蓝鲸新闻4月24日讯（记者朱俊熹）时隔近一年，DeepSeek终于端出新一代模型DeepSeek-V4的预览版本。在这段时间内，团队虽然也保持了更新，但更多的还是基于V3进行小版本迭代。而根据官方介绍，全新的DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。
按照模型大小的不同，此次发布同时提供DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash两个版本。其中，Pro版本主打性能，强调可以比肩顶级闭源模型。具体来看，该模型的Agent能力相比前代模型显著增强。在SWE Verified (Resolved)等Agent相关评测中，V4-Pro的表现要接近或优于Anthropic的Claude-Opus-4.6-Max、谷歌的Gemini-3.1-Pro-High，但不及OpenAI的GPT-5.4-xHigh。
在世界知识方面，DeepSeek-V4-Pro的表现要大幅领先于Kimi-K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等其他开源模型，仅略逊于顶级闭源模型Gemini-Pro-3.1。而在数学、STEM 以及竞赛型代码等高强度推理任务中，V4-Pro已超越现有公开评测中的所有开源模型，整体表现接近世界第一梯队闭源模型。
DeepSeek-V4-Flash版本走的则是更快捷高效的路线。相比Pro版，V4-Flash在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。由于模型参数和激活更小，V4-Flash能够提供更加快捷、经济的API服务。
为了验证DeepSeek-V4模型的实际表现，蓝鲸科技将其与腾讯混元昨日发布的新一代模型Hy3 preview进行了直接评测。首先是一个难倒过很多模型的经典文字题：“我想去洗车，洗车店距离我家50米，你说我应该开车过去还是走过去？”两款模型均能识别出问题中的陷阱，并给出了相应的正确回答。
在更复杂的任务中，两个模型的差异开始体现。以“生成一个可直接运行的AI模型价格对比网页工具”为例，这一任务不仅测试代码能力，还要求模型具备将模糊需求转化为完整产品的端到端交付能力。
从结果来看，DeepSeek-V4和Hy3 preview均能生成可运行的单文件HTML页面，支持交互输入和数值调整，图表信息真实正确，数据变化后图表也会跟着更新。但在产品层面，DeepSeek-V4生成的页面更简洁明确、审美清晰，而Hy3 preview的网页呈现略显繁琐、重复信息较多。
在世界知识考察中，例如判断“日本首都是大阪”、“便利店普遍24小时营业”等说法的正误，两款模型都能给出正确判断，并提供解释。在第二个选项的说明中，DeepSeek-V4表现更进一步，额外引用了2024年的相关信息作为补充，指出近年来日本便利店24小时营业的“普遍性”正逐步下降，使整体回答更具时效性与现实感。
在DeepSeek-V4缺席的这段时间内，大模型行业已经发生了明显变化：Coding与Agent能力快速提升，多模态能力也在成为新一轮竞争焦点。而回到DeepSeek-V4本身，此次更新依然没有加入多模态，但在Agent与长上下文两个方向给出了明确推进。
尤其是在长上下文能力上，DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制。通过在token维度进行压缩，并结合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现百万级上下文处理能力，同时显著降低计算与显存开销。官方也明确表示，1M上下文将成为后续所有服务的标配。
价格方面，DeepSeek-V4-Pro的定价为：每百万token 1元（命中缓存）、12元（未命中缓存），输出价格24元/百万token。DeepSeek-V4-Flash的定价为：每百万token 0.2元（命中缓存）、1元（未命中缓存），输出价格2元/百万token。
作为参考，Hy3 preview在腾讯云大模型服务平台TokenHub上的定价为：输入价格最低1.2元/百万tokens，输入命中缓存价格0.4元/百万tokens，输出价格最低4元/百万tokens。
从定价结构来看，DeepSeek-V4-Flash版本在性价比上更具冲击力。对于Pro版本的价格，DeepSeek解释称，“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。”
这也意味着，DeepSeek-V4在算力侧正与国产算力体系形成更深层的协同关系，未来更便宜的单位Token成本，要靠国产AI芯片的大规模部署来兑现。华为官方也表示，昇腾一直同步支持DeepSeek系列模型，本次通过双方芯模技术紧密协同，实现昇腾超节点全系列产品支持DeepSeek V4系列模型。
近段时间以来，市场也传出DeepSeek正在寻求新一轮融资，并与腾讯、阿里等投资方接触的消息。一方面，DeepSeek需要持续强化其在人才与研发投入上的竞争力，以应对大厂的“挖角”压力。另一方面，DeepSeek-V4的亮相更像是下一阶段的起点。如何逐步缓解高端算力供给的约束，并将模型能力更稳定地转化为可持续的产品形态与商业体系，将成为DeepSeek接下来必须面对的核心课题。
（文章来源：蓝鲸财经）
