1. DeepSeek 发布V4新版本
事件：2026年4月24日，DeepSeek发布并同步开源了其全新大模型产品DeepSeek V4 预览版。该版本的核心亮点为1M超长上下文能力，同时在Agent交互、世界知 识储备与推理性能上，均实现了开源大模型领域的全面领先。
1.1 DeepSeek 发展史梳理
2023 年11月，DeepSeek代码模型首秀。主要包括：DeepSeekCoder：首个开源 代码大模型，支持多语言生成与调试，且性能超越CodeLlama，奠定了技术口碑。 DeepSeek LLM 67B：通用大模型开源，对标LLaMA270B，中英文任务表现领先。 2024 年1-5月，DeepSeek发布国内首个开源MoE模型DeepSeekMoE与第二代 MoE模型DeepSeek-V2，完成细粒度专家共享架构、MLA多头潜在注意力技术的 核心突破，将推理成本压至LLaMA3的1/4、API定价低至GPT-4Turbo的1/70， 大幅拉低AI使用成本；2024年6-8月，公司进一步实现多领域性能跃升，先后发布 代码能力超越GPT-4Turbo的DeepSeek Coder V2、覆盖初等数学至研究生水平的 DeepSeek-Prover-V1.5 数学推理模型。
2024 年12月，DeepSeek实现通用模型的迭代。DeepSeek-V3发布，公司宣称训 练成本仅550万美元，性能对标国际闭源模型，生成速度提升3倍。DeepSeek-VL2 （2024 年12月）：多模态MoE模型，视觉能力显著提升。2025年1月20日， DeepSeek 正式发布第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。 2025 年8月，DeepSeek推出DeepSeek-V3.1，采用混合推理架构，原生支持智 能体工具调用，实现向AI Agent 方向的关键技术突破；同年 12 月发布 DeepSeek-V3.2，完成百万级超长上下文能力的技术预研与验证。2026年4月24日， DeepSeek 正式发布全新大模型DeepSeek V4预览版并同步开源。
1.2DeepSeek模型架构创新
本次发布的DeepSeekV4包含两款混合专家（MoE）模型，分别适配不同场景需求。 其中DeepSeek-V4-Pro主打高性能研发，总参数1.6万亿、激活参数49B，聚焦尖 端复杂任务，整体性能对标行业顶级闭源大模型；DeepSeek-V4-Flash主打轻量化、 低成本落地，总参数2840亿、激活参数13B，主打高性价比部署。两款模型均原生 搭载1M超长上下文能力，全面纳入DeepSeek官方标配服务体系。
DeepSeekV4创新性地融合了CSA（CompressedSparseAttention）与 HCA（HeavilyCompressedAttention）两种技术，构建了高效的混合注 意力架构。在显著降低长上下文推理显存占用的同时，大幅提升了模型的推 理吞吐量。
CSA结合了压缩和稀疏注意力策略，它首先将每个Token的KV压缩成一个 条目，然后应用DeepSeekSparseAttention（DSA），其中每个查询Token 只关注注意力打分最高的Top-k个压缩KV条目，从而降低计算复杂度。
HCA采用与CSA同源的压缩思路，通过对KVCache进行块级聚合，将每 m'个连续Token的KV缓存合并为单个紧凑条目，进一步提升了压缩比。 这种CSA+HCA的混合注意力架构，大幅优化了DeepSeek-V4系列的长上 下文推理效率与显存占用。
从实测数据来看，在1M上下文长度下，DeepSeek-V4-Pro的单Token计算量仅为上一代V3.2 的 25%，累计 KV缓存占用更是仅为后者的 10%。正 是依托这一突破性的效率提升，DeepSeek首次将 1M超长上下文能力从高 端付费功能降维为全系列产品的标配，为大模型的规模化商用奠定了核心技 术基础。
1.3 DeepSeek V4 Pro 性能比肩顶级闭源模型
DeepSeek V4 Pro Agent 能力显著升级，兼具完备世界知识与世界级推理 能力，综合性能已比肩行业顶级闭源大模型。 1）相较于前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力明显增强。在 Agentic Coding 评测中位列开源模型第一梯队；目前已成为 DeepSeek 内部主力开 发模型。据官方评测，其使用体验优于Claude Sonnet 4.5，代码交付质量 接近Claude Opus 4.6 非思考模式，但与 Opus 4.6 思考模式仍存在一定差 距。 2）DeepSeek-V4-Pro 拥有完备的世界知识储备，在专项测评中大幅领先同 类开源模型，整体表现仅稍逊于Gemini-Pro-3.1 顶尖闭源模型。 3）模型聚焦自主编程、工具调用、数学及STEM等高阶复杂任务，依托超大 参数量与高效激活推理机制，基准测试表现突出，可为复杂智能任务提供高 性能求解方案。
通过上图，我们发现：编程能力是本次 DeepSeek-V4 迭代提升的亮点。 DeepSeek-V4-Pro 在 SWE-bench Verified、LiveCodeBench、Terminal Bench 2.0 评测中分别取得 80.6、93.5、67.9 的成绩，整体位居开源模型前 列。 相较于市场主流核心大模型，DeepSeek 系列 API 价格优势显著。据 DevTk.AI 数据，DeepSeek-V4-Pro 输入、输出原价分别为 1.74 美元/百万 Tokens、3.48 美元/百万 Tokens（当前 DeepSeek-V4-Pro 模型开启限时 2.5 折优惠，优惠期至2026/05/31；为客观反映长期定价竞争力，本次采用原价 进行测算），价格显著优于同定位1M上下文商用模型ClaudeSonnet4.6； V4-Flash 系列主打高性价比、高吞吐场景，输入、输出价格分别为 0.14美 元/百万 Tokens、0.28 美元/百万 Tokens。
2. 国产算力厂商相继完成DeepSeek-V4系列模型的部署
相较于过往仅依托NVIDIA CUDA框架的运行模式，DeepSeek-V4本次已 在 NVIDIA GPU 与华为昇腾 NPU双硬件平台，完成细粒度专家并行（EP） 方案的落地验证。根据DeepSeek-V4 报告，在通用推理场景下，相较传统非 融合基线方案，推理性能实现显著提升；针对强化学习推演、高并发智能体 服务等延迟敏感型业务场景，最高可达成1.92倍推理加速，适配性与工程落 地性能优势显著。
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（报告来源：爱建证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
