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DeepSeek V4 真要来了！
大家可能听说过很多次，DeepSeek V4就要爱了，这一次可能是最靠谱的时间点了。 就在上周，多位知情人士透露，DeepSeek创始人梁文锋在内部已经明确了节奏：下一代旗舰大模型V4，计划于4月下旬正式与公众见面 。 但这一次，DeepSeek V4干了一件牛逼的事情：完全运行在华为昇腾950PR芯片之上，底层代码从CUDA全面转向华为自研的CANN框架 。 这意味着什么？ 但其实我觉得 DeepSeek V4 虽然会比 V3 更好，但一定没有大家像之前期待的那么炸裂。 我们应该用正常的眼光来看待更多“平凡、也会犯错的 DeepSeek"，哪怕崩溃了，V4 不那么惊艳，也并不影响 DeepSeek 的历史地位，已经它仍然是一家巨牛逼的公司。
32020编辑于 2026-04-20 - 来自专栏热度文章
别卷了，DeepSeek V4 来交卷了
去年DeepSeek的产品线是分开的：V3干通用的活，R1专门搞推理。 DeepSeek从V3.1开始也走了这条路，V4当然也是混合架构。所以R2这个代号，大概率就这么退休了。就像OpenAI的o3，也成了最后一代独立推理模型，直接被吞进了GPT-5。 在很多人觉得“参数规模不太重要了”的今天，DeepSeek用V4说了一句：大就是有效，大就是聪明，大就是领先。但“大”也有代价。参数涨了，推理成本就压不住。 比架构更值得关注的：国产算力V4发布当天，华为云就宣布昇腾超节点完成全栈适配。这背后工程量有多大？DeepSeek需要把大量原本跑在NVIDIAGPU上的CUDA代码，迁移到华为的CANN架构上。 DeepSeek作为国内最强开源力量，正在用V4把国产算力生态拉进真正的实战场景。而且MIT许可证全开源，任何人都能拿去用、拿去改、拿去商用。写在最后V4这次发布，没有去年R1那种颠覆式的震撼。
16331编辑于 2026-04-24 - 来自专栏石云升
DeepSeek 新版本（V4?），内附升级方法
DeepSeek 更新了V4？ 下午5点左右，DeepSeek更新了一个新模型，据说是个小模型，整理能力我个人觉得比3.2是强一点的，但还比不上谷歌的Gemini 3，所以不确定是不是V4。 是不是很神奇，其实离DeepSeek R1发布才1年多，恍如隔世。
1.1K10编辑于 2026-03-17 DeepSeek V4模型技术参数与性能分析
中国AI实验室DeepSeek推出了其最新大语言模型DeepSeek V4的两个预览版本，这是对去年V3.2模型及伴随的R1推理模型的备受期待的更新，后者曾席卷AI领域。 该公司表示，DeepSeek V4 Flash和V4 Pro均为混合专家（Mixture-of-Experts）模型，每个模型拥有100万token的上下文窗口——足以让大型代码库或文档用于提示词中。 DeepSeek表示，由于架构改进，这两个模型比DeepSeek V3.2更高效、性能更佳，并且在推理基准上几乎“缩小了”与当前领先模型（无论是开放还是闭源）的差距。 在编程竞赛基准中，DeepSeek表示两款V4模型的性能“与GPT-5.4相当”。 V4 Flash和V4 Pro都仅支持文本，不像许多闭源同行那样支持理解并生成音频、视频和图像。值得注意的是，DeepSeek V4比当今任何前沿模型都便宜得多。
14310编辑于 2026-04-25DeepSeek V4全网猜测汇总：四大焦点浮出水面
AI圈近期的热度，几乎全被DeepSeek V4的相关猜测承包了。 恰逢DeepSeek-R1发布一周年，官方GitHub代码库中突然曝光的“MODEL1”标识，瞬间点燃全网讨论热情。 今天我们梳理全网真实信息，聚焦大家最关心的四大核心焦点，看看各方都在热议什么~ 焦点一：发布时间——春节前后成共识，外媒与代码线索相互印证 ● 发布时间：关于DeepSeek V4的发布时间，全网猜测高度集中在 ● 业内普遍认为，V4若延续开源路线，将进一步强化这一优势。 春节的烟花要来了，DeepSeek V4 也要点燃中国 AI 的新引擎，不管是想让 AI 精准匹配品牌风格的创作者，还是需要适配行业术语的职场人，如果想通过微调让 V4 变成 “专属定制款”，可以看看 无论你是想微调行业咨询工具、报告生成器，又或是想解放双手的加班党、定制专属 AI 的科技迷，2 月中旬都可以蹲一波 DeepSeek V4 首发，再用 LLaMA-Factory Online 解锁定制新玩法
