DeepSeek 正式發(fā)布 V4 API：Flash/Pro 雙版本齊發(fā)，百萬上下文成標(biāo)配

普及百萬上下文，價(jià)格依舊親民。

作者｜連冉

編輯｜靖宇

萬眾期待中，DeepSeek V4，終于發(fā)布了！

就在剛剛，被期待已久的 DeepSeek V4 預(yù)覽版正式登場。兩個(gè)版本——V4-Pro 和 V4-Flash，全系標(biāo)配 1M（百萬字）超長上下文，同步開源模型權(quán)重和技術(shù)報(bào)告。

五一前的這兩天，大模型又進(jìn)入新一輪發(fā)布潮。

4 月 23 日中午，「天才少年」姚順雨交出加入騰訊后的第一份模型答卷，騰訊混元 Hy3 預(yù)覽版亮相，2950 億參數(shù)的 MoE 架構(gòu)，激活參數(shù) 21B，推理效率提升 40%，輸入價(jià)格壓到 1.2 元/百萬 tokens。

今天凌晨，OpenAI 面向付費(fèi)用戶上線 GPT-5.5 并官宣 API 計(jì)劃，主打 Agent 工作流和多步驟任務(wù)完成，上下文窗口拉到 100 萬 tokens，API 定價(jià)也水漲船高——輸入 5 美元、輸出 30 美元/百萬 tokens。

表面上，三家路徑各不相同：OpenAI 走高端閉源路線，繼續(xù)抬高價(jià)格天花板；騰訊把模型塞進(jìn)自家生態(tài)，用性價(jià)比撬動規(guī)模化商用；DeepSeek 則延續(xù)開源傳統(tǒng)，同時(shí)把上下文長度推到一個(gè)新的普惠臨界點(diǎn)。

同時(shí)，Agent 能力、超長上下文、代碼與工具調(diào)用，這三個(gè)關(guān)鍵詞，在三家發(fā)布的新模型里反復(fù)出現(xiàn)。他們都在同一個(gè)方向上加注：讓模型能處理更長的信息，能在更復(fù)雜的任務(wù)鏈條里自主運(yùn)作，能真正嵌入到工作流程中去「干活」。

01

DeepSeek V4 的「實(shí)用主義」

DeepSeek 這次發(fā)布，把百萬字上下文從「高端選配」變成了「基礎(chǔ)標(biāo)配」。

在此之前，1M 級別的上下文長度，更多出現(xiàn)在旗艦閉源模型的高端版本里，高昂的調(diào)用成本足，以讓大多數(shù)開發(fā)者和中小企業(yè)望而卻步。

而 DeepSeek 的做法十分明確：V4-Pro 和 V4-Flash 兩個(gè)版本全系標(biāo)配 1M 上下文長度，前者錨定極致性能，后者提供普惠經(jīng)濟(jì)之選，完整覆蓋不同需求層級的用戶。這種「無差別下放核心能力」的策略，本質(zhì)上是在徹底降低長文本處理能力的行業(yè)獲取門檻。

圖片來源：DeepSeek 官網(wǎng)

Flash 版本主打極致低延遲與高性價(jià)比，是 DeepSeek 面向輕量化高頻場景給出的核心方案。憑借 13B 的激活參數(shù)、全新的 token 壓縮注意力機(jī)制與 DSA 稀疏注意力架構(gòu)優(yōu)化，它在保障接近 Pro 版核心推理能力的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了極快的響應(yīng)速度，對于實(shí)時(shí)對話交互、函數(shù)調(diào)用流水線，乃至所有對響應(yīng)速度敏感的輕量化場景而言，這一特性能帶來體驗(yàn)上的本質(zhì)提升。

更關(guān)鍵的是具有競爭力的成本結(jié)構(gòu)。

根據(jù) DeepSeek 官方 API 定價(jià)文檔，F(xiàn)lash 版本采用階梯式計(jì)費(fèi)規(guī)則：緩存命中的輸入 token 低至 0.2 元 / 百萬 tokens，緩存未命中的輸入 token 為 1 元 / 百萬 tokens，輸出 token 定價(jià)為 2 元 / 百萬 tokens。

