24元/百万token，且上线初期有限时折扣活动；同期官方同步发布轻量化性价比兄弟模型DeepSeek V4 Flash，主打高速响应与低成本调用。

DeepSeek V4 Pro 是当前DeepSeek官方最新、综合性能最强的主力商用模型，处于产品生命周期的主力迭代运营阶段，未被迭代淘汰。其最核心的突出特点是通过独创混合压缩注意力机制，实现了百万级长上下文高效处理、顶级推理性能与极致低成本的三者平衡，是目前国产开源大模型中综合能力第一梯队的旗舰产品。

# 二、发展历程

# 2.1 研发背景

在DeepSeek V4系列发布前，2025-2026年主流大模型市场呈现两极分化格局。国际顶级模型如Claude Opus、GPT系列拥有极强的推理、长文本与代码能力，但调用成本高昂、国内使用壁垒极高；而同期多数国产大模型普遍存在短板，要么长上下文处理效率低下、长文本遗忘问题突出，要么推理能力、代码能力弱于国际一线模型，同时部分高性能国产模型调用成本居高不下。此外，行业内多数大模型高度依赖英伟达算力，国产算力适配兼容性差，成为国产AI落地的核心痛点。在此行业局势下，DeepSeek针对性发力，以「极致性能、普惠价格、国产算力适配、开源开放」为核心目标，启动V4系列旗舰模型研发，试图打破国际模型垄断与国产模型性能、成本、适配的三重困境。

# 2.2 关键节点

DeepSeek V4系列的研发历经长期技术迭代与打磨，核心发展节点清晰连贯。2025年初，DeepSeek完成V3.2版本迭代，依托DSA稀疏注意力机制夯实长文本技术基础，同时启动V4新一代架构立项，重点攻坚混合注意力机制、MoE架构优化与华为昇腾算力适配；2025年下旬，模型完成多轮内部灰度内测，反复优化参数激活策略、注意力压缩算法，修复长文本逻辑断裂、幻觉偏高的问题；2026年4月24日，DeepSeek正式官宣发布V4系列预览版，旗舰款V4 Pro同步上线官网与API平台并开源核心架构，开启公开测试与商用；2026年4月底，官方启动限时降价优惠，大幅降低开发者调用门槛，并官宣完成华为昇腾超节点全面适配，后续将依托国产算力进一步降本增效。

# 2.3 家族构成

DeepSeek V4系列目前包含两款核心成型模型，定位差异化清晰，覆盖高端商用与普惠落地全场景，形成完整产品矩阵。

DeepSeek V4 Pro：系列顶配旗舰版本，主打极致综合性能。依托1.6万亿总参数、490亿动态激活参数架构，聚焦复杂数学推理、高阶代码生成、百万字长文本解析、智能体复杂任务规划等高阶场景，对标国际顶级闭源模型，是官方主推的高性能商用主力模型。

DeepSeek V4 Flash：系列轻量化普惠版本，主打高速响应与低成本落地。总参数2840亿、激活参数仅130亿，保留V4系列核心注意力技术优势，兼顾基础长文本能力，响应速度更快、调用成本极低，主要适配日常对话、轻量化内容创作、高频简单智能体任务、批量低成本推理等通用场景，主打规模化落地应用。

# 三、核心技术剖析

# 3.1 固有技术

DeepSeek V4 Pro 继承了DeepSeek系列成熟的底层技术架构，保障模型基础稳定性与兼容性。架构层面延续迭代优化后的DeepSeek MoE混合专家架构，承袭前代动态参数激活机制，仅激活部分参数参与推理，兼顾大模型的知识储备与小模型的推理效率；对齐层面沿用DeepSeek成熟的人类反馈强化学习（RLHF）、偏好对齐技术，优化指令遵循能力与对话合规性；同时继承V3.2版本雏形的稀疏注意力逻辑、通用KV缓存优化方案，保障基础长文本处理能力与推理速度，延续了系列模型稳定、低幻觉、高适配性的固有优势。

