DeepSeek V4发布：1.6万亿参数开源MoE，百万上下文，价格只要GPT-5.5的十分之一

昨天写GPT-5.5 (opens new window)的时候，结尾说了一句"deepseekV4也发布了，明天单独写一篇来分析一下"。

没错，同一天，2026年4月24日，DeepSeek和OpenAI撞车了。

GPT-5.5凌晨发，DeepSeek V4北京时间白天发。两家同一天放大招，这节奏符合ai的气质（卷起来）。

之前在Opus 4.7那篇 (opens new window)里还调侃DeepSeek"生产队的驴不能这么拖"，结果人家真的在憋大招。

而且这次不是小打小闹——1.6万亿参数、开源、百万上下文、价格只要闭源模型的十分之一。

接下来逐个拆开看看。

一、两个模型：V4-Pro和V4-Flash

DeepSeek这次一口气发了两个模型，都是MoE（混合专家）架构：

V4-Pro——旗舰版

• 总参数：1.6万亿（1.6T）
• 每个token激活参数：490亿（49B）
• 61层，384个路由专家 + 1个共享专家，每次只激活6个
• 训练数据：33万亿token

V4-Flash——轻量版

• 总参数：2840亿（284B）
• 每个token激活参数：130亿（13B）
• 43层，256个路由专家 + 1个共享专家，同样每次激活6个
• 训练数据：32万亿token

录友可能会问：1.6万亿参数，这不是巨贵吗？

不贵。 这就是MoE的精髓——参数虽然多，但每次推理只激活一小部分。V4-Pro有1.6万亿参数，但每个token只用490亿，相当于只用了3%的参数。

打个比方：一个公司有384个专家，但每个项目只派6个人去干活。人多但不是同时上，所以成本可控。

两个模型都开源了，权重放在Hugging Face上，Base和Instruct版本都有。

二、评测数据：编码能力开源天花板

先看最硬的数据。

编码类

评测	V4-Pro	V4-Flash	Claude Opus 4.6	GPT-5.4	Gemini 3.1 Pro
LiveCodeBench	93.5	91.6	88.8	—	91.7
Codeforces	3206	3052	—	3168	3052
SWE-Bench Verified	80.6	79.0	80.8	—	80.6
Terminal Bench 2.0	67.9	56.9	65.4	75.1	68.5

录友可能不知道这几个指标啥意思，我来解读一下：

LiveCodeBench 93.5——这是实时编码能力评测，V4-Pro直接超过了GPT-5.4的91.7。一个开源模型，在编码benchmark上打赢了OpenAI的上一代旗舰，这在以前是不敢想的。

Codeforces 3206分——这是竞赛编程平台的rating，3206分在人类选手中排第23名。GPT-5.4是3168分。一个AI模型，在全球编程竞赛中能排进前30，而且是开源的。

SWE-Bench Verified 80.6——修真实GitHub issue的能力，和Claude Opus 4.6的80.8基本持平。注意这里对比的是Opus 4.6，不是4.7。

Terminal Bench 2.0 67.9——这是Agent全链路工程能力测试，V4-Pro只拿到67.9。GPT-5.5是82.7，差距明显。这也是V4最大的短板：Agent场景还追不上闭源前沿。

不过deepseek在Agent方面，还是有较大提升 ，下图为 V4-Pro 在某 Agent 框架下生成的 PPT 内页示例：

数学类

数学方面V4-Pro也很猛：

• Putnam-2025：120/120，满分通过。Putnam是北美最难的大学数学竞赛之一
• IMOAnswerBench：89.8，接近GPT-5.4的91.4
• HMMT 2026：95.2，略低于Claude Opus 4.6的96.2和GPT-5.4的97.7

知识类——这是短板

评测	V4-Pro	Gemini 3.1 Pro	Claude Opus 4.6
MMLU-Pro	87.5	91.0	89.1
SimpleQA-Verified	57.9	75.6	—
GPQA Diamond	90.1	94.3	—
HLE	37.7	44.4	40.0

知识类评测，V4-Pro全面落后于Gemini 3.1 Pro，也低于Claude Opus 4.6。DeepSeek自己也承认了这一点，说V4在通用知识方面"距离Gemini 3.1 Pro还有差距"。

总结一下评测：编码和数学是开源天花板，甚至超过部分闭源模型；知识和Agent场景还有差距。DeepSeek自己的定位是"略低于GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro"，大概落后前沿3-6个月。

