DeepSeek V4 正式发布：国产大模型突破百万级上下文，与华为昇腾深度适配

引言

2026年4月28日，中国自主研发的人工智能大模型DeepSeek正式发布其V4系列版本，包括DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash两款模型。这一系列在多个核心技术维度实现了跨越式升级，尤其是在百万级超长上下文处理、全球实时知识储备以及复杂逻辑推理方面。这一发布标志着国产大模型在开源领域继续保持竞争力，同时也引发了业界对中美AI竞争格局的广泛关注。

核心特性

DeepSeek V4系列采用了多项技术创新，其中最引人注目的是其原生的100万token（1M）上下文窗口。相比上一代V3.2的128K限制，这一提升使其能够处理超长文档、多章节书籍或复杂的多轮对话任务。此外，模型支持“思考模式”（Thinking）和“非思考模式”（Non-Thinking），以满足不同场景下的性能需求。

架构上，V4继续沿用了混合专家（MoE）结构，并引入了多项优化技术。根据官方API文档和Hugging Face模型卡介绍，V4-Pro拥有约1.6万亿总参数，每token激活约49亿参数；V4-Flash则拥有约2840亿总参数，每token激活约130亿参数。两者均支持多模态输入（文本、图像、音频），并针对长上下文场景进行了专门的效率优化。

价格与性能

DeepSeek V4系列在保持高性能的同时，也延续了其一贯的高性价比优势。根据多家媒体实测与公开信息，V4-Flash在输入价格为每百万token约0.14美元，输出价格约0.28美元，而V4-Pro的价格则略高。相比之下，GPT-5.5的输入价格约为5美元/百万token，输出价格约为30美元/百万token。这意味着DeepSeek V4在某些使用场景下，成本可低于同类闭源模型的85%以上。

在基准测试方面，DeepSeek发布的论文和社区初步评测显示，V4在代码生成、长上下文检索以及复杂任务规划等指标上表现优异。其中，SWE-bench Verified分数超过80%，接近甚至超过了一些闭源顶级模型。此外，V4在“针在干草堆”（Needle-in-a-Haystack）测试中达到了97%的准确率，得益于其创新的Engram条件记忆机制，大幅提升了长文本中的信息定位能力。

硬件适配与开源

值得一提的是，DeepSeek V4特别强调了与国产芯片生态的深度融合。根据路透社等多家媒体报道，DeepSeek与华为合作，将V4针对华为昇腾910系列芯片进行了推理优化。尽管模型训练仍使用NVIDIA H800/H20等硬件，但推理阶段已优先支持华为昇腾与寒武纪等国产方案。这一举措旨在降低对海外芯片的依赖，推动国产算力生态的建设。

同时，DeepSeek延续了其开源策略。V4系列采用MIT许可证，已在Hugging Face等平台公开模型权重。开发者可以自由下载、修改和商用，这为研究机构与企业提供了极大的便利。官方还提供了OpenAI兼容和Anthropic兼容的API接口，方便现有用户迁移与集成。

行业影响

DeepSeek V4的发布，进一步加剧了全球AI领域的竞争。多位分析师指出，随着中国厂商在开源模型上的持续投入，美国闭源模型的市场优势正在被削弱。特别是在代码生成与Agent（智能体）任务方面，DeepSeek V4展现了强大的潜力，被视为开源模型中的领先者。

对于国内产业而言，V4的推出也为AI应用落地提供了新的基座。从金融分析、智能客服到内容创作与代码辅助，百万级上下文的能力将大幅拓展大模型在实际业务中的应用边界。此外，与国产硬件的深度适配，也为算力产业链的自主可控提供了示范。

结语

DeepSeek V4系列的上架，标志着国产大模型在技术深度与生态建设上迈出重要一步。其超长上下文、多模态支持、开源开放以及与国产芯片的紧密结合，不仅展示了技术创新，也体现了产业链协同的成果。未来，我们期待看到更多基于V4的实际应用落地，以及开发者社区在开源生态中的持续贡献。

参考资料

• 新浪新闻：《新浪人工智能热点小时报丨2026年04月28日08时》
• 路透社：《DeepSeek-V4, Chinese AI model adapted for Huawei chips》
• Hugging Face：DeepSeek-V4-Pro 模型页
• Mashable：《DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Gemini》
• DeepSeek官方API文档：DeepSeek V4 Preview Release