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　　文 丨《BUG》欄目 周文猛

　　DeepSeek-V4預覽版本，價格屠夫終于發布了。把百萬

　　今日，上下適配昇騰DeepSeek官方宣布：擁有百萬字超長上下文的文打deepseek-v4-pro和deepseek-v4-flash兩款模型發布并開源，即日起登錄官網或官方App即可與最新的到毛DeepSeek-V4對話，探索1M（百萬）超長上下文記憶的國產格全新體驗，API服務已同步更新。腰斬

　　據官方公布基準測評，價格屠夫在上下文長度、把百萬知識、上下適配昇騰推理及Agent等能力上，文打DeepSeek V4性能比肩國際頂級閉源模型，到毛達到國際開源模型一流水平。國產格《BUG》欄目對比發現，腰斬在API調用價格上，價格屠夫去年以一己之力撬動國內大模型行業降價的DeepSeek，V4版本再次開出了行業“最低價”。

　　“雖然每百萬Tokens調用價格國內模型均未下降太多，但超長上下文長度及不俗的性能，讓其極具競爭優勢！”有業內人士在與《BUG》欄目溝通中感慨：“那個大模型價格屠夫，又回來了！”

　　性能比肩頂級閉源模型，知識、推理能力領先

　　根據DeepSeek的官方介紹，V4系列共包括兩個版本模型：DeepSeek-V4-Pro總參數1.6T、激活參數49B，預訓練數據33T；DeepSeek-V4-Flash總參數284B、激活參數13B，預訓練數據32T；兩者均原生支持100萬token上下文。

　　據DeepSeek披露的基準測試數據，在知識與推理類測試中，DeepSeek-V4-Pro-Max在Apex Shortlist和Codeforces兩項測試中取得了最優性能，超越Claude-Opus-4.6-Max、GPT-5.4-xHigh、Gemin-3.1-Pro-Hight等國際模型，展現了極強的邏輯與算法能力；在SimpleQA Verified測試中較Gemini-3.1-Pro-High略有差距但領先于Claude和GPT。

　　在Agentic能力測評中，V4、Opus-4.6、Gemin-3.1-pro三款模型在SWE Verified任務上打成平手，且DeepSeek在Toolathlon任務上取得了僅次于GPT-5.4-xHigh的水平，在Terminal Bench 2.0上取得了優于Opus-4.6的水平，體現了在復雜指令執行與工具調用場景下的優勢。

　　目前DeepSeek-V4已成為公司內部員工使用的Agentic Coding模型，根據評測反饋使用體驗優于Sonnet 4.5，交付質量接近Opus 4.6 非思考模式。

　　在數學、STEM、競賽型代碼的測評中，DeepSeek-V4-Pro 超越當前已公開評測的絕大多數開源模型，取得了比肩世界頂級閉源模型的成績。

　　綜合來看，在知識處理及推理能力上，DeepSeek-v4取得了較國內開源模型全方位領先，比肩國際的測評能力。但在Agentic能力方面，雖然最新的DeepSeek-v4有了不錯的提升，但較國內及國際第一梯隊的能力并未拉開差距，彼此各有領先。

　　“標配”100萬上下文，價格屠夫“回來了”

　　相比于各項基準測試中體現的性能優勢，本次V4發布最大的特色，莫過于長文本能力的突破以及API調用價格的進一步下探。

　　得益于DeepSeek-V4開創的全新注意力機制，V4通過在token維度進行壓縮并結合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），實現了全球領先的長上下文能力，且相比傳統方法大幅降低了對計算和顯存的需求，將1M（一百萬）上下文變成了DeepSeek所有官方服務的標配。

　　一年前，100萬上下文還是Gemini的獨家王牌，即使是近期發布的多數主流國產開源模型中，模型上下文的長度也多位于128K—200K區間，而DeepSeek直接把百萬上下文從“高端閉源功能”，做成了開源標配。

　　在API價格調用上，相較于目前GLM-5.1輸入單價1.3元-2元/百萬Tokens（緩存命中），以及Kimi-K2.6 1.1元/百萬tokens（緩存命中），DeepSeek-v4 -pro及flash兩個版本，輸入單價分別為1元/百萬tokens及0.2元/百萬tokens，雖然價格降幅不大但均為最低，且上下文長度擴展了數倍。