1.3K20编辑于 2026-01-30- 来自专栏Alter聊科技
DeepSeek V4炸场背后：硅谷在“造墙”，中国在“修路”
时间回到一年多前，DeepSeek-R1的横空出世，为狂奔的大模型创业赛踩了一脚刹车，进入决赛圈的大模型“六小虎”首当其冲。 和硅谷最大的区别，DeepSeek没有扮演吃掉池子里所有鱼的“鲨鱼”，而是像鲶鱼一样激活了整个中国大模型生态，大家纷纷拥抱开源。 有了DeepSeek贡献的“业界标准”，月之暗面在内的大模型团队不需要重复造轮子，快速降低了推理成本。故事并未止步于此。 DeepSeek在训练V4大模型时，同样采用了被验证过的Muon优化器。需要说明的是，开源大模型的“协同进化”并未陷入同质化，正在走向一条“和而不同”的道路。 2025年8月发布的GPT-5，训练成本超过5亿美元；同期的KimiK2Thinking，训练成本约460万美元；DeepSeek没有公布V4系列模型的训练成本，但V3模型仅花费了557.6万美元...
4600编辑于 2026-04-26 DeepSeek V4 API 完全指南：性能实测、成本测算与接入方案（2026）
上周 DeepSeek 官宣 V4 定档，我第一时间就盯上了。原因很简单——我手头有个日均 10 万次调用的知识库项目，之前跑在 DeepSeek V3 上，效果还行但复杂推理经常翻车。 DeepSeek V4 是 DeepSeek 于 2026 年发布的新一代开源大语言模型，万亿参数 MoE（混合专家）架构，激活参数约 370B，代码生成、复杂推理和长上下文理解比 V3 强了一大截。 DeepSeek 选在这个放出 V4，摆明了要在开源阵营里抢回话语权。 DeepSeek 一贯走低价路线，V4 也没让人失望：计费项DeepSeek V4 官方GPT-5Claude Opus 4.6Gemini 3 ProAPI 聚合平台 聚合 (DeepSeek V4) V4 的 API 接口和 V3 完全一致，model 参数从 deepseek-v3 改成 deepseek-v4 就行，SDK 不用换。Q2：V4 的 256K 上下文是真的能用满吗？
15.6K300编辑于 2026-04-23如何看待网传 DeepSeek V4 即将发布并提出「去CUDA化」？
我这两天也在看这个消息，说实话一开始看到“DeepSeek V4 + 去CUDA化”，我第一反应不是模型强不强，而是：这事如果是真的，影响其实比模型性能更大。 所以这次网传DeepSeek V4要“去CUDA化”，本质就是在做一件事： 试图绕开英伟达这条路，自己建立一套能跑通的体系而从现在流出来的信息看，它不是随便说说的那种，而是已经在做实际适配，比如和国产芯片 而DeepSeek这一波，如果真的能在国产芯片上跑通，并且性能不差，那意味着： 算力生态可能开始分裂这对整个行业是个大变量。 说白了就是： 简单任务用便宜模型，复杂任务再上高性能模型这种思路其实和“Token工厂”或者DeepSeek现在在做的事情，本质是一样的——都是在优化成本结构。 最后说一下我的整体看法：DeepSeek V4 本身：值得期待，但还要看真实效果去CUDA化：如果是真的，是战略级变化行业影响：短期炒作，中长期可能改格局一句话总结我自己的感觉： 这不是一次模型升级，更像是在试图改游戏规则如果它真跑通了
29020编辑于 2026-04-20DeepSeek V4已适配华为AI芯片，阿里字节腾讯已提前下单
