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DeepSeek V4模型概况

2026年4月24日消息，中国AI实验室DeepSeek上次发布的模型是V3.2（以及V3.2 Speciale），于去年12月发布。如今，他们推出了备受期待的V4系列的首批两款预览模型，分别是 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。

这两款模型均为100万token上下文的混合专家模型。Pro模型总参数为1.6T，激活参数为49B；Flash模型总参数为284B，激活参数为13B，且都采用标准的MIT许可证。

DeepSeek-V4-Pro成为新的最大开源权重模型，它比Kimi K2.6（1.1T）和GLM - 5.1（754B）更大，是DeepSeek V3.2（685B）的两倍多。

在Hugging Face上，Pro模型大小为865GB，Flash模型为160GB。期望经过轻度量化的Flash模型能在128GB M5 MacBook Pro上运行，若能从磁盘流式加载必要的激活专家，Pro模型也有可能在上面运行。

模型测试情况

目前，通过 OpenRouter，使用 llm - openrouter 对这些模型进行了测试，代码如下：

llm install llm - openrouter
llm openrouter refresh
llm - m openrouter/deepseek/deepseek - v4 - pro 'Generate an SVG of a pelican riding a bicycle'

还展示了 DeepSeek-V4-Flash生成的鹈鹕图和 DeepSeek-V4-Pro生成的鹈鹕图，并可对比 去年12月从DeepSeek V3.2、去年8月从V3.1 以及 2025年3月从V3 - 0324 得到的鹈鹕图。

成本优势显著

鹈鹕图效果不错，但更值得关注的是其成本。DeepSeek V4是非常便宜的模型，其 定价页面显示，Flash模型输入每百万token收费0.14美元，输出每百万token收费0.28美元；Pro模型输入每百万token收费1.74美元，输出每百万token收费3.48美元。

与Gemini、OpenAI和Anthropic前沿模型对比如下：

DeepSeek-V4-Flash是小型模型中最便宜的，比OpenAI的GPT - 5.4 Nano还便宜；DeepSeek-V4-Pro是较大前沿模型中最便宜的。

效率与性能情况

DeepSeek论文显示，他们在此次发布中注重效率，尤其是针对较长上下文的提示。在100万token上下文场景下，DeepSeek-V4-Pro单token的浮点运算次数（以等效FP8浮点运算次数衡量）仅为DeepSeek-V3.2的27%，KV缓存大小仅为10%；DeepSeek-V4-Flash单token的浮点运算次数仅为DeepSeek-V3.2的10%，KV缓存大小仅为7%。

论文中自行报告的基准测试表明，Pro模型与其他前沿模型具有竞争力，但有说明：“通过扩展推理token，DeepSeek-V4-Pro-Max在标准推理基准测试中表现优于GPT - 5.2和Gemini - 3.0 - Pro。然而，其性能略逊于GPT - 5.4和Gemini - 3.1 - Pro，这表明其发展轨迹比最先进的前沿模型大约落后3到6个月。”

后续期待

一直关注 huggingface.co/unsloth/models，预计Unsloth团队很快会推出一系列量化版本，很期待看看Flash模型在自己机器上的运行效果。

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本文发布于 2026年4月24日 上午6:01 ，可在 Mastodon、Bluesky、Twitter 上关注作者，或订阅作者的时事通讯。

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