DeepSeekV4開源炸場！雙算力打通，百萬上下文重塑國產AI格局

4月24日，國產AI領軍企業DeepSeek（深度求索）在官方公眾號重磅宣布，全新系列大模型DeepSeek-V4預覽版正式上線并同步開源。作為國產大模型的標桿之作，V4不僅將百萬字超長上下文變成標配，更在Agent智能體能力、世界知識儲備與推理性能三大維度，拿下國內及開源領域的領先地位。更值得關注的是，它跳出單一算力依賴，同步適配英偉達GPU與華為昇騰NPU，還帶著年初重磅開源的Engram“查算分離”技術，為國產AI開辟出一條低成本、高性能的新路徑。從V3.2橫掃國際奧賽金牌，到Engram重構模型記憶邏輯，再到V4實現百萬上下文普惠，DeepSeek的每一步，都在改寫全球大模型的競爭格局。

一、雙版本齊發：性能旗艦與性價比之選全覆蓋

此次DeepSeek-V4采用“雙版本”策略，精準覆蓋不同用戶需求，且全部開源、全部標配百萬上下文，讓頂尖AI能力不再有門檻。

DeepSeek-V4-Pro：比肩頂級閉源模型的性能旗艦

V4-Pro定位高性能旗艦，總參數達1.6T、激活參數49B，是面向復雜專業場景的“全能選手”。

Agent能力拉滿：在AgenticCoding（智能體編程）評測中，V4-Pro拿下開源模型最佳成績，官方反饋其編程體驗優于Anthropic的Sonnet4.5，交付質量接近Opus4.6非思考模式，僅略遜于其思考模式。目前它已成為DeepSeek內部員工的主力編程模型，適配ClaudeCode、OpenClaw等主流Agent工具，生成PPT、編寫代碼、梳理文檔樣樣精通。

知識儲備領先：在世界知識測評中，V4-Pro大幅領先所有開源模型，僅稍弱于谷歌頂尖閉源模型Gemini-Pro-3.1，堪稱“行走的百科全書”。

推理性能頂尖：數學、STEM學科、競賽代碼等硬核測評中，V4-Pro超越所有公開評測的開源模型，比肩全球頂級閉源模型，推理水平約落后前沿模型3-6個月。

DeepSeek-V4-Flash：普惠百萬上下文的性價比之王

V4-Flash主打“輕量高效、經濟實惠”，總參數284B、激活參數僅13B，是日常場景的“最優解”。它的世界知識儲備略弱于Pro版，但推理能力接近，且因參數更小、激活更低，API調用更快、成本更低。簡單問答、日常Agent任務、輕量文檔處理等場景，Flash版完全夠用，讓普通用戶也能零門檻用上百萬上下文能力。

兩個版本均已同步上線API服務，支持OpenAIChatCompletions與Anthropic接口，只需修改model_name為“deepseek-v4-pro”或“deepseek-v4-flash”即可調用，官網與App也已同步開放體驗。

二、百萬上下文成標配：技術創新打破長文本處理瓶頸

“百萬上下文”是此次V4的核心亮點——100萬Token（約75萬字）的處理能力，意味著模型能一次性讀完整本《三體》、大型代碼庫或百萬字法律合同，全程不丟信息、不丟邏輯。

實現這一突破，靠的是DeepSeek自研的全新注意力機制+DSA稀疏注意力組合拳。傳統長上下文模型，每增加一點長度，算力和顯存需求就會暴漲，成本極高。而V4創新在Token維度壓縮信息，搭配DSA稀疏注意力，只聚焦關鍵信息計算，大幅降低長文本處理的算力與顯存消耗。官方明確表態：從V4開始，百萬上下文將成為DeepSeek所有官方服務的標配，不再是高端專屬能力。

對比前代V3.2，V4在相同上下文長度下，計算量和顯存占用直接下降一個臺階，這也是它能同時在英偉達和昇騰平臺流暢運行的關鍵——不再被高端算力“卡脖子”。

三、跳出單一算力依賴：國產AI的“多平臺適配”野心

此次V4技術報告中，有一個細節被業內高度關注：它不是只優化英偉達CUDA體系，而是同步在英偉達GPU和華為昇騰NPU上，完成細粒度專家并行（EP）方案驗證。

簡單說，DeepSeek-V4的推理路徑，已經具備跨算力平臺適配能力，不再綁定單一芯片。不過目前開源的底層代碼，仍深度依賴英偉達CUDA工具鏈，但官方已明確布局：一邊在現有CUDA生態做極致優化，一邊為華為昇騰預留空間，目標是把模型運行時從單一硬件依賴中解耦。