# 3.2 创新技术

V4 Pro 相较于前代模型实现多项结构性技术创新，核心解决了传统大模型长文本计算量大、效率低、易遗忘、推理精度不足的行业痛点，核心创新点如下：

（1）CSA+HCA混合压缩注意力机制（核心创新）

这是V4 Pro实现百万级长文本高效处理的核心技术，彻底改变了传统Transformer注意力计算量随文本长度平方暴涨的弊端。该机制由两种互补的注意力算法交替堆叠构成，分工明确、精度与效率兼顾。其中CSA压缩稀疏注意力为精细化局部处理，将每4个相邻token的KV缓存压缩为1个条目，再通过轻量级索引器筛选高相关性内容做精准计算，保证近距离文本细节不丢失、推理精度稳定；HCA重度压缩注意力为全局轻量化处理，以128个token为单位进行极致压缩，全覆盖完成全局注意力计算，避免远距离文本信息遗漏。两者交替搭配，实现「近处精读、远处粗读」的智能处理模式，大幅降低百万token长文本的计算成本与显存占用。

（2）mHC流形约束超连接残差优化

模型新增mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）流形约束超连接技术，对传统Transformer残差连接进行结构性升级。通俗来说，该技术能够强化模型深层网络的信息传递效率，解决超长文本推理过程中多层迭代后的信息衰减、梯度消失问题，让百万字上下文的首尾信息联动更紧密，大幅降低长文本逻辑断裂、上下文遗忘的概率。

（3）Muon优化器全局参数调优

V4 Pro 首次采用Muon作为核心训练优化器，替代传统优化方案。相比前代优化器，Muon能够更高效地完成万亿级参数的权重迭代与收敛，精准调控模型参数更新节奏，有效提升模型在数学推理、逻辑拆解、复杂代码编写等高难度任务上的收敛精度，同时降低训练与推理的算力损耗，让大参数模型的性能利用率最大化。

（4）全链路华为昇腾算力原生适配

作为国产大模型核心突破，V4 Pro 实现华为昇腾超节点全链路原生适配，摆脱了对英伟达算力的单一依赖。模型架构针对国产算力芯片进行深度优化、指令集适配与算力调度调优，是首批全面适配国产高端算力的万亿级大模型，为国产大模型自主可控落地奠定技术基础。

# 四、表现评估

# 4.1 历史与现状

DeepSeek V4 Pro 发布初期，凭借百万级长上下文、顶尖代码能力与推理性能，直接跻身国产大模型第一梯队，打破了此前国产模型在高阶推理、长文本处理上弱于国际模型的格局。上线短短数日便登顶SuperCLUE国产大模型综合榜单，刷新国产模型得分纪录。截至目前，该模型依旧是国内综合性能最强、性价比最高的开源旗舰大模型之一，在中文理解、代码生成、智能体任务等维度保持领先，且随着后续算力优化与价格下调，商用落地竞争力持续提升，行业地位稳固。

# 4.2 优势亮点

依托权威行业评测数据，V4 Pro 的核心优势集中在四大维度，各项能力均达到国产顶尖水平：

（1）综合性能国产领跑：在权威SuperCLUE中文大模型综合测评中，V4 Pro 以70.98分斩获国产模型第一名，相较前代V3.2提升近10分，在数学推理、科学推理、指令遵循、幻觉控制六大核心维度全面升级，综合实力大幅领先同期主流国产模型。

（2）代码能力国际一线水准：在LiveCodeBench权威代码评测中，V4 Pro 得分93.5%，超越同期GPT-5.5、Claude Opus 4.7等国际顶级模型，能够独立完成复杂项目开发、算法编写、代码调试、工程重构等高阶任务，是目前开源模型中代码能力的第一梯队。

（3）智能体与推理能力大幅跃升：相较于前代模型，V4 Pro 智能体任务规划能力提升超20分，数学推理能力提升近10分，能够精准拆解复杂逻辑问题、完成多步骤推理与长链条任务规划，适配高阶AI智能体开发场景，性能接近Claude Opus 4.6非思考模式水平。

