产品介绍
DeepSeek-V4 Preview 是一系列高效的 MoE 语言模型，包含 V4-Pro（1.6T 参数）和 V4-Flash（284B 参数）两个版本。两款模型均默认支持 100 万 token 上下文窗口，采用全新的混合注意力架构，大幅降低计算和内存成本。
适合谁关注
- 开发者和技术团队
- 教育产品团队和学习工具用户
- 正在评估 AI 工具或智能体落地的团队
可借鉴场景
- 快速理解 DeepSeek-V4 的定位、核心能力和 Product Hunt 热度
- 判断“百万上下文智能的开源时代”这类需求是否值得做竞品调研
- 沿着 开发者工具、AI 与智能体 继续发现同类产品和替代方案
- 筛选高票产品，观察海外用户当前愿意投票支持的产品形态
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4月24日
发布日期
作者自荐
总结
DeepSeek-V4 将 100 万 token 上下文窗口作为默认配置推向开源社区，标志着长上下文能力从"高端特权"走向"基础设施级标配"。V4-Pro 与 V4-Flash 的双版本策略精准覆盖了高性能与高性价比两大需求场景——前者面向复杂 agent 编程和深度推理任务，后者则降低了日常调用门槛。其采用的混合注意力架构在 MoE 框架下有效压缩了计算与内存开销，是技术层面的关键创新。相比闭源模型动辄高昂的长上下文调用费用，DeepSeek 坚持开源权重发布的路线，对开发者生态极具吸引力。潜在挑战在于百万级上下文的实际推理质量能否稳定保持，以及在激烈的开源模型竞争中如何持续保持技术领先。
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大家好！ 期待已久的 DeepSeek V4 终于来了，核心信息很简单：100 万上下文正在成为常态。 V4-Pro 是旗舰模型，在 agent 编程、世界知识和推理能力上更强。V4-Flash 则是快速高效的版本，适合更经济的使用场景。两款模型均支持 100 万上下文，目前已可通过 API 使用，开源权重也已发布。 DeepSeek 的真正愿景是让前沿的长上下文智能更加普惠，一如既往🫡 P.S. 想想过去为了解锁 Codex 或 CC 的大规模上下文窗口烧掉了多少配额和资金。期待一个长上下文不再是奢侈品的未来。感谢 DeepSeek！💙