DeepSeek V4 发布日期及深度解析即将到来的新功能

即将发布的 DeepSeek V4 会再次创造历史，还是会超越过去？DeepSeek 曾震惊整个 AI 行业，证明了无需 1 亿美元和一仓库的英伟达 H100 显卡，就能构建出媲美 ChatGPT 的前沿大语言模型。

但在热度悄然褪去后，DeepSeek 即将携 V4 强势回归。我们将为您详细介绍 DeepSeek V4 发布时间、新增功能以及值得期待的亮点，让您不错过 AI 发展的最新动向。

第 1 部分：DeepSeek 是什么？

DeepSeek 是一家位于中国杭州的 AI 研究实验室，在过去几年里一直在挑战 OpenAI ChatGPT 等 AI 巨头。它开发并以开源许可证发布大语言模型（LLM），最令人瞩目的是以极低的运营成本实现了强大的性能表现。

该公司在 2025 年初发布 DeepSeek R1 时登上全球头条，这是一款推理模型，在数学和编程基准测试中可与 OpenAI 的 o1 相媲美，据报道训练成本仅约 600 万美元。相比之下，GPT-4 的训练成本估计超过1 亿美元。这一消息导致英伟达市值单日蒸发 6000 亿美元。

尽管开局火爆，DeepSeek AI 的势头在这一年逐渐放缓。其在开源模型市场的份额从 2025 年初的约 50% 下降到年底的不足 25%，在十二个月内失去了一半的市场地位。

当前版本与即将推出的 V4 模型

随着竞争对手快速追赶，DeepSeek 在 2025 年 12 月推出了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale，这两款模型均可在网页端、应用端和 API 免费使用。

现在，DeepSeek 据报道正在准备推出 DeepSeek V4。该版本预计将解决以往版本的薄弱环节，以及 DeepSeek 在多模态竞争中明显落后的领域，例如视觉内容处理, AI 搜索，以及长上下文记忆.

第 2 部分：DeepSeek V4 发布时间及目前已知信息

尽管众多用户翘首以盼，但 DeepSeek V4 发布时间尚未得到官方确认。3 月初，DeepSeek V4 Lite 曾短暂出现在平台上，这进一步加剧了用户的期待。一些报道和早期讨论表明，它可能最早于 2026 年 4 月发布。

不过，已有关于架构和内部基准测试的泄露细节，为我们勾勒出 V4 实际开发目标的清晰轮廓：

• 编程能力：据称 DeepSeek V4 编程性能在 SWE-bench Verified 测试中得分约 81%，高于 V3 的 69%，但尚未经过独立验证。凭借 100 万 token 的上下文窗口，该模型可以一次性处理整个代码库。
• 长期记忆：V4 基于 Engram 记忆架构构建，将事实回溯与主动推理分离。内部基准测试显示，在百万 token 规模下，"大海捞针"准确率达到 97%。
• 多模态：与以往仅支持文本的 DeepSeek 模型不同，V4 在预训练期间原生集成了文本、图像和视频功能，而非后期附加。

即便有这些进展，纳斯达克或纽交所等主要交易所仍没有 DeepSeek 股票。DeepSeek 是一家中国私营 AI 初创公司，由中国量化对冲基金高瓴资本全额资助和持有。它尚未公开上市，也未宣布任何上市计划。

DeepSeek V4 预期价格

V4 的预期定价 为每百万输入 token 0.30 美元，每百万输出 token 0.50 美元。这比 V3.2 略高，但仍远低于 GPT 和 Claude 旗舰模型的定价。DeepSeek AI 聊天平台对个人用户保持免费。

DeepSeek V4 的底层技术

在 DeepSeek V4 承诺的所有功能背后，是一系列架构升级使其成为可能。

1. MODEL1 架构

据报道，MODEL1 是 V4 的内部代号。它将 mHC 训练框架与通过 Engram 记忆重新设计的键值（KV）缓存相结合。其结果是一个万亿参数模型，可在几年前对小得多的模型来说都不够用的硬件上运行。它通过稀疏 FP8 解码，将内存使用量减少约 40%，推理速度提升 1.8 倍，提升了 DeepSeek V4 的系统效率。

2. 稀疏 FP8 解码

V4 默认运行在 FP8 上，这是一种更轻量、更快速的处理格式。对于需要更高精度的任务，如复杂推理或数学运算，它可以自动切换至 FP16。您可以快速完成日常任务，同时在高要求场景下也不牺牲准确性。

3. Engram 记忆模块

标准 LLM 通常将事实回溯和主动推理保留在同一神经网络中，而 Engram 将它们分离。推理保留在 GPU 上以实现快速处理，而事实存储则被压缩，仅在需要时调用.

