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模型DeepSeek 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。

核心事实

时间轴 (近 90 天)

6月3日

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

待验证60%
6月3日

DeepSeek R1默认不支持Function Calling,而DeepSeek V3支持Function Calling

待验证60%
6月2日

DeepSeek V3.2在测试中直接返回JSON而非渲染页面,基本无法完成任务

待验证70%
6月2日

DeepSeek开源了V3和R1模型,在开源后迅速获得全球开发者关注

已验证75%
6月2日

DeepSeek V4 Pro的浮点运算量降至V3.2版本的27%(降低3.7倍)

待验证85%
6月2日

DeepSeek V4 Flash的KV Cache显存降至V3.2版本的7%(降低13.7倍)

待验证85%
6月2日

SW1E1的能力接近Claude 3.7和Claude 3.5的水平,明显优于DeepSeek V3

待验证75%
6月2日

Wave 3中DeepSeek V3和R1由Windsurf自行托管,避免了第三方服务的宕机问题

待验证85%
6月2日

Windsurf Wave 3支持多种AI模型自由切换,包括Gemini 2.0 Flash、Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek V3、GPT-4o和o3-mini

待验证60%
6月1日

开源项目ai-detects-if-cve-was-zero-day构建了一套多智能体AI系统,使用GPT-4o、DeepSeek v3和Llama 3.3三大模型协同工作来检测CVE漏洞是否曾被作为零日漏洞在野利用

待验证85%

还有 36 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

DeepSeek-V4-Pro是DeepSeek推出的最新旗舰级大语言模型

90%
已验证

DeepSeek V4采用混合专家模型(MoE)架构

90%
待验证

DeepSeek V4采用MUON优化器替代AdamW进行训练

85%
待验证

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%
待验证

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%
待验证

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%
待验证

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%
待验证

DeepSeek V4模型原本预计在3月发布,但已推迟到更晚时间

80%
已验证

DeepSeek V4在编程、数学推理和多语言理解方面表现突出

80%
待验证

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

75%
待验证

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%
待验证

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%
待验证

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

75%
已验证

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

70%
待验证

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%
待验证

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

70%
待验证

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%
已验证

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%
已验证

DeepSeek V4采用MIT开源协议,允许商业使用

65%
待验证

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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