4 月 24 日的 AI 技术圈再次因大模型的升级而沸腾。

整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

就在 OpenAI 于凌晨刚推出 版本之后的几个小时，国产大模型也迎来了重磅时刻——DeepSeek-V4 预览版官宣上线，并同步开源。

官方发布 58 页完整技术报告，让开源大模型迈入百万 token 高效上下文时代，彻底重构长文本大模型的效率与能力边界。

架构升级，关键技术创新大幅提高上下文效率

从技术架构层面来看，DeepSeek‑V4 没有停留在堆参数、扩数据的传统路线，而是从注意力机制、残差连接、优化器三大底层维度，进行了技术升级。

简单来看，与 DeepSeek-V3 架构相比，DeepSeek-V4 系列保留了 DeepSeekMoE 框架和多词元预测（MTP）策略，同时在架构和优化方面引入了多项关键创新：

采用混合注意力架构，将压缩稀疏注意力（CSA）和重压缩注意力（HCA）结合，用于提升长上下文处理效率。CSA 沿序列维度压缩键值缓存，然后执行 DeepSeek 稀疏注意力（DSA），而 HCA 对键值缓存应用更激进的压缩，但保持了密集注意力；

为了增强建模能力，DeepSeek 也在架构中引入了流形约束超连接（mHC），在传统残差连接基础上进一步增强信息传递能力；

以及 Muon 优化器被引入了 DeepSeek-V4 系列的训练中，用于加快收敛速度并提升训练稳定性。

在训练维度，DeepSeek 在超过 32T 高质量、多样化的 token 上对两个模型进行了预训练，并在此基础上引入了一整套完整的后训练流程，进一步增强模型能力。

同时，据技术报告显示，DeepSeek-V4 系列在长上下文场景下也表现出极高的效率。在百万 Token 的上下文设置下，DeepSeek-V4-Pro 仅需 DeepSeek-V3.2 的 27% 单 Token 推理 FLOP，KV cache 占用仅为 10%。

正因此，DeepSeek 能够将“百万 token 上下文”作为常规能力来支持，从而显著提升长时序任务的可行性，并为测试阶段的进一步扩展提供了空间。正如官方所说：“从现在开始，1M（一百万）上下文将是 DeepSeek 所有官方服务的标配。”

算力支持

值得注意的是，对于行业最关注的国产算力落地，DeepSeek 在技术报告中指出，他们在 NVIDIA GPU 和华为 Ascend NPU 平台上，对细粒度 EP（Expert Parallelism）方案进行了验证。

另一方面，华为昇腾超节点系列产品也宣布全面支持，本次通过双方芯模技术紧密协同，实现异腾超节点全系列产品支持 DeepSeek V4 系列模型。

另外，DeepSeek 官方还提到，旧有的 API 接口的两个模型名 deepseek-chat 与deepseek-reasoner 将于三个月后（2026-07-24）停止使用。当前阶段内，这两个模型名分别指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式与思考模式。

普通用户可直接登录 DeepSeek 官网或官方 App，体验 100 万 Token 上下文带来的震撼能力：一次性上传整本书、整个项目代码、整份合同文档，实现真正的 “一次性读懂、全程记忆、深度推理”。

DeepSeek‑V4 的到来，不只是一次模型升级，更是开源大模型进入 “百万上下文高效时代” 的标志。它用架构创新证明：超长上下文不必靠暴力算力，小激活参数也能拥有顶级推理。

开源地址：

https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4

技术报告：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

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