4月4日消息，根据外媒《The Information》报导，中国人工智能（AI）企业DeepSeek即将推出的新一代大语言模型V4，并已基于包括华为在内的最新国产AI芯片进行了优化。 报道指出，DeepSeek-V4预计将于未来数周内发布。 为确保新模型能在国产硬件上顺利运行，DeepSeek过去数月已与华为及寒武纪（Cambricon）密切合作，针对模型底层程序进行调整与重写，并同步进行测试验证。 相较于过往AI模型开发通常会与美国芯片大厂合作进行性能优化，DeepSeek此次并未向美系AI芯片供应商开放测试，而是优先提供本土芯片厂参与。 此外，该公司亦同步开发两款V4衍生版本，分别针对不同应用场景优化，并同样以中国芯片为基础设计。 市场之所以高度关注DeepSeek-V4，主要来自其前代产品的影响力。
1.1K30编辑于 2026-04-10- 来自专栏机器学习与统计学
DeepSeek V4 传下周发布，核心架构组件曝光，这次可能是真的
DeepSeek V4 要来了？这次可能是真的 4 月 19 日，普林斯顿 AI 实验室研究员 Yifan Zhang 在 X 上发了一条极其简短的帖子——"V4, next week." 能做到万亿参数的关键基础设施 DeepSeek V4 已知信息汇总 综合各方报道，V4 目前已知的信息： 特性 详情 参数规模 约 1 万亿（万亿级 MoE），每个 token 激活约 32-37B 全栈国产算力，这是最大的信号 V4 如果真的完全跑在华为昇腾芯片上，那意味着 DeepSeek 从 CUDA 迁移到了 CANN 框架，实现全链路国产化 这对整个中国 AI 产业的意义远超一个模型发布本身 定价继续卷 每百万 token $0.30，延续了 DeepSeek 一贯的"价格屠夫"风格 V3 时期就已经是业内最便宜的了，V4 在万亿参数的情况下还能维持这个价位，MoE 的稀疏激活功不可没 3. ，这次的信号密度确实是最高的 总结 如果 V4 真的在下周发布，它将是： 国产 AI 模型首个万亿参数级开源模型 首个全面适配国产算力的旗舰大模型 百万级上下文窗口 + 极致性价比的组合 DeepSeek
9810编辑于 2026-04-24 DeepSeek V4 预览版本上线并同步开源，哪些亮点值得关注？
DeepSeek V4 预览版的上线，不仅仅是一个版本号的跳动，我觉得它更像是大模型开源领域的一个“分水岭”。 但 DeepSeek 这次 V4 的技术报告，我是一行一行啃下来的，这里面透露出的工程思路，确实有点东西。 DeepSeek V4 给我的感觉是它终于“开窍”了。在 V4 发布之前，市面上绝大多数模型写代码，本质上还是“填空题”模式。你给一段描述，它补全代码。 DeepSeek V4 虽然开源了，但要真把这样一个百万上下文的“巨兽”跑起来，对硬件的要求依然是天文数字。 去注册个账号试试，反正免费： 反正现在 DeepSeek V4 的接口都已经上架了，薅一下一折羊毛，把你的业务模型升级到 V4，没理由不省这一笔钱。
20830编辑于 2026-04-25- 来自专栏ceshiren0001
DeepSeek 深夜发布 Engram：比 MoE 更节能的突破，V4 架构初露端倪
一向低调的 DeepSeek，在凌晨悄然更新了 GitHub。没有发布会，没有营销话术，只有一篇论文和一个新模块的源码——Engram。 而不少开发者已经开始猜测——这可能不是一篇“孤立论文”，而是 DeepSeek 下一代模型（V4）的重要技术预告。一、一个长期被忽视的问题：大模型到底在“算什么”？ 它解决的是：参数规模 ≠ 计算量必须线性增长但 DeepSeek 的观察更进一步：即便在 MoE 中，用“专家网络”去记忆固定模式，仍然是一种浪费。于是 Engram 出现了。 但 DeepSeek 做的，是把它们重新放回现代 LLM 架构的正确位置。五、V4 会用吗？没人官宣，但信号已经很明显DeepSeek 并没有说 Engram 会直接进入 V4。 这条路，一旦走通，影响的不会只是 DeepSeek。
47210编辑于 2026-01-15 - 来自专栏代码日志
日报 | Anthropic发RSP 2.0；DeepSeek V4将至；Claude史诗宕机；Mythos被关
