突发！DeepSeek-V4预览版来了

刚刚，DeepSeek-V4预览版本正式上线并同步开源！

DeepSeek-V4预览版模型按大小分为两个版本，分别是DeepSeek-V4-pro和DeepSeek-V4-flash。DeepSeek称，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

DeepSeek-V4系列在架构和优化方面引入了多项关键升级，首先是开创了一种全新的注意力机制，在token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力，实现了全球领先的长上下文能力，并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。在百万Token上下文场景下，DeepSeek-V4-Pro相比DeepSeek-V3.2仅需27%的单Token推理FLOPs和10%KV缓存。DeepSeek称，从现在开始，1M（一百万）上下文将是DeepSeek所有官方服务的标配。

其次是流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC），在传统残差连接基础上引入mHC，增强跨层信号传播的稳定性，同时保留模型的表达能力。

第三是Muon优化器，能够实现更快的收敛速度和更高的训练稳定性。

DeepSeek-V4-Pro，比肩顶级闭源模型

相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力显著增强。在Agentic Coding评测中，V4-Pro已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。目前DeepSeek-V4已成为公司内部员工使用的Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

DeepSeek-V4-Flash，经济之选

由于模型参数和激活更小，相较之下DeepSeek-V4-flash能够提供更加快捷、经济的 API 服务。在Agent测评中，DeepSeek-V4-Flash在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

开源权重和本地部署

DeepSeek-V4 模型开源链接：

https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4

DeepSeek-V4 技术报告：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf