文章总结： DeepSeekV4模型正式开源，包含Flash和Pro两个版本，均支持100万tokens上下文长度。该模型采用混合注意力架构等6大创新技术，显著提升长文本处理效率并降低计算复杂度，同时明确适配华为昇腾等国产算力，相关代码已开源供开发者使用。 综合评分： 0 文章分类： 产品介绍

重磅炸场！DeepSeek V4正式开源！100万tokens上下文+国产算力适配，AI圈沸腾了

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2026年4月24日 14:47 北京

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等了几个月，全球AI圈翘首以盼的「王炸级模型」——DeepSeek V4，终于揭开神秘面纱，正式官宣上线+开源啦！

今天上午，DeepSeek API文档率先亮相，紧接着官方就放出大招：DeepSeek-V4 预览版正式开源，从模型到技术报告，一次性全部公开，直接把行业期待值拉满！

划重点！这两个版本，藏着太多惊喜

此次DeepSeek V4按规格分为两个核心版本，DeepSeek-V4-Flash和DeepSeek-V4-Pro，两者都搭载了大家最关心的「超长上下文」能力——100万tokens，最大输出长度更是达到384K tokens！

简单说，这意味着模型能一次性处理百万字级别的文本，不管是超长文档分析、复杂Agent任务，还是大规模推理，都能轻松hold住，再也不用反复切割内容、频繁交互。

更贴心的是，两个版本都支持「非思考模式」和「思考模式」，其中思考模式还能通过reasoning_effort参数，调节思考强度（high/max）。划个重点：处理复杂Agent场景，直接拉满到「max」模式，效率翻倍！

6大核心创新，刷新开源模型天花板

能被AI圈寄予厚望，DeepSeek V4的硬实力绝非偶然。官方介绍，它在Agent能力、世界知识和推理性能上，均实现国内与开源领域领先，背后离不开这6大关键创新：

✅ 混合注意力架构：结合压缩稀疏注意力（CSA）和高度压缩注意力（HCA），大幅降低计算复杂度，让百万tokens长上下文处理更高效；

✅ 流形约束超连接（mHC）：优化传统残差连接，让信号在层间传播更稳定，模型性能更扎实；

✅ Muon优化器：专门针对模型训练设计，加速收敛、提升训练稳定性，让模型学习更高效；

✅ 超强训练管道：Flash版本用32T Tokens预训练，Pro版本用33T Tokens预训练，再经过策略蒸馏优化，推理、编程、世界知识任务表现拉满；

✅ 长上下文效率拉满：推理FLOPs和KV缓存大小大幅缩减，比如Pro版本对比前代V3，FLOPs降低73%，KV缓存减少90%，百万tokens处理不再是难题；

✅ 评估表现惊艳：Pro-Max版本刷新推理和知识任务基准，超越此前所有开源模型，甚至接近部分专有模型水平；Flash-Max版本则在轻量化参数下，实现同等出色的推理性能。

关键答案揭晓！国产算力适配落地

大家最关心的「是否使用国产算力」，这次也有了明确答案——没错！DeepSeek V4果然采用了华为设计的最新芯片，国产算力适配正式落地。

更值得关注的是：

👉 今天下午4点，昇腾CANN将直播DeepSeek V4在昇腾平台的首发，感兴趣的朋友可以蹲守直播，解锁更多实操细节；

👉 寒武纪也已完成适配，基于vLLM推理框架，实现了285B Flash版本和1.6T Pro版本的Day 0适配，适配代码已开源到GitHub社区，开发者可直接取用。

官方走心表态：不诱于誉，不恐于诽

在发布推文的最后，DeepSeek官方引用了《荀子·非十二子》中的一句话：「不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。」

没有过多华丽的宣传，唯有踏实做技术的初心，这或许就是DeepSeek能持续推出优质模型的核心原因。

目前，DeepSeek V4预览版已正式开源，技术报告也同步公开，感兴趣的朋友可以直接戳链接体验、研究，亲自感受这款「国产开源之光」的实力！

话不多说，赶紧去体验，评论区聊聊你对DeepSeek V4的期待吧～

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