金色財經
來源：DeepSeek.AI，編譯：金色財經
人工智慧領域正迎來一場重大變革。DeepSeek V4 是 DeepSeek 即將推出的旗艦模型，它不僅突破了參數量級的邊界，還實現了前所未有的高效性能。該模型預計擁有1兆（1T）參數，原生支持多模態，並配備100 萬 token 上下文窗口，直接對標 OpenAI 的 GPT-5.4、Anthropic 的 Claude Opus 4.5 等西方科技巨頭產品。
在這篇全面解析文章中，我們將深入解讀 DeepSeek V4 的核心規格、架構創新、預計定價，以及其背後的戰略級硬體布局轉變。
採用MoE架構，兆參數規模，但處理每個 Token 時僅激活約320 億～370 億參數
100 萬 Token 上下文窗口，相當於15～20 部長篇小說的文本量
原生多模態能力：從底層支持文本、圖像、影音與音頻處理
API 定價僅為 GPT-5.4 與 Claude Opus 4.5 的1/10～1/50
模型權重預計以Apache 2.0 開源協議開源
可本地部署運行：雙路 RTX 4090 顯卡或單張 RTX 5090 顯卡即可支持
DeepSeek V4 在前代產品（如 V3 和 R1）的成功基礎上，將超大規模擴展能力與極致運行成本效率相結合。以下是其主要技術參數：
DeepSeek V4 的真正實力不僅在於強大的算力，更在於三項具體的架構突破，讓兆參數模型的訓練與運行成為可能且成本可控。
百萬Token上下文窗口面臨的最大難題，是在計算成本不急劇飆升的前提下精準檢索資訊。DeepSeek通過Engram 架構解決了這一問題。該系統將靜態事實（如 API 簽名或特定模式）與動態推理分離開來。
在 「Needle-in-a-Haystack」 基準測試（在 100 萬Token中查找特定事實）中，Engram 使準確率從常規的 84.2% 大幅提升至驚人的 97%。
隨著 AI 模型規模不斷擴大，模型往往會出現訓練不穩定問題（例如梯度爆炸）。流形約束超連接結構（mHC）是一套數學框架，能夠對信號放大幅度進行約束，將其控制在 2 倍以內（相比之下，無約束狀態下可達 3000 倍）。
這使得DeepSeek能夠以僅6.7% 的計算成本，穩定完成兆參數模型的訓練。
為高效處理 100 萬Token上下文，V4 採用稀疏注意力機制（DSA）替代了傳統的密集注意力。閃電索引器可快速掃描上下文並定位相關片段，模型僅需對這些特定令牌集中執行注意力計算。
在長上下文場景下，該方案可將計算成本降低約 50%。
DeepSeek V4 重點聚焦於軟體工程與深度推理能力。據內部基準測試數據顯示，該模型展現出了極為出色的性能表現。
註：這些數據目前均基於泄露的內部資料，待模型正式發布後還需等待獨立第三方的驗證。
GPT-5.4、Claude Opus 等西方模型性能強勁，但使用成本高昂。例如，GPT-5.2/5.4 每百萬輸入Token的費用約為 1.75～15.00 美元，Claude Opus 4.5 為每百萬 5.00 美元。而 DeepSeek V4 預計的 API 定價極具顛覆性：
這使得在性能相當的情況下，DeepSeek V4 的成本大約是其西方競品的 1/10 到 1/50。
DeepSeek V4 最具深遠影響的特點之一，在於其硬體支撐體系。由於美國對英偉達高端 GPU（如 B300、H200）實施嚴格出口管制，DeepSeek已對 V4 進行深度優化，使其推理環節主要依託中國國產晶片運行。
儘管模型的初期訓練階段大機率仍使用了英偉達硬體（如 H800），但該模型已針對華為昇騰 950PR與寒武紀 MLU 晶片做了高度適配優化。
據報導，華為昇騰 950PR 的計算性能達到英偉達 H20（目前合法允許對華出口的晶片）的 2.87 倍。這標誌着中國在實現人工智慧晶片自主可控道路上的一個重要里程碑。
DeepSeek V4 經歷了數次延期。最初有傳聞稱在2026 年 2 月中旬農曆新年期間發布，但由於在全新硬體架構上進行訓練面臨巨大的工程技術難題，發布時間被推遲。
2026 年 3 月 9 日，一個尚未正式公布的 「V4 Lite」 版本（約 2000 億參數）出現在 DeepSeek 平台上，這實際上驗證了其核心架構的可行性。
目前普遍預計，完整的兆參數版本將於2026 年 4 月正式發布。
發布後，DeepSeek預計將採用 Apache 2.0 開源協議開放模型權重。得益於MoE架構的高效性和量化技術（INT8/INT4），這款超大規模模型有望在消費級硬體上本地運行，例如雙路 RTX 4090 顯卡或單張 RTX 5090 顯卡。
根據內部基準測試結果，在複雜軟體工程任務（SWE-bench）與代碼庫級編程任務中，DeepSeek V4 的表現可與 GPT-5.4、Claude 4.5 匹敵，甚至略占優勢，尤其是在其百萬Token上下文窗口的加持下。不過，該模型正式發布後，仍需通過獨立測試才能判定絕對的優勝者。
可以，前提是按計劃開源模型權重。由於 MoE 架構每次僅激活約 320 億參數，量化版（INT4）理論上可在單張 32GB 顯存的 RTX 5090，或雙路 RTX 4090 顯卡上本地運行。
其低成本源於高效的MoE架構（僅激活模型的一部分參數）、低廉的訓練成本（預估約 1000 萬美元，而西方同類模型超過 1 億美元），以及 DeepSeek DSA機制的應用——該技術將長上下文所需的算力減少了一半。
與早期模型將視覺插件 「拼接」 在文本模型上的 「後期融合」 方式不同，V4 從訓練之初就同時基於文本、圖像、影音和音頻進行聯合訓練。這使其具備更出色的跨模態推理能力，例如通過分析手繪架構圖，直接無縫生成對應的界面代碼。
DeepSeek V4 不只是一次增量更新，更是一項架構層面的突破。它證明了通過智能優化（Engram內存架構、mHC超連接結構、DSA機制），完全可以與高成本、暴力堆參數的擴維方式相抗衡。
憑藉原生多模態能力、百萬Token上下文窗口以及顛覆性的定價策略，DeepSeek 正迫使企業與獨立開發者重新審視自身的人工智慧基礎設施。一旦 API 與開源權重按計劃於 2026 年 4 月推出，人工智慧開發的整體格局或將迎來根本性變革。
來源：金色財經
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