DeepSeek V4 开发者体验全解析：百万上下文、Agent质变与国产算力落地

1M 上下文标配、Agent 能力比肩 Opus、国产算力加持——DeepSeek 这一次不只是在追赶，而是在重新定义「开源模型的天花板」。

先说结论

今天上午，DeepSeek 官方正式发布了 DeepSeek-V4 预览版，同步开源。这不是一次小版本迭代，而是一次从架构到能力的全面跃迁。

简单说三件事：

1. 百万上下文成为标配——不是噱头，是实实在在的工程突破
2. Agent 能力质变——从「能对话」到「能干活」，直接对标 Claude Opus 4.6
3. 国产算力落地——昇腾、寒武纪 Day 0 适配，这不是 PPT，是今天就能跑的东西

DeepSeek-V4 双版本

一、百万上下文：不是加个滑窗那么简单

这次 V4 最抓眼球的数据是 1M（一百万）Token 上下文，最大输出 384K Token。但如果你以为这只是「把 KV Cache 塞大一点」，那就低估 DeepSeek 了。

架构层面的革新

根据技术报告，V4 搞了一套全新的注意力架构，核心是两个东西：

• CSA（Compressed Sparse Attention）：在 Token 维度做压缩，不是存所有 KV，而是只保留关键信息
• HCA（Highly Compressed Attention）：对历史信息做极度压缩，保留语义骨架

这让我想到一个类比：传统注意力像「逐字逐句记笔记」，CSA+HCA 像「读完一章写一段摘要，再从摘要里提取关键点」。信息有损，但损失的是冗余，不是核心。

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上下文效率对比

数据很硬核：和 V3 相比，推理 FLOPs 降低 73%，KV Cache 大小减少 90%。这意味着不是靠堆硬件撑上去的，而是靠算法优化把效率拉上来的。一百万上下文不再是实验室里几张 A100 堆出来的数字，而是一种可以普惠到每个开发者的能力。

我的看法

百万上下文的意义不在于「我能不能一次塞进去一整本书」，而在于它改变了开发者和 AI 协作的方式。

举个例子：我之前用 Claude Code 做项目，200K 上下文已经可以理解整个中型项目了。但如果 V4 真能稳定跑在 1M 上下文，那意味着：

• 一个完整的微服务架构 + 所有依赖的源码，可以一次性加载
• 历史对话不需要反复压缩，上下文断裂的问题基本消失
• Agent 做复杂任务时，不用再纠结「哪些文件该放进上下文窗口」

这才是百万上下文的真正价值——它让 AI 从「短时记忆」进化到「长时记忆」。

二、Agent 能力：从「能用」到「好用」的分水岭

这次 V4 另一个重头戏是 Agent 能力的大幅增强。官方原话说得很直接：

V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平……使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式。

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性能评测

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推理与知识评测

不是泛泛而谈，是针对主流 Agent 框架专项优化

让我印象最深的一点：DeepSeek V4 专门针对 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流 Agent 产品做了适配。这说明他们很清楚——模型的竞争力不仅在跑分，更在于开发者实际用 Agent 干活时的体验。

官方还放了一张 V4-Pro 在 Agent 框架下生成 PPT 的内页截图，效果确实不错：

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Agent 生成 PPT 示例

双版本的差异化策略

这次 V4 分了两个版本，定位很清晰：

我的理解是：V4-Flash 用来做日常编程助手和简单任务，V4-Pro 用来做复杂 Agent 协作和深度推理。这个分层策略和 Anthropic 的 Sonnet/Opus 分层非常相似，说明 DeepSeek 在产品化思维上越来越成熟了。

思考模式的加入

两个版本都支持思考模式和非思考模式切换，思考模式下可以设置 reasoning_effort 为 high 或 max。官方建议复杂 Agent 场景用 max。

这其实就是把「快思考」和「慢思考」的选择权交给了开发者——简单问题省算力秒回，复杂问题开 max 模式深度推理。这种灵活度在开源模型里是第一次见到。

三、国产算力：从「能不能用」到「Day 0 适配」

这次发布最让我意外的不是模型本身，而是国产算力的落地速度。

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昇腾直播

• 华为昇腾：今晚 7 点直播 V4 在昇腾平台的首发
• 寒武纪：已经完成了基于 vLLM 推理框架对 285B V4-Flash 和 1.6T V4-Pro 的 Day 0 适配，代码已开源到 GitHub

什么叫 Day 0 适配？就是模型发布的当天，你就能在国产芯片上跑起来。这在一年前几乎不可想象。

为什么这件事很重要

过去一年，很多人讨论「国产算力能不能跑大模型」，但讨论往往停留在 benchmark 层面。DeepSeek V4 这次做了一件非常实际的事——你不是问能不能跑吗？好，模型和适配代码一起给你，今天就能跑。

这对整个国内 AI 生态的意义远超模型本身：

1. 验证了国产算力的可用性——不是实验室环境，是生产级模型发布即适配
2. 为后续模型提供了标杆——其他团队发布模型时，国产算力适配会成为标准动作
3. 降低了开发者的迁移焦虑——不用担心模型只能跑在特定硬件上

四、技术亮点速览：V4 的六大创新

读完技术报告，我整理了几个值得关注的技术创新：

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技术报告

其中 Muon 优化器 是一个值得单独关注的创新。在 LLM 训练中，AdamW 几乎是默认选择，Muon 的出现说明还有优化空间的探索余地。如果它在 V4 上验证了效果，很可能会被其他团队跟进。

五、API 迁移指南：开发者需要知道的事

如果你已经在用 DeepSeek 的 API，这次迁移很简单，但有一个重要时间节点：

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API 信息

迁移方式

# 只需改 model 参数，base_url 不变  
client.chat.completions.create(  
    model="deepseek-v4-pro",     # 原来是 deepseek-chat  
    # 或  
    model="deepseek-v4-flash",   # 原来是 deepseek-reasoner  
)

关键时间线

建议现在就开始切换到新模型名，避免到期突然报错。

六、写在最后：DeepSeek 的节奏感

从 V2 到 V3 再到 V4，DeepSeek 的发布节奏越来越清晰：

• V2：证明了 MoE 架构在大模型上的可行性
• V3：把推理能力拉到了和闭源模型掰手腕的水平
• V4：在架构创新、Agent 能力、长上下文、国产算力四条线同时推进

官方在发布时引用了一句《荀子》：

不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

这句话用在 AI 行业很应景。过去半年，DeepSeek 经历了爆火、被质疑、被对标，但他们没有在舆论场上消耗太多精力，而是默默把 V4 做出来了——1M 上下文、Agent 专项优化、国产算力适配、同步开源。

这就是实力派该有的姿态。

延伸阅读

• DeepSeek-V4 官方发布
• DeepSeek-V4 开源权重（HuggingFace）
• DeepSeek-V4 开源权重（ModelScope）
• DeepSeek-V4 技术报告
• DeepSeek API 文档