（4）长文本性价比极致突出：支持100万token无损超长上下文输入，可完整处理几十万字文档、代码库、学术论文等内容，同时依托优化后的注意力机制与普惠定价，实现长文本处理成本行业最低，兼顾性能与落地性价比。

# 4.3 缺点与不足

客观来看，DeepSeek V4 Pro 仍存在明显短板，并非全场景无短板模型：

（1）极致深度推理仍落后国际顶级模型：在需要深度思考、多轮复杂逻辑推演的高阶推理场景中，性能与Claude Opus 思考模式、顶级GPT系列模型仍有差距，面对极致严谨的数理证明、复杂科研推演任务，准确率与稳定性略有不足。

（2）高并发服务稳定性受限：受限于高端算力供给不足，V4 Pro 官方服务吞吐能力有限，高并发调用场景下容易出现响应延迟、限流排队的情况，大规模企业级高并发落地仍存在瓶颈。

（3）小众专业领域知识精度不足：在细分冷门专业、小众行业垂直知识、前沿小众科研领域，模型知识库覆盖度不足，容易出现细节偏差，相较于部分垂直微调模型，专业落地适配性较弱。

（4）极端超长文本仍有轻微信息衰减：虽大幅优化长文本遗忘问题，但在接近100万token极限长度、多层嵌套复杂文本场景下，仍会出现少量细节信息丢失、逻辑衔接轻微断层的问题，无法做到100%无损解析。

# 五、重大事件

# 5.1 2026年4月24日 V4 Pro正式发布，刷新国产模型性能纪录

DeepSeek官方正式发布V4系列模型，V4 Pro作为旗舰版本同步开源上线，凭借百万级长上下文、顶尖代码能力、极致性价比三大核心优势，上线即登顶各大国产模型评测榜单，引发AI行业广泛关注，被业内认定为「国产大模型性价比与性能的标杆之作」。

# 5.2 2026年4月底 全系大幅降价，重塑行业定价体系

官方发布调价公告，将V4系列缓存命中输入价格降至首发价十分之一，同时推出V4 Pro限时2.5折优惠，缓存命中输入低至0.1元/百万token，彻底击穿大模型商用调用底价，大幅降低开发者与企业落地门槛，重塑国内大模型商用定价格局。

# 5.3 2026年4月 完成华为昇腾全面适配，突破算力卡脖子困境

V4 Pro 官宣全面适配华为昇腾超节点，成为首批原生适配国产高端算力的万亿级旗舰大模型，摆脱对海外算力的单一依赖，实现模型架构、算力支撑的双重国产化，成为国产AI自主可控的标志性事件。

# 5.4 登顶SuperCLUE年度国产模型榜单

模型上线后参与2026年Q2 SuperCLUE国产大模型综合测评，以70.98的高分登顶榜首，在智能体、代码、推理三大核心赛道全面领先，被评测机构认证为当前综合能力最强的国产开源大模型。

# 六、局限与妥协

# 6.1 客观局限

DeepSeek V4 Pro 为纯国产合规大模型，无海外模型的IP封锁、权限限制等使用壁垒，但仍存在部分落地客观局限：一是高端算力供给不足，受限于国产高端算力产能，模型官方服务吞吐有限，高并发场景稳定性不足，难以满足超大规模企业级瞬时调用需求；二是极限性能仍有天花板，深度推理、极致复杂科研任务能力不及国际顶级闭源模型；三是开源权限有边界，虽开放核心架构开源，但完整训练权重、高阶商用权限仍有部分限制，个人开发者二次深度微调存在一定门槛。

# 6.2 妥协办法

针对上述局限，行业内已有成熟合规的妥协使用方案：普通开发者可依托官方限时优惠API降低调用成本，避开高峰时段规避限流问题；企业用户可对接华为昇腾云、国内合规第三方AI云平台，获取专属算力部署资源，提升高并发稳定性；需要二次开发的用户，可基于开源社区优化后的精简权重进行微调，满足轻量化定制需求；针对深度推理短板，可通过模型混合调用、Prompt工程优化、外挂专业知识库的方式补足场景短板。