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ModelDeepSeek V3 / DeepSeek V4 Pro / DeepSeek V4-Pro

DeepSeek V4

DeepSeek V4是由DeepSeek发布的大规模语言模型,采用混合专家(MoE)架构,具备在推理时仅激活部分参数的稀疏计算特性。该模型在编程、数学推理及智能体(Agent)任务等领域表现突出,属于开源大语言模型系列,支持多种通用自然语言处理与生成任务。

Core Facts

Timeline (last 90 days)

Jun 3

DeepSeek-V4被DeepSeek内部员工用作主力编程助手

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Jun 3

在B站UP主的四轮实测中,DeepSeek-V4在世界知识、上下文记忆和逻辑推理三个环节的交付质量上优于GPT-5.5

Unverified65%
Jun 3

DeepSeek-V4针对Claude Code等主流Agent产品做了专项优化

Unverified70%
Jun 3

DeepSeek-V4 Pro版参数达1.6T,每次推理激活49B;Flash版参数284B,激活13B

Unverified75%
Jun 3

DeepSeek-V4于2025年4月24日发布,包含Pro和Flash两个版本

Unverified75%
Jun 3

DeepSeek-V4-Flash是针对速度优化的轻量版本,token单价通常不到GPT-4o的十分之一

Unverified70%
Jun 1

DeepSeek-V4-Pro是DeepSeek推出的最新旗舰级大语言模型

Verified90%
Jun 1

DeepSeek官方宣布DeepSeek-V4-Pro的优惠价格将延长至2026年5月31日(UTC时间15:59)

Unverified85%
Jun 1

DeepSeek-V4-Pro支持100万(1M)token的超长上下文窗口

Verified90%
Jun 1

DeepSeek-V4-Pro API即日起至2026年5月5日享受75折优惠

Unverified85%

17 more timeline events

All Facts (20)

Verified

DeepSeek-V4-Pro是DeepSeek推出的最新旗舰级大语言模型

90%
Verified

DeepSeek V4采用混合专家模型(MoE)架构

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DeepSeek V4采用MUON优化器替代AdamW进行训练

85%
Unverified

使用Claude Code + DeepSeek V4开发的C++浏览器可执行文件仅约200KB(动态链接模式)

85%
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DeepSeek V4引入了流形约束超链接(Manifold-constrained Hyperconnection,MHC)作为对传统残差连接的升级方案

85%
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该逆向项目的长期目标是对接DeepSeek V4等国产大模型,打造基于国产生态的AI编程工具

80%
Unverified

AI Agent首次生成的浏览器核心代码仅约86行即可正常加载网页

80%
Unverified

DeepSeek V4模型原本预计在3月发布,但已推迟到更晚时间

80%
Verified

DeepSeek V4在编程、数学推理和多语言理解方面表现突出

80%
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DeepSeek V4采用了MoE(Mixture of Experts,混合专家)架构

75%
Unverified

DeepSeek V4系列包含多个变体(如Fresh、Pro、Fancy),分别针对不同使用场景进行了优化

75%
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DeepSeek V4已与升腾(华为)和寒武纪等国产硬件厂商展开深度合作

75%
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原来跑百万上下文需要10张H20级别的显卡,DeepSeek V4现在1-2张就够了

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Verified

DeepSeek V4的API兼容了Anthropic的Messages API接口协议,允许原本为Claude设计的工具链无缝切换到DeepSeek的模型服务

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开发者已经成功将DeepSeek V4等第三方模型通过CCX桥接方式接入OpenAI的Codex桌面应用

70%
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Claude Code配合DeepSeek V4可以让开发者从写代码的程序员转变为下达任务的项目经理角色

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DeepSeek V4的核心创新包括对MoE(混合专家)架构的持续优化和对训练流水线的深度工程调优

70%
Verified

通过修改Claude Code的连接配置,可以将后端模型从Claude替换为DeepSeek V4

65%
Verified

DeepSeek V4采用MIT开源协议,允许商业使用

65%
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DeepSeek V4选择不使用N-gram技术,放弃了此前在V3/R1中探索过的Multi-token Prediction结合N-gram的方案

60%

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