DeepSeek V4 发布日期及深度解析即将到来的新功能

AI 摘要

预计于2026年4月发布的DeepSeek V4是一款万亿参数的开源大语言模型，其核心升级在于原生支持文本、图像和视频多模态并提供100万token的上下文窗口，以极低的API定价（约GPT-5.4的八分之一）主打对成本敏感的编程与开发工作流，但所有当前流传的技术指标均基于未经验证的泄露信息。
    ● 采用内部代号为MODEL1的架构与Engram记忆模块，将事实回溯与主动推理分离以提升长上下文处理能力，并默认运行稀疏FP8解码以降低约40%的内存使用量，仅在复杂数学或推理任务时自动切换至更高精度的FP16。
    ● 根据泄露的横向对比预测，DeepSeek V4最适合需要低成本开源灵活性与处理大型代码库的用户；相比之下，GPT-5.4更适合多功能知识工作与广泛的生态集成，Gemini 3.1 Pro专注于研究级推理与性价比，Claude Opus 4.6则在企业级智能工作流中占优。
    ● 该模型的发布推迟据报道是由于华为昇腾910B硬件在训练期间出现故障，迫使开发团队将架构重新调整回英伟达GPU，且目前广为流传的81% SWE-bench编程得分仅来源于已删除的社交媒体帖子，尚未经过独立基准测试或官方论文确认。

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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.

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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。

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• 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。

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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