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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即将推出的DeepSeek V4会重演历史，还是超越它？DeepSeek曾经震撼了AI行业，证明你不需要1亿美元和一仓库的英伟达H100就能构建一个可与ChatGPT媲美的前沿大语言模型。

但在热潮悄然退去之后，DeepSeek即将携V4强势回归。我们将介绍DeepSeek V4的发布日期、新功能以及您可以期待的内容，让您不会错过未来的发展方向。

第一部分：什么是DeepSeek？

DeepSeek是一家总部位于中国杭州的中国人工智能研究实验室，过去几年一直在挑战OpenAI的ChatGPT等人工智能巨头。它以开源许可证发布大型语言模型（LLM），而持续引人瞩目的是它以极低的运行成本所展现出的强大性能。

2025年初，该公司发布DeepSeek R1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与OpenAI的o1不相上下，据报道训练成本约为600万美元。相比之下，GPT-4的训练成本据估计超过1亿美元。这一消息在单日内使英伟达市值蒸发了6000亿美元。

尽管开局强劲，DeepSeek AI的发展势头在这一年中有所放缓。其在开源模型市场的份额从2025年初的约50%下降到年底的25%以下，在12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

随着竞争对手迅速追赶，他们于2025年12月携DeepSeek V3旗下两款新模型强势回归：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale，均可通过网页、应用程序和API免费使用。

据报道，DeepSeek目前正在为DeepSeek V4做准备。它有望解决以往版本的不足之处，以及DeepSeek明显落后于多模态竞争对手的领域，例如视觉内容处理, AI搜索以及长上下文记忆.

第二部分：DeepSeek V4发布日期及目前已知信息

尽管许多人翘首以待，但DeepSeek V4的发布日期尚未得到官方确认。今年3月初，DeepSeek V4 Lite短暂出现在平台上，引发了更大的期待。部分报告和早期讨论表明，它最早可能在2026年4月发布。

然而，目前已有关于架构和内部基准测试的泄露细节，让我们对V4的实际构建目标有了更清晰的认识：

• 编程能力：据称DeepSeek V4的编程性能在SWE-bench Verified上得分约为81%，高于V3的69%，但目前尚未经过独立验证。凭借100万token的上下文窗口，该模型可以在单次处理中完成整个代码库的分析。
• 长期记忆：V4基于Engram记忆架构构建，将事实记忆与主动推理分离。内部基准测试声称在百万token规模上实现了97%的"大海捞针"准确率。
• 多模态：与以往纯文本的DeepSeek模型不同，V4在预训练阶段就将文本、图像和视频原生集成，而非作为附加功能。

尽管取得了这些进展，DeepSeek的股票目前仍未在纳斯达克或纽交所等主要交易所上市。DeepSeek是一家中国私人AI创业公司，由中国量化对冲基金幻方科技全资持有和资助，目前没有公开上市，也未宣布任何上市计划。

DeepSeek V4 预期定价

V4预计定价为 每百万输入token 0.30美元，每百万输出token 0.50美元。这略高于V3.2，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继续保持免费。

DeepSeek V4背后的技术

支撑DeepSeek V4所有承诺的，是一系列架构升级使之成为可能。

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。其成果是一个万亿参数模型，却能在几年前连更小模型都难以支撑的硬件上运行。通过稀疏FP8解码，内存使用量据报道减少了40%，推理速度提升了1.8倍，进一步提升了DeepSeek V4的系统效率。

2. 稀疏FP8解码

V4默认采用FP8运行，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，如复杂推理或数学计算，它可以自动切换至FP16。这样既能快速完成日常任务，又不会在关键时刻牺牲精度。

3. Engram记忆模块

如果说标准大语言模型通常将事实记忆和主动推理置于同一神经网络中，那么Engram则将二者分离。推理保留在GPU上以实现快速处理，而事实存储则经过压缩，仅在需要时才被调用。.