但别忘了——这是开源的。

三、百万上下文：原生支持，不加钱

V4-Pro和V4-Flash都原生支持100万token上下文，不需要额外付费，不需要开什么"长文本模式"。

100万token是什么概念？大约相当于750万字中文，或者一整本《红楼梦》读4遍。

这个上下文长度和GPT-5.5一样，都是100万。但GPT-5.5的价格是$5/$30（输入/输出每百万token），V4-Pro是$1.74/$3.48。同样的上下文能力，价格差了将近10倍。

而且DeepSeek在长上下文的效率上做了很大优化。相比V3.2，在100万token长度下：

• V4-Pro：计算量只有V3.2的27%（3.7倍降低），KV cache只有10%（9.5倍压缩）
• V4-Flash：计算量只有V3.2的10%（9.8倍降低），KV cache只有7%（13.7倍压缩）

怎么做到的？核心是两种混合注意力机制：

CSA（压缩稀疏注意力）——把KV cache压缩4倍，然后只关注最相关的top-k个token（Pro是1024个，Flash是512个），再加一个128 token的滑动窗口保证局部连贯性。

HCA（重度压缩注意力）——更激进，压缩率128倍，在压缩后的表示上做全局注意力。

两种机制交替使用，既能看清近处的细节，又能把握远处的全局。

不过有个短板要说清楚：长上下文检索能力在超过128K之后会下降。MRCR评测在100万token下只有83.5，Claude Opus 4.6是92.9。也就是说，V4能装下100万token，但在超长文档里"找东西"的能力还不如Claude。

对大部分录友来说，日常用到的上下文很少超过128K，所以这个短板影响不大。但如果你的场景是"扔一整个代码仓库进去让AI分析"，要注意这个限制。

四、推理模式：三档可调

V4-Pro和V4-Flash都支持三种推理模式：

• Non-Think：不做深度推理，直接回答。速度最快，token消耗最少
• High：中等深度推理，适合大部分需要思考的任务
• Max：全力推理，使用更长上下文，减少长度惩罚

这个设计和Claude的effort参数思路类似——让用户根据任务难度选择"模型愿意花多少力气思考"。

效果差距有多大？看V4-Pro的数据：

评测	Non-Think	Max	提升
MMLU-Pro	82.9	87.5	+4.6
SimpleQA-Verified	45.0	57.9	+12.9
HLE	7.7	37.7	+30.0

HLE（Humanity's Last Exam，人类最后的考试）从7.7飙到37.7，差距接近5倍。这说明对于真正难的问题，推理模式的选择影响巨大。

实用建议：

• 日常对话、简单问答：Non-Think，省钱省时间
• 写代码、做分析：High，性价比最高
• 数学竞赛、复杂推理：Max，别省这点token

API调用时可以按请求级别切换模式，不用换模型。

五、价格：这才是真正的杀手锏

看完能力，再看价格。这才是DeepSeek V4最炸裂的部分。

模型	输入（缓存命中）	输入（缓存未命中）	输出
V4-Flash	$0.028	$0.14	$0.28
V4-Pro	$0.145	$1.74	$3.48
Claude Opus 4.7	—	$5.00	$25.00
GPT-5.5	—	$5.00	$30.00
GPT-5.4	—	$2.50	$15.00

来算笔账：

V4-Pro vs GPT-5.5：输出价格$3.48 vs $30，GPT-5.5贵了8.6倍。输入价格$1.74 vs $5，贵了2.9倍。

V4-Pro vs Claude Opus 4.7：输出价格$3.48 vs $25，Opus 4.7贵了7.2倍。

V4-Flash就更离谱了：输出$0.28/百万token。跑同样的任务，V4-Flash的成本是GPT-5.5的百分之一。

而且DeepSeek还有缓存命中机制——如果你的请求和之前的请求有大量重复的前缀（比如system prompt），缓存命中后输入价格再打八折。V4-Flash缓存命中后输入只要$0.028/百万token，这个价格基本可以忽略不计。

但价格低不代表能替代。 V4-Pro在编码benchmark上确实接近甚至超过GPT-5.4，但在Agent场景（Terminal Bench 2.0）和知识类评测上还有明显差距。

所以结论很清楚：如果你的场景是编码、数学、批量处理，V4-Pro的性价比碾压一切。如果你需要Agent长任务或者最强的通用知识能力，闭源模型还是更稳。

六、与GPT-5.5、Opus 4.7三方对比

现在市面上三个最值得关注的模型：DeepSeek V4-Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7。怎么选？

