DeepSeek V4 核心技术矩阵
打破算力枷锁，以硬核算法实现在复杂推理、长文本理解和工程执行上的全面进阶。
1M 超长上下文
支持一次处理更长的代码、合同、研究资料和知识库内容，减少来回切分上下文带来的理解损失。
工业级代码生成与调试
不只是补全代码，更适合阅读工程上下文、理解跨文件依赖、辅助重构和处理复杂开发任务。
顶尖级数学推理能力
在数学和复杂逻辑问题上表现突出，更适合需要分步骤推导、检查过程和组织严谨答案的任务。
灵活的推理深度
从快速响应的 Non-think，到更强调结果上限的 Think Max，V4 支持根据任务难度灵活选择思考深度。
更稳定的训练设计
通过 mHC 和 Muon 等设计，V4 更重视大模型在训练与推理过程中的稳定性，让复杂任务下的输出更可靠。
统一的模型家族
从 Flash 到 Pro，再到不同推理模式，V4 系列提供了更清晰的型号与能力层级，便于用户按需求选择。
自研架构突破
DeepSeek V4 的核心驱动力：混合注意力机制、mHC 架构锁死训练稳定性，以及 Muon 优化器。
mHC 流形约束架构
引入流形约束超连接（mHC）强化残差连接，显著增强万亿级模型在极深层网络中的信号传播稳定性，同时保持极高的模型表达能力。
混合注意力架构
创新结合压缩稀疏注意力（CSA）与重度压缩注意力（HCA）。在 1M 上下文推理中，仅需 DeepSeek-V3.2 约 27% 的 FLOPs 和 10% 的 KV 缓存。
DeepSeek V4 模型家族
同一系列下，既有更强的 Pro，也有更轻更快的 Flash，同时保留基础版本用于能力对比。
DeepSeek V4 Pro
更适合复杂推理、代码工程、长文档分析和需要更高回答上限的任务。
DeepSeek V4 Flash
更强调效率与部署性价比，在给足思考预算时，依然能在很多复杂任务上保持很强表现。
DeepSeek V4 Base
基础版本更适合观察模型原始能力差异，也是理解整个 V4 系列能力结构的重要参考。
权威性能基准评测
这里展示的是基础模型层面的对比，用来快速观察 V4-Pro-Base、V4-Flash-Base 与 V3.2-Base 的差异。
DeepSeek 基础模型快照
主流模型深度对比
以下对比基于 /intro 中的顶尖模型评测数据，用于快速观察 DeepSeek-V4-Pro-Max 所处的大致位置。
| 评估维度 | Opus-4.6 Max | GPT-5.4 xHigh | Gemini-3.1-Pro High | K2.6 Thinking | GLM-5.1 Thinking | DS-V4-Pro Max |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (EM) | 89.1 | 87.5 | 91.0 | 87.1 | 86.0 | 87.5 |
| GPQA Diamond (Pass@1) | 91.3 | 93.0 | 94.3 | 90.5 | 86.2 | 90.1 |
| LiveCodeBench (Pass@1) | 88.8 | - | 91.7 | 89.6 | - | 93.5 |
| Codeforces (Rating) | - | 3168 | 3052 | - | - | 3206 |
| MRCR 1M (MMR) | 92.9 | - | 76.3 | - | - | 83.5 |
| Toolathlon (Pass@1) | 47.2 | 54.6 | 48.8 | 50.0 | 40.7 | 51.8 |
行业深度应用方案
将顶尖 AI 能力转化为实际生产力，为知识密集型行业提供安全、高效、低成本的智能化转型底座。
智能科研加速
适合整理长篇研究资料、比较不同结论、提炼重点，并在多份材料之间保持较稳定的上下文理解。
金融合规风控
面对长合同、财报、制度文档和多份风控材料时，更适合做跨文档阅读、比对和多条件分析。
工业级代码中台
适合大型代码仓库阅读、跨文件依赖理解、复杂重构辅助和更强调工程上下文的一类开发任务。
DeepSeek V4 常见问题解答
关于 DeepSeek V4 的一切，都在这里为您揭秘。
DeepSeek V4 相比前代版本有哪些突破？
核心变化主要有三点：支持 1M 超长上下文、采用混合注意力架构提升长上下文效率，以及通过 mHC 和 Muon 提升大模型训练与推理稳定性。
DeepSeek V4 的推理能力是如何训练的？
DeepSeek-V4 基于 32T+ 高质量数据进行预训练，并通过多阶段后训练继续强化代码、数学、知识问答和长文本理解等能力。
DeepSeek V4 是否支持私有化部署？
当前首页重点介绍的是型号、推理模式和能力对比。具体部署方式建议以官方正式发布的说明为准。
开发者如何快速迁移至 V4 平台？
从使用角度看，先确认任务更适合 Pro 还是 Flash，再根据难度选择 Non-think、Think High 或 Think Max，会比直接迁移到某个固定模式更重要。
V4 在中文语境下的表现如何？
首页当前更强调 V4 在复杂推理、代码、长上下文与工具型任务中的表现。对于中文用户来说，更直接的优势是可以在长资料、多文档和复杂任务中保持更稳定的理解。
DeepSeek V4 有开源版本吗？
当前首页基于预览版与公开介绍信息整理，重点是帮助用户理解 V4 系列能力与定位。模型开放策略建议以后续官方说明为准。