4.MHC优化的残差连接

V4能够在不大幅提升成本的情况下进行扩展，mHC是其中的重要原因之一。它改进了信息在层间的传递方式，额外训练开销仅约6.7%。因此，您将获得一个更强大的模型，却不必承受这一规模下通常会带来的成本飙升。DeepSeek V4的API定价也因此得以在如此体量下保持竞争力。

第三部分：DeepSeek模型对比：R1、V3与V4

那么，DeepSeek V4与其前代产品相比如何？我们将三款模型并排对比，让您更直观地了解每一代的实际变化。

第四部分：如何在创意工作流程中使用DeepSeek

DeepSeek AI不仅仅是一个用来提问的聊天机器人，它可以在您整个创作流程中承担更重要的角色，例如内容创作和编程，并代您处理那些最耗时的繁重任务。

用于内容创作

• 生成结构化文章和脚本：给DeepSeek一个主题、目标受众和大致方向，它会返回一份已包含标题、行文结构和论述要点的结构化草稿。您只需润色并加入自己的风格，而无需从空白页面开始。
• 头脑风暴创意和大纲：不知从何入手？将您的宏观想法输入DeepSeek，请它提供角度、切入点或大纲变体。它会给您一些具体的内容供您参考和反应，这几乎总是比从零开始构建更快。

借助Filmora更快地将创意转化为视频

如果您是一位以视频为最终目标的创作者，将DeepSeek与万兴喵影（万兴喵影） 等AI视频编辑器搭配使用，将是一个绝佳组合。Filmora将生成与编辑功能集于一身，让您在DeepSeek中构建的脚本可以直接投入制作。

在V4的原生视频功能尚未推出之际，Filmora可以填补这一空白。Filmora中一些可以助力您工作流程的功能包括：

• 脚本转视频：获取您的书面脚本，自动将其转化为视频草稿，包含素材、节奏和剪辑。将DeepSeek AI刚刚生成的脚本输入其中，Filmora便会处理剩余的一切。
• 文字转视频：不是从完整脚本出发，而是从一个粗略的想法开始？输入一段提示语，Filmora便会直接从中生成一段短视频，您可以在其多轨时间线中进行精修和深化。

您还可以探索更多工具和功能，或使用Filmora的AI智能剪辑助手作为您的助手，它能引导您完成剪辑、生成创意，并为您处理小任务。由于它内置于视频编辑器中，整个流程始终保持一体化，让您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，我们可能还会看到 DeepSeek V4 成为 Claude 在编程能力方面更经济的替代方案。其能力可以在以下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其应实现的功能。DeepSeek 会识别问题、解释问题并返回修正后的版本。如果您正在编写新代码，也可以描述所需功能，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同时加载多个文件，并让 DeepSeek 跨依赖项追踪错误、解释组件之间的交互方式，或在考虑完整代码库的情况下重构模块。
• 自动化重复性任务： DeepSeek 可以为您手动重复执行的任务编写脚本，例如文件整理、数据格式化、报告生成、API 调用。描述您正在做的事情，大多数情况下它会在第一次就返回可用的内容。

第五部分：DeepSeek 与其他 AI 模型的对比

根据目前已知的泄露信息，以下是截至 2026 年 DeepSeek V4 与其他 AI 模型旗舰版本的预期对比。

从原始基准数字来看，四个模型之间的差距比营销所呈现的要小，在推理和编程方面均在 1–2 个百分点以内。差异主要体现在成本和灵活性上。

在 DeepSeek 与 ChatGPT 的具体对比中，差距在定价方面最为明显。DeepSeek V4 在类似的编程性能下，价格比 GPT-5.4 便宜约 8 倍。ChatGPT 在生态系统规模和多功能性方面仍然领先，但 DeepSeek 在大幅降低成本的同时显著缩小了质量差距。

第六部分：DeepSeek V4 在 Reddit 和社区中的反应

DeepSeek V4 可能尚未发布，但在 Reddit 上快速搜索 DeepSeek V4 可以发现，开发者社区已经对其进行了数月的深入分析， r/DeepSeek 目前每周访客量达 6.5 万。

大多数反应表现出兴奋，而也有人对 DeepSeek V4 的消息是否真如泄露所呈现的那般令人期待持怀疑态度。毕竟，大多数被广泛引用的基准数据都来源于一篇已删除的 Reddit 帖子（包括 81% 的 SWE-bench 分数）和一条未经验证的推文，而非官方的 DeepSeek V4 论文或独立测试。

但如果这些成真，DeepSeek V4 可能会成为最强大的开源模型，其定价将使其他所有前沿模型都更难以证明其价值。

结论

我们已对 DeepSeek V4 的一切进行了全面解析。该模型有望挑战闭源巨头，帮助您以极低的成本推进项目。但在更多官方信息发布之前，请将您在此读到的关于 V4 的一切视为有前景的线索，而非已确认的事实。