DeepSeek V4预览版正式开源，包含参数总量1.6万亿（激活49B）的V4-Pro与2840亿（激活13B）的V4-Flash两款模型，均支持100万token超长上下文，采用MIT开源协议。

第三方评测显示，Arena.ai在其代码竞技场中将V4-Pro（思考模式）列为开源模型第3位、综合第14位，并定义为相较V3.2的“重大飞跃”；Vals AI在Vibe Code Benchmark中确认V4以“压倒性优势”位居开源权重模型榜首，超越Kimi K2.6及Gemini 3.1 Pro等闭源模型，较V3.2实现约10倍性能提升——V3.2该基准得分仅为5分。Vals综合指数排名中，V4位列第2，落后榜首Kimi K2.6仅0.07%。

价格方面，V4-Flash输出成本为每百万token 0.28美元，较Claude Opus 4.7低逾99%，为当前小模型区间最低价；V4-Pro输出定价3.48美元，低于Gemini 3.1 Pro（12美元）、GPT-5.4（15美元）、Claude Sonnet 4.6（15美元）及Opus 4.7（25美元），属大模型前沿区间最低档之一。DeepSeek指出，其低价源于对百万token场景的极致效率优化：V4-Pro单token推理算力为V3.2的27%，KV缓存仅10%；V4-Flash对应指标分别降至10%和7%。官方提示，受限于高端算力，当前V4-Pro服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后价格将大幅下调。

技术架构上，V4首创CSA（压缩稀疏注意力）与HCA（重度压缩注意力）混合机制，解决长上下文下注意力计算平方级增长难题；引入mHC流形约束超连接替代传统残差连接，并采用Muon优化器替代AdamW，适配MoE结构与低精度训练。全链路优化带来最高近2倍推理加速。在国产算力适配方面，V4完成华为昇腾NPU平台细粒度专家并行验证，在通用推理负载下实现1.50–1.73倍加速比，系全球首个在国产算力底座完成训练与推理的万亿参数级模型；寒武纪已通过vLLM框架完成V4-Flash与V4-Pro适配，相关代码开源至GitHub。

官方自评保持审慎：V4-Pro在知识与推理任务上接近Gemini等闭源系统，但仍有约3至6个月差距；在Agent与代码任务中表现最接近Claude Sonnet，内部已作为Agentic Coding主力模型，交付质量接近Opus 4.6非思考模式；数学、STEM及竞赛级代码评测中超越Kimi K2.6 Thinking与GLM-5.1 Thinking，成绩比肩顶级闭源模型。Simon Willison指出，V4-Pro是目前已知最大开源权重模型，参数规模超过Kimi K2.6（1.1万亿）、GLM-5.1（7540亿）及V3.2（6850亿）。

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