官方還透露，受限于當前高端算力供給，V4-Pro的服務吞吐暫時有限，但下半年華為昇騰950超節點批量上市后，Pro版價格會大幅下調。這意味著，DeepSeek正與國產算力生態深度綁定，未來普通用戶也能低成本用上頂級性能的大模型。

四、從V3.2到Engram：DeepSeek的技術積累，藏著V4的底氣

V4的爆發不是一蹴而就，而是DeepSeek長期技術深耕的必然結果——從V3.2橫掃國際奧賽，到Engram重構模型記憶邏輯，每一步都在為V4鋪路。

V3.2：推理能力封神，拿下國際四大奧賽金牌

2025年底發布的DeepSeek-V3.2，曾以“推理天花板”之名驚艷行業。它的長思考增強版V3.2-Speciale，結合DeepSeek-Math-V2的定理證明能力，推理性能媲美Gemini-3.0-Pro。

更震撼的是，V3.2-Speciale一舉斬獲IMO（國際數學奧林匹克）、CMO（中國數學奧林匹克）、ICPC（國際大學生程序設計競賽全球總決賽）、IOI（國際信息學奧林匹克）四大賽事金牌。其中ICPC成績達人類選手第二名水平，IOI達第十名，硬核推理能力全球公認。不過Speciale僅面向研究，成本高、不支持工具調用，而V4則把這種強推理能力，變成了可商用、可普惠的標配。

Engram：“查算分離”，重構大模型記憶邏輯

2026年1月，DeepSeek開源重磅論文與模塊Engram，提出顛覆性的“查算分離”機制，創始人梁文鋒親自署名，這一技術正是V4的核心底層支撐。

傳統大模型（不管是密集型還是MoE混合專家架構），參數同時承擔兩個角色：一是“記憶”，存儲海量事實知識（如“中國首都是北京”）；二是“計算”，負責邏輯推理、多步思考。這種“混為一談”的設計，效率極低——記一個簡單事實，也要動用昂貴的矩陣運算，算力浪費嚴重。

而Engram的核心邏輯，就是**“該查表的查表，該算的算”**：

記憶（Engram模塊）：把靜態事實知識，存到低成本的DRAM內存里，需要時直接檢索，不用重新計算，像查字典一樣高效。

計算（MoE模塊）：昂貴的GPU算力，只專注復雜邏輯推理、代碼生成等需要深度思考的任務，不浪費算力在“死記硬背”上。

實測數據顯示，即使把千億參數的Engram記憶表掛載到CPU內存，相比純GPU推理，吞吐量下降不到3%，成本大幅降低，性能幾乎無損。這一技術直接解決了大模型“內存墻”與“算力墻”難題，也是V4能實現百萬上下文、跨平臺適配、低成本運行的關鍵底氣。

五、開源普惠：國產AI的格局與野心

從V2到V4，DeepSeek始終堅持“技術開源、能力普惠”的初心，此次V4開源更是誠意拉滿：開源鏈接同步上線HuggingFace和魔搭社區，技術報告全文公開，開發者可自由下載、部署、二次開發。

在全球AI競爭中，閉源模型（如GPT、Gemini）長期壟斷高端能力，成本高、門檻高，而DeepSeek的持續開源，打破了這種壟斷——讓全球開發者都能用上比肩頂級閉源模型的開源大模型，讓國產AI技術惠及全球。

更重要的是，V4的跨平臺適配、Engram的查算分離，為國產AI產業提供了新方向：不再盲目追求參數規模，而是靠架構創新、算力解耦、成本優化，實現高性能與普惠性的平衡。這不僅是DeepSeek的勝利，更是國產AI從“跟跑”到“領跑”的關鍵一步。

DeepSeek-V4的發布，不止是一款新模型的上線，更是國產AI技術的里程碑——百萬上下文普惠化、推理能力比肩全球頂尖、算力生態自主可控、底層架構創新突破。從V3.2的推理封神，到Engram的記憶革命，再到V4的全面開花，DeepSeek用實力證明：國產AI，完全有能力在全球舞臺上，與國際巨頭正面競爭，甚至引領方向。

未來，隨著昇騰算力的批量落地、Engram技術的深度應用、V4能力的持續迭代，國產AI或將迎來真正的“普惠時代”——頂尖AI能力不再是少數人的專屬，而是賦能千行百業、惠及每個人的基礎工具。而DeepSeek，無疑將是這場變革中，最核心的推動者與引領者。