维度	DeepSeek V4-Pro	GPT-5.5	Claude Opus 4.7
编码（LiveCodeBench）	93.5	—	—
编码（SWE-Bench Pro）	55.4	58.6	64.3
Agent（Terminal Bench）	67.9	82.7	—
数学（HMMT 2026）	95.2	—	96.2
知识（MMLU-Pro）	87.5	—	89.1
上下文窗口	100万	100万	200K
输出价格/百万token	$3.48	$30	$25
开源	是	否	否
推理模式	三档	无	effort五档

几个关键判断：

纯编码场景：V4-Pro在竞赛编程（LiveCodeBench、Codeforces）上最强，但在真实工程修bug（SWE-Bench Pro）上Opus 4.7还是第一。如果你写的是算法题，V4-Pro更强；如果你改的是线上bug，Opus 4.7更稳。

Agent长任务：GPT-5.5断层领先，7小时稳定运行不是V4能比的。Terminal Bench 2.0差了将近15个百分点。

性价比：V4-Pro碾压。同样水平的编码能力，价格只有闭源模型的十分之一。跑批量任务、做数据处理、搞研究，V4-Pro是最优选。

私有化部署：只有V4能做到。开源权重意味着你可以在自己的服务器上跑，数据不出内网。对金融、医疗、政府这些对数据安全敏感的行业，这是唯一选择。

说白了：V4-Pro是"穷人的Opus（实惠装）"，能力接近前沿，价格差一个数量级。GPT-5.5是"Agent之王"，跑长任务最稳。Opus 4.7是"编码之王"，改bug最准。三个不是替代关系，是各有战场。

七、开源 + 华为昇腾：对国内开发者意味着什么

这次发布有两个对国内开发者特别重要的信息：

第一，完全开源。

V4-Pro和V4-Flash的权重都放在Hugging Face上，Base和Instruct版本都有。你可以下载、微调、部署，不需要申请、不需要审核。

这意味着：

• 企业可以在自己的服务器上跑，数据不出内网
• 研究者可以基于V4做二次开发
• 创业公司可以用V4-Flash搭建低成本的AI产品

第二，华为昇腾Ascend 950原生支持。

DeepSeek宣布V4原生适配华为昇腾950芯片。在当前的芯片环境下，这个消息的意义不用多说。

V4-Flash只需要130亿激活参数，在配置好的单台服务器上就能跑。V4-Pro需要的硬件更多（几十张GPU），但对大厂来说不是问题。

对国内开发者的实际影响：以前想用前沿大模型，要么调OpenAI/Anthropic的API（贵，而且有合规风险）我之前两个claude账号都被封了 (opens new window)，要么用国内厂商的模型（能力差一截）。现在V4-Pro在编码和数学上已经接近闭源前沿，而且可以本地部署，这个选择就很有吸引力了。

写在最后

总结一下 DeepSeek V4：开源平权、价格屠夫、编码天花板。

对开发者来说：

• 预算有限的：V4-Pro是目前性价比最高的选择，编码能力接近前沿，价格只要十分之一
• 跑批量任务的：V4-Flash的$0.28/百万token输出价格，跑多少都不心疼
• 需要私有化部署的：V4是唯一能本地跑的前沿级模型
• 跑Agent长任务的：还是GPT-5.5更合适，V4在这块差距明显
• 改线上bug的：Opus 4.7的SWE-Bench Pro 64.3还是最强

不过这里还是要说明一下：编码天花板"说的是benchmark，不是真实开发体验

我们平时写代码，靠的是Agent——接入Claude Code CLI，让模型自己定位问题、改代码、跑测试、验证结果，这是一整套链路。V4在LiveCodeBench、Codeforces这些"做题"场景确实猛，但Terminal Bench 2.0只有67.9，GPT-5.5是82.7，Opus 4.7在Agent编码上更是公认最强。

做题强不等于干活强。 真正接入CLI跑Agent任务，DeepSeek V4和Claude还是差了不少。benchmark上的"编码天花板"，到了真实开发场景里，可能只是"编码中等偏上"。

所以录友们别被benchmark迷惑了——如果你的日常是用Agent写代码，Claude Code + Opus 4.7还是第一选择（但确实贵）。

目前我个人感受写代码，写文章性价比最高的还是 Claude agent + Cli + GLM5.1

V4的优势在性价比和开源，不在Agent体验。而现在agent其实是里普通用户最近的一种交互方式。

一周之内，Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4接连发布。三家各有所长，没有谁能通吃。

DeepSeek 依然是国产开源之光！！

加油