DeepSeek V4 各個(gè)版本成為｜圖片來源：DeepSeek API 文檔

如此親民的定價(jià)，疊加全系標(biāo)配的 1M 上下文能力，使得「單次調(diào)用成本」不再是工程設(shè)計(jì)中的核心約束——開發(fā)者可以優(yōu)先考慮產(chǎn)品體驗(yàn)與架構(gòu)設(shè)計(jì)，而無需反復(fù)在調(diào)用次數(shù)與費(fèi)用之間做權(quán)衡。

Flash 解決的是「用得起、用得快」的普惠需求，V4-Pro 則在回答另一個(gè)核心問題：開源大模型的能力邊界，究竟還能被推到哪里。

最直觀的能力躍升，依然圍繞長上下文展開。DeepSeek 將模型上下文長度從上一代 V3.2 的 128K，直接拉升至 1M（一百萬 token），配合底層架構(gòu)的創(chuàng)新，在大幅降低長上下文計(jì)算與顯存需求的同時(shí)，保障了全上下文窗口的性能無損。

在這一規(guī)模下，開發(fā)者可以直接導(dǎo)入完整代碼庫、超長行業(yè)文檔、多輪項(xiàng)目檔案甚至百萬字級別的完整書籍進(jìn)行端到端處理，無需額外搭建復(fù)雜的檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)，大幅簡化了長文本處理的技術(shù)鏈路。

在底層架構(gòu)上，Pro 版本采用了總參數(shù) 1.6T、激活參數(shù) 49B 的 MoE 架構(gòu)，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá) 33T，是對 DeepSeek 混合專家路線的全面深化。官方評測數(shù)據(jù)顯示，其在數(shù)學(xué)、STEM、競賽級代碼等核心推理測評中，超越了當(dāng)前所有已公開評測的開源模型，達(dá)到了比肩世界頂級閉源模型的水平。

在 Agent 能力上，其交付質(zhì)量已接近 Claude Opus 4.6 非思考模式，內(nèi)部使用反饋優(yōu)于 Anthropic Sonnet 4.5，成為了 DeepSeek 內(nèi)部員工的主力 Agentic Coding 工具。

功能層面，V4 全系列兩個(gè)版本均同時(shí)支持非思考模式與思考模式，開發(fā)者可通過 reasoning_effort 參數(shù)自定義思考強(qiáng)度，同時(shí)全量支持 Json Output、Tool Calls、對話前綴續(xù)寫能力。

定價(jià)方面，Pro 版本同樣延續(xù)了高性價(jià)比路線，官方定價(jià)為：緩存命中的輸入 token1 元 / 百萬 tokens，緩存未命中的輸入 token12 元 / 百萬 tokens，輸出 token 定價(jià) 24 元 / 百萬 tokens，顯著低于海外同級別旗艦閉源模型。

API 接入也做到了極致低門檻，開發(fā)者無需修改原有 base_url，僅需將 model 參數(shù)替換為對應(yīng)版本名稱，即可完成接入，同時(shí)兼容 OpenAI ChatCompletions 與 Anthropic 兩種接口格式。

這種「能力上探 + 成本下探」的組合拳，讓頂級的大模型能力不再是少數(shù)廠商的專屬資源。當(dāng)行業(yè)內(nèi)卷逐漸陷入?yún)?shù)軍備競賽的怪圈，DeepSeek 用全系標(biāo)配百萬上下文、全鏈路開源開放的選擇，給大模型的普惠化，給出了一個(gè)全新的范本。

同時(shí)，DeepSeek V4 針對 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流 Agent 產(chǎn)品做了專項(xiàng)適配和優(yōu)化，在代碼任務(wù)、文檔生成等實(shí)際場景中表現(xiàn)均有提升。模型的價(jià)值最終要在真實(shí)的開發(fā)和工作流程里被檢驗(yàn)。

02

繼續(xù)開源，API 全量開放

DeepSeek 延續(xù)了開源路線，并直接全量開放 API 調(diào)用。

目前，DeepSeek-V4 的模型權(quán)重已同步在 Hugging Face、ModelScope 平臺開放下載，配套的技術(shù)報(bào)告也一并公開，支持開發(fā)者進(jìn)行本地部署與二次開發(fā)。

