DeepSeek V4 預覽版於 24 日正式發布並同步開源，推出 V4-Pro（1.6 兆引數、MoE 架構）與 V4-Flash（2,840 億引數）兩款模型，支援百萬 token 上下文。
（前情提要：DeepSeek V4 拒絕輝達 找華為！阿里、位元組跳動、騰訊搶買昇騰950PR晶片）
（背景補充：DeepSeek V4 四月下旬發布，梁文鋒內部證實：百萬 token 視窗、完全跑在華為昇騰 950 PR 晶片）
在社群期待已久下，DeepSeek 今（24）日正式推出最新的開源大模型 DeepSeek V4 Preview，並將 100 萬上下文列為全系列標配，那它足以匹配當前矽谷的閉源模型嗎？
SWE-bench 程式碼測試中，DeepSeek V4 Preview 以 83.7% 超越 Claude Opus 4.6（80.9%）與 GPT-5.2（80%），雖然還沒趕上最新旗艦模型，但已足夠令人驚艷。
V4-Pro 1.6 兆引數
V4 系列共推出兩款模型：V4-Pro（1.6 兆引數，每次推理啟用 490 億）與 V4-Flash（2,840 億引數，啟用 130 億）。
架構是混合專家（MoE），簡單來說就是，這個模型不是每次都動員全部神經元，而是按需呼叫其中一小部分「專家」，在不犧牲回答品質的前提下大幅壓縮算力消耗。
上下文視窗達到 100 萬 token。一次可以讀完整部《哈利波特》七本再加上大量程式碼庫。
程式碼之外呢？
DeepSeek-V4-Pro Max 不是「全面屠榜」，但它的定位很清楚：在推理、程式、Agentic 任務上非常強。
- 在知識推理接近 GPT-5.4 / Gemini-3.1-Pro / Opus-4.6
- 程式與 Agentic 能力尤其突出
- 但在部分高難度推理榜單仍被 GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 或 Opus-4.6 壓過。
DeepSeek-V4-Pro Max 的 Agentic 表現可以說是穩中偏強：
- 它在 SWE Verified 80.6，幾乎等於 Gemini-3.1-Pro，略低於 Opus-4.6
- 在 BrowseComp 83.4，也接近 Opus-4.6 的 83.7，只輸 Gemini 的 85.9
- 在 MCPAtlas Public 73.6，幾乎追平 Opus-4.6 的 73.8，領先 GPT-5.4 與 Gemini
真正的優勢是成本
DeepSeek V4 每百萬 token 輸入約定價 0.3 美元，比相近閉源模型便宜 27 倍。(V4-pro 目前受限算力，預計下半年昇腾 950 抄截點批量上市後，價格有望大幅下調)
同時，V4 完全跑在華為昇騰 950 PR 晶片上，不使用輝達 CUDA。在美國出口管制持續收緊的背景下，這不只是工程選擇，也是長期生存策略，而 DeepSeek 用 V4 給出了第一個規模化可用的版本。
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