　?。―eepSeek-v4系列模型API調用價格）

　　（Kimi-k2.6模型API調用價格）

　?。℅LM-5.1模型API調用價格）

　　“DeepSeek-v4此次發布帶來的性能突破，較DeepSeek-R1發布時帶給外界的沖擊要小了一些，各項性能依然處于第一梯隊，但領先優勢并未完全拉開?！痹跇I內人士看來，“此次V4模型的發布，更多的在于長文本能力的提升及價格的進一步下探。”

　　該人士感慨道：“此前DeepSeek-V3及R1模型發布后，其通過底層技術創新帶來的性能優勢，直接推動整個國內大模型行業集體降價，雖然此次V4版本每百萬Tokens調用價格較國內同行并未下降太多，但依然具有競爭力，那個大模型價格屠夫又回來了！”。

　　“下半年批量上華為算力，Pro價格會大幅下調”

　　值得注意的是，在DeepSeek-v4公布API價格的信息的最下層位置，官方特別標注指出：“受限于高端算力，目前Pro的服務吞吐量十分有限，預計下半年昇騰950超節點批量上市后，Pro的價格會大幅下調?！?/p>

　　這意味著，此次發布的v4系列模型，已經針對華為昇騰950超節點完成適配，只要昇騰950上市，廣大用戶便可基于國產算力用上比肩國際頂級閉源模型的DeepSeek-v4。

　　在官方開源的技術文檔中，DeepSeek也提及了這一點，直言v4已在NVIDIA GPU和HUAWEI Ascend NPUs平臺上驗證了精細粒度的EP（專家并行）方案，相較于強大的非融合基線，其在通用推理任務上可實現1.50-1.73倍的加速效果，而在對時延敏感的場景（如RL推演和高速代理服務）中則可達到1.96倍的加速效果。

　　而在V4發布后，華為昇騰也同步宣布“超節點全系列產品支持DeepSeek V4系列模型”。據悉，昇騰950通過融合kernel和多流并行技術降低Attention計算和訪存開銷，大幅提升推理性能，結合多種量化算法，實現了高吞吐、低時延的DeepSeek V4模型推理部署。

　　本月上旬，英偉達創始人黃仁勛在接受Dwarkesh Patel專訪時曾言：“如果DeepSeek先在華為平臺上發布，那對我們國家（美國）來說將是災難性的。”在黃仁勛看來，雖然DeepSeek是一款開源模型，同樣可被用于英偉達產品上，但如果DeepSeek專門針對華為算力進行優化，在高端算力采購受限等局限下，英偉達將處于劣勢。

　　如今看來，雖然DeepSeek也針對英偉達算力進行了EP方案驗證，但黃仁勛擔心的事情還是發生了。在業內人士看來，“V4是算力博弈逼出來的產物，在未來一年，國產大模型跑在國產卡上，將逐漸成熟。”

　　多模態能力仍未出現

　　比較遺憾的是，DeepSeek V4雖然發布了，但該版本依然是一款純文本模型，沒有太多的文生圖、文生視頻等多模態能力。這也讓普通用戶快速體驗評測一款模型，平添了不少難度。

　　畢竟，在大語言模型能力不斷提升、幻覺率逐漸下降的當下，常規、單一的知識問答，已很難客觀反映一款模型的綜合能力。對于多數用戶而言，想要直觀感受V4模型的能力，還得下載并親自用上一陣子。

　　V4系列模型發布的同時，近期DeepSeek還曝出了計劃融資500億元的消息，有接近DeepSeek的知情人士透露，DeepSeek融前估值為3000億元，約合440億美元，目前騰訊控股、阿里巴巴集團均正在洽談投資DeepSeek。不過，對于融資相關事宜，DeepSeek方面至今未正面回應媒體問詢。

　　或許，對于DeepSeek創始人梁文鋒而言，在全球大模型“智力”增長放緩，行業人才競爭加劇、行業多模態化、Agentic化趨勢不斷凸顯的情況下，借V4發布適時融資壯大實力，也不失為一個明智之舉。

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責任編輯：張喬松