與部分廠商「開源閹割版、閉源完整版」的行業(yè)慣例不同，本次開源的兩個(gè)版本，完整保留了與官方云端 API 一致的全量能力——包括非思考 / 思考雙模式、1M 超長上下文無損處理、Agent 專項(xiàng)優(yōu)化與全量工具調(diào)用能力，無任何功能閹割。

這意味著，無論是中小創(chuàng)業(yè)公司、個(gè)人開發(fā)者，還是科研機(jī)構(gòu)，都能零門檻獲取到百萬上下文、頂級推理與 Agent 能力的大模型底座，無需再為高端模型能力支付高額的閉源接口費(fèi)用。

為了進(jìn)一步降低落地門檻，DeepSeek 同步開源了模型微調(diào)、量化、推理加速的全流程工具鏈，完成了 vLLM、TGI 等主流推理框架，以及 LangChain、LlamaIndex 等主流 Agent 框架的 Day 0 原生適配，同時(shí)開放了國產(chǎn)算力平臺的全棧部署方案，讓開發(fā)者在不同硬件環(huán)境下都能快速落地應(yīng)用。

與此同時(shí)，DeepSeek 也給出了清晰的模型迭代過渡方案：舊有的 API 接口模型名 deepseek-chat 與 deepseek-reasoner，將于三個(gè)月后（2026 年 7 月 24 日）停止使用，當(dāng)前階段，這兩個(gè)模型名分別指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式與思考模式，給開發(fā)者留出了充足的平滑遷移時(shí)間。

03

堅(jiān)定做 AI「基建模型」

把這兩天的發(fā)布連起來看，一個(gè)趨勢很明確：各家都在加速 Agent 能力。

過去兩年，公眾和資本市場對大模型的關(guān)注，很大程度上集中在「聰明程度」，但現(xiàn)在已經(jīng)轉(zhuǎn)向了「誰更能穩(wěn)定地把事情做完」。GPT-5.5 的發(fā)布重點(diǎn)不在于多模態(tài)理解又提升了多少，而是它在 Agent 編程、計(jì)算機(jī)使用、知識工作等場景中的持續(xù)執(zhí)行能力。騰訊混元 Hy3 的核心賣點(diǎn)也在于它在現(xiàn)實(shí)世界中的「行動能力」。DeepSeek V4 則直接把 Agent 能力和長上下文處理作為主打，目標(biāo)明確地指向?qū)嶋H工作負(fù)載。

這種轉(zhuǎn)變的背后，是整個(gè)行業(yè)正在走向「模型效用」的競爭。現(xiàn)在，用戶和企業(yè)客戶越來越不關(guān)心你的模型在某項(xiàng)評測里排第幾，他們關(guān)心的是模型及產(chǎn)品到底能幫自己干好多少活兒：這個(gè)模型能不能幫我寫代碼、能不能處理復(fù)雜文檔、能不能在多步驟任務(wù)里不出錯、能不能以合理的成本跑起來。

圖片來源：DeepSeek 官網(wǎng)

在今天發(fā)布的文末，DeepSeek 引用了《荀子》里的一句話：「不誘于譽(yù)，不恐于誹，率道而行，端然正己」，繼續(xù)錨定了自己的技術(shù)路線。放在當(dāng)下的大模型競爭語境下，這句話的意味很明確——不被外界的評價(jià)和噪音干擾，專注于把事情做對。

DeepSeek 過去一年多的行動，確實(shí)在踐行這個(gè)邏輯：用開源開放建立全球開發(fā)者生態(tài)影響力，用極致的性價(jià)比打破高端 AI 能力的使用壁壘，用扎實(shí)的底層架構(gòu)創(chuàng)新解決開發(fā)者與企業(yè)用戶最真實(shí)的痛點(diǎn)。

從 R1 推理模型的橫空出世，到 V4 把長上下文能力第一次推向普惠區(qū)間，DeepSeek 一直在用一種相對「慢」的方式，做一件更難的事——把頂級模型能力，從少數(shù)人的工具，變成更多人可以直接調(diào)用的基礎(chǔ)設(shè)施。

*頭圖來源：GPT生成

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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