摘要

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek-V4 预览版开源，依托混合压缩注意力、Engram 查算分离、mHC 稳定训练、双算力专家并行、FP4 无损量化五大核心创新，实现 1M 上下文普惠、性能对标闭源顶流、硬件生态自主可控三重突破。本文从架构、性能、工程、接入四个维度完整拆解。

1 产品架构与版本设计

模型	总参	激活参	数据	上下文	定位
V4-Pro	1.6T	49B	33T	1M	高性能
V4-Flash	284B	13B	32T	1M	性价比

核心能力：思考 / 非思考双模式、reasoning_effort可调、全接口兼容。

2 核心技术创新

2.1 混合压缩注意力（CSA+HCA）

CSA：4token 压缩 + 稀疏注意力，轻量索引高效检索

HCA：128token 压缩 + 稠密注意力，适配低信息密度

突破长文本平方复杂度，1M 上下文低成本落地

2.2 Engram 条件记忆模块

将记忆与推理解耦：固定知识哈希查找 (O (1))，注意力专注推理。同等算力下超越纯 MoE。

2.3 mHC 流形约束超连接

约束连接矩阵于双随机流形，信号增益稳定 1.6 倍，计算利用率 85%+，减少 30% 计算依赖。

2.4 工程优化全家桶

Muon 优化器：万亿 MoE 训练新范式

FP4 量化：无损压缩，推理加速 2 倍

专家切波并行：双平台加速 1.5~1.96 倍

确定性内核：训练可复现，消除 loss 尖峰

2.5 双算力适配

同步支持 NVIDIA CUDA / 华为 Ascend NPU；下半年昇腾 950 放量后成本大幅下探。

3 性能基准（开源新天花板）

知识：SimpleQA 57.9%

代码：Codeforces 3206≈GPT-5.4

Agent：SWE 80.6%≈Opus 4.6

中文：写作质量胜率 77.5%

4 开发者接入指南

python # 调用示例 model_name = "deepseek-v4-pro"  # 或 flash # 复杂任务启用思考模式 reasoning_effort = "max"

旧模型：2026-07-24 停用

兼容：OpenAI ChatCompletions / Anthropic

5 行业价值

1M 上下文普惠，长文本应用爆发

双算力支撑，国产自主化落地

全栈开源，降低企业落地门槛

架构原创，引领全球大模型方向

6 总结

DeepSeek-V4 以技术原创、性能顶流、生态开放、算力自主，成为国产大模型里程碑。它证明：中国团队能做出世界一流大模型，且能摆脱外部依赖。