关键词：<Anthropic><安全治理><RSP><ASL标准><风险阈值> 行业动态 DeepSeek大升级，V4真的要来了？ 圈里都在传，DeepSeek又搞大动作了。 内部人士透露，V4版本已经在路上，性能提升幅度"有点吓人"。 DeepSeek这家公司真的有点东西。从开源模型杀出一条血路，到现在连OpenAI都得正眼瞧一瞧。V4能不能延续V3的神话？ 关键数据： 漏洞发现效率：超过大多数人类安全研究员 关键词：<AI安全><漏洞发现><自动化安全> `<AI能力> AI 中国 DeepSeek搅动AI圈，但现实也在搅动DeepSeek DeepSeek 据说DeepSeek现在面临几个甜蜜的烦恼：算力不够用、人才被疯狂挖角、还有来自各路"致敬者"的竞争。 有业内朋友说得好：DeepSeek搅动了AI圈，但现实也终将搅动DeepSeek。 升级 V4进行中 即将发布 行业观察 大厂扎堆发布AI视频工具，"卖铲人"生意越来越火 最近一个月，Google、Meta、Netflix……但凡叫得上名字的大厂，全在发布AI视频工具。
19510编辑于 2026-04-09 - 来自专栏Sign
DOLO v4
和3.7的区别是，整个流程通了，增加过场动画，技能切换，卡片消费，地形分布，以及角色信息显示。 另外特效上，引入的粒子系统和拖尾，效果不错。 以前对于这些依赖引擎（外力）的东西其实是有点抗拒的。就好像如果接受了这些『外力』，那这个游戏就不是自己做的一样。 那种感觉，有点像在菜鸟眼里，大师之所以画的好其实是他的作画工具好，只要自己挤出一点时间，买上他一样的工具，也能画的和他一样好…… 工具始终只是工具，或者说其实是『增幅器』，实力1的人拿到x10的工具，产出的是1x10的作品，而实力10的人拿到x10的工
815120发布于 2018-04-18 DeepSeek V4来了，英伟达反而涨了：市场到底在买什么？
而就在同一天，DeepSeek发布了全新V4大模型，而且是在华为昇腾芯片上首发。这两件事放在一起，很多人以为美股要抖一抖，结果却没有。（建议先收藏，这可能是你看过最接地气的AI产业分析。） 另一个是——DeepSeek发布了V4，而且是先在华为昇腾上亮相的。我当时的第一反应是：这怎么有点反直觉？ 二、再看DeepSeek这边：牌打得不一样了先简单梳理一下V4到底发了什么。4月24日上午，DeepSeek正式发布并开源了V4系列预览版，分两个版本：Pro（旗舰）和Flash（轻量）。 不过，DeepSeek这次的策略比很多人想象的要聪明得多。它并没有“选边站”，而是同时在英伟达和华为两个平台上完成了适配验证。这意味着什么？意味着DeepSeek给自己留了两条路。 市场算的账很简单：V4虽然支持华为昇腾，但它不仅没有把英伟达排除在外，反而因为是开源模型，“每多一个部署V4的人，都可能多买一张卡”。
14910编辑于 2026-04-25DeepSeek V4尚未发布，已凭爆料刷屏AI圈
最近刷遍各类技术社群、海外社交平台，被一个名字反复轰炸—— DeepSeek V4 。 （全程基于公开爆料和DeepSeek迭代规律推测，非官方实锤，理性看待～） 01 先回顾：DeepSeek的迭代，从来都是“跨越式升级” 要读懂V4的期待值，先得看看DeepSeek的“成长履历”——从 02 爆料汇总：DeepSeek V4，可能藏着这4大核心突破 目前关于V4的官方信息几乎为零，但结合行业爆料、OpenRouter平台的神秘模型猜测，以及DeepSeek的技术路线，我们可以梳理出几个最值得期待的方向 DeepSeek从V1到V3，一直坚持开源路线，V4是否会延续这一传统，让开发者免费使用模型权重，目前还是未知数。 作为长期关注国产AI的博主，我会第一时间跟进V4的发布动态，一旦有官方消息、实测体验，会第一时间分享给大家。 最后想问大家：你最期待DeepSeek V4的哪个功能？
1.4K10编辑于 2026-03-31- 来自专栏低代码平台
DeepSeek V4 来了！超越 Claude Sonnet 4.5，赶紧对接 Claude Code 体验一把
