DeepSeek-V4预览版发布，百万上下文如何提升AI应用？

概述

DeepSeek-V4 模型预览版于今日正式上线，并同步开源。该模型拥有百万字（1M tokens）超长上下文能力，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均达到国内与开源领域的领先水平。模型根据参数量与成本分为两个版本：DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。

即日起，用户可通过官网 chat.deepseek.com 或官方 App 直接体验 1M 超长上下文对话。API 服务也已同步更新，指定 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可调用。

---

开源链接与技术报告

---

核心特性对比

DeepSeek-V4 引入了全新的注意力机制，通过 token 维度压缩结合 DSA（DeepSeek Sparse Attention）稀疏注意力，在全球范围内实现了领先的长上下文能力，同时大幅降低计算和显存需求。以下是对两版本关键特性的多维对比：

---

Agent 能力深度分析

DeepSeek-V4 针对主流 Agent 产品（如 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy）进行了专门的适配与优化，在代码任务、文档生成等方面均有显著提升。目前 DeepSeek-V4-Pro 已被公司内部员工作为 Agentic Coding 模型使用，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

对于复杂的 Agent 场景，建议启用思考模式并将 reasoning_effort 设置为 max，以充分释放模型的深度推理潜力。

---

技术亮点：百万上下文的实现

DeepSeek-V4 的核心创新在于一种全新的注意力机制——在 token 维度进行压缩，并结合 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）。这一设计使得模型能够高效处理百万 token 的长序列，同时计算和显存需求相比传统方法大幅降低。

官方宣布，从现在起，1M 上下文将成为 DeepSeek 所有官方服务的标配。

---

API 接口更新与迁移说明

现有 API 接口中，deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 这两个模型名称将于 2026 年 7 月 24 日（三个月后）停止使用。在过渡期内，这两个名称将分别指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式与思考模式。建议用户尽快迁移至新的 model_name：deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。

---

结语

DeepSeek-V4 的发布标志着长上下文模型正式进入百万 token 时代，且开源版本在 Agent、知识和推理三大关键维度上均展现出顶尖实力。无论是追求极致性能的 Pro 版本，还是追求性价比的 Flash 版本，都为开发者和企业提供了强有力的选择。我们期待社区在开源模型基础上进行更多创新应用。

常见问题（FAQ）

DeepSeek-V4 预览版有什么主要特点？

DeepSeek-V4 预览版已正式上线并开源，拥有百万字超长上下文，Agent 能力、世界知识和推理性能均领先，提供 Pro 和 Flash 两个版本供选择。

DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 有什么区别？

Pro 版本在 Agent 能力、世界知识和推理上更强，适合复杂任务；Flash 版本更经济快捷，简单任务与 Pro 相当。两者均支持 1M 上下文和思考模式，可通过官网或 API 使用。

如何获取 DeepSeek-V4 的开源模型或调用 API？

开源模型可在 Hugging Face 和 ModelScope 下载；API 调用需设置 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。具体链接和技术报告详见文章。