。

4. mHC 优化残差连接V4 能够在不提高成本的情况下扩展规模的一个重要原因是 mHC。它改进了层与层之间信息传递的方式，训练开销仅增加约 6.7%。因此，您可以获得更强大的模型，而无需承担通常在此规模下预期的成本增长

。DeepSeek V4 的 API 定价尽管模型规模庞大，仍能保持竞争力。

第 3 部分：DeepSeek 模型对比：R1、V3 和 V4

$0.30/百万 tokens

第 4 部分：如何在创作工作流程中使用 DeepSeek

DeepSeek AI 不仅仅是一个回答问题的聊天机器人。它可以在您的整个创作流程中发挥更大作用，例如内容创作和编程，并承担那些占用您大部分时间的繁重任务。

• 用于内容创作生成结构化文章和脚本：
• 向 DeepSeek 提供主题、目标受众和大致方向。它会返回一个包含标题、流程和要点的结构化草稿。您只需进行润色并添加自己的风格，而无需从空白页开始。头脑风暴创意和大纲：

不知道从哪里开始？将您的宽泛想法输入 DeepSeek，并要求它提供角度、切入点或大纲变体。它会为您提供具体内容进行反应，这几乎总是比从头构建更快。

用万兴喵影更快地将创意转化为视频如果您是以视频为最终目标的创作者，将 DeepSeek 与 AI 视频编辑器 万兴喵影

配合使用，可能是您能想到的完美组合。万兴喵影将生成和编辑功能集于一身，因此您在 DeepSeek 中刚刚构建的脚本可以直接投入制作。

• 虽然 V4 的原生视频功能仍在等待中，但万兴喵影今天就能填补这一空白。万兴喵影的一些功能可以帮助您的工作流程：脚本生成视频
• ：自动将您编写的脚本转换为视频草稿，包括素材、节奏和剪辑。输入 DeepSeek AI 刚刚编写的脚本，万兴喵影会处理其余工作。文本生成视频

：从粗略的想法而非完成的脚本开始？输入提示词，万兴喵影会直接从中生成一个短视频，您可以在其多轨时间线中进行优化和构建。您还可以找到更多工具和功能，或使用万兴喵影的AI 智能剪辑助手

作为您的助手，引导您完成编辑、生成创意并为您处理小任务。由于它内置于视频编辑器中，整个流程都在一个地方完成，因此您可以从创意到最终导出一气呵成。 作为您的助手，引导您完成编辑、生成创意并为您处理小任务。由于它内置于视频编辑器中，整个流程都在一个地方完成，因此您可以从创意到最终导出一气呵成。

免费试用

下载应用

扫码获取万兴喵影应用 扫码获取万兴喵影应用

安装免费万兴喵影应用

安全下载

用于编程和开发

• 凭借更好的长上下文记忆和更强的基准测试结果，我们也可能看到 DeepSeek V4 成为 Claude 在编程能力方面更便宜的替代方案。它的功能可以在几个关键领域直接支持您的开发工作流程：调试和代码生成
• ：粘贴您的错误代码并描述它应该做什么。DeepSeek 会识别问题、解释它并返回更正版本。如果您正在开发新代码，还可以描述所需的功能，让它编写一个可用的初稿。处理大型代码库：
• V4 的 100 万 token 上下文窗口意味着您可以一次加载多个文件，并要求 DeepSeek 跨依赖项追踪错误、解释组件如何交互，或在考虑完整代码库的情况下重构模块。自动化重复任务：

DeepSeek 可以为您手动重复的任务编写脚本，例如文件组织、数据格式化、报告生成、API 调用。描述您正在做的事情，它在大多数情况下会在第一次就返回可用的内容。

第 5 部分：DeepSeek 与其他 AI 模型的对比

强大的开发者工具（Cursor、Claude Code）

在原始基准测试数据上，这四款模型比营销宣传中表现得更接近，在推理和编程方面都在 1-2 个百分点以内。主要差异在于成本和灵活性。

特别是在 DeepSeek 与 ChatGPT 的对比中，差距在定价上最为明显。DeepSeek V4 在类似的编程性能下，价格约为 GPT-5.4 的 1/8。ChatGPT 在生态系统规模和多功能性方面仍处于领先地位，但 DeepSeek 在保持低成本的同时显著缩小了质量差距。

第 6 部分：DeepSeek V4 Reddit 及社区反应 DeepSeek V4 虽然尚未发布，但在 Reddit 上搜索 DeepSeek V4 会发现开发者社区已经讨论了数月，r/DeepSeek

目前每周访问量达 6.5 万。

大多数反应显示出兴奋，而另一些人则对 DeepSeek V4 消息是否像泄露信息所描述的那样令人期待持怀疑态度。毕竟，广泛引用的基准测试数据大多追溯到一篇已删除的 Reddit 帖子（包括 81% 的 SWE-bench 分数）和一条未经验证的推文，而非官方 DeepSeek V4 论文或独立测试。

但如果它们确实如此，DeepSeek V4 可能会成为最强大的开源模型，其价格点使其他所有前沿模型更难证明其合理性。

总结