今天DeepSeek在HuggingFace发布了V4系列预览版，包含V4-Pro（1.6T参数49B激活）和V4-Flash（284B参数13B激活），并且提供了兼容Anthropic协议的API端点 env":{"ANTHROPIC_BASE_URL":"https://api.deepseek.com/anthropic","ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"${DEEPSEEK_API_KEY }","API_TIMEOUT_MS":"3000000","ANTHROPIC_MODEL":"deepseek-v4-pro","ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL":"deepseek-v4 -flash","ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL":"deepseek-v4-pro","ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL":"deepseek-v4 -pro","ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL":"deepseek-v4-flash","CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL":"deepseek-v4-pro
49230编辑于 2026-04-24 - 来自专栏百科知识
DeepSeek V4发布，改写全球AI规则，产业链全线爆发
深度绑定DeepSeek的平台、软件、数据公司，以及为模型提供算力、数据支持的合作方，将优先享受模型爆发带来的生态红利，长期价值突出。
6.3K50编辑于 2026-02-12 DeepSeek V4 预览版：一次面向“推理时代”的阶段性宣告
DeepSeekV4预览版：一次面向“推理时代”的阶段性宣告当DeepSeek以“V4预览版”的形式向外界开放时，行业的敏感神经会被立刻触发：这不是一次常规版本号迭代，而更像一种研究共同体式的信号——我先把关键能力放出来 V4预览版所引发的关注，本质上来自这一点：它被期待代表一种从“语言能力”走向“推理能力与系统能力”的转向。 DeepSeek过去给市场的一大印象，就是把“能力/成本比”做成竞争力。因此，V4预览版即便提升推理与稳定性，也很可能同步推进推理加速、部署优化与成本控制。 二、思考：V3→V4的进化路径，以及它对行业可能意味着什么？ 这条路线如果成立，它意味着DeepSeek试图在两件常常矛盾的事之间取得平衡：一方面提升推理深度与可靠性，另一方面维持可部署性与性价比。
9500编辑于 2026-04-2435倍推理加速，成本砍掉97%——DeepSeek V4要重写大模型游戏规则
这篇文章会带你从V3的技术遗产出发，逐层拆解V4的三张核心技术底牌——mHC流形约束超连接、Engram条件记忆架构、以及新一代MoE稀疏计算，看看DeepSeek凭什么用更少的芯片做到了更猛的性能。 这意味着DeepSeek可以更激进地增加模型深度，而不必担心训练过程中出现梯度爆炸或loss震荡。V4能做到万亿参数规模，mHC在背后提供了关键的基础设施保障。 base_url改成DeepSeek的端点即可，其他用法和调用GPT基本一致。V4发布后，只需要把model参数改成对应的模型名称（比如deepseek-v4），就能直接使用新模型的能力。 DeepSeek的价格只有它们的几十分之一到十分之一，但性能却在逼近甚至在某些维度（编程、长上下文）超越了它们。Tech-Now的技术分析指出，V4的推理成本比GPT-4o低了约97%。 对开源社区的示范效应从V3开始，DeepSeek就一直坚持开源策略。V4大概率也会推出开源版本。这对于全球开源社区来说是一个巨大的利好：一个万亿参数级别的SOTA模型，任何人都可以下载、微调、部署。
3.4K120编辑于 2026-04-15
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