DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek推出的第四代V4系列专业版大语言模型，在LSCBench中功能通过率73.6%、安全通过率18.0%
时间轴 (近 90 天)
MMLU-Pro前五名分差仅0.6个百分点：Darwin-180B-RSI 88.1%、MiniMax-M2.1 88.0%、Intern-S2-Preview 88.0%、Qwen3.5-397B-A17B 87.8%、DeepSeek-V4-Pro 87.5%。
研究者对四个模型追加一句要求实现“在满足功能需求的同时保证安全”的提醒后，GPT-5.6-Sol 的功能+安全通过率从 24.7% 升至 46.2%，GLM-5.3 从 21.3% 升至 38.2%，Qwen3.8-Max 从 22.0% 升至 37.6%，DeepSeek-V4-Pro 从 18.0% 升至 19.1%。
DeepSeek-V4-Pro的1.6T MoE在FP8下需要8×B200 Blackwell的1,440 GB显存池。
统一的 Radix Cache 新增了 Agentic-Aware 尾部优化 LRU 淘汰策略，在 DeepSeek-V4-Pro FP4、4 卡 B300 的 agentic 轨迹测试中并发 32 时 p99 ITL 下降 43.9%
通过 request-owned speculative KV，在 DeepSeek-V4-Pro 1P1D、MI355X、并发 256 场景下，平均 TTFT 从 19.4 秒降至 15.1 秒
DeepSeek-V4-Flash和DeepSeek-V4-Pro在工作日UTC时间12:00至18:00之外的时段以及周末全天价格下调50%
TP LMHead原本的allgather+scatter两步操作被合并为单次all-to-all通信，在DeepSeek-V4-Pro B200解码测试中LMHead耗时从320μs降至169μs，TPOT从36.97ms改善到35.67ms
RisenX默认运行在DeepSeek-V4-Flash上，输入/pro命令可在下一轮切换到DeepSeek-V4-Pro随后自动切回，运行/preset max可整个会话使用Pro
全部知识事实 (8)
V4-Pro的总参数与活跃参数比例约为32:1的稀疏比
90%待验证V4-Pro采用混合专家（MoE）架构，总参数量达到1.6万亿（1.6T），活跃参数为490亿（49B）
70%待验证MMLU-Pro前五名分差仅0.6个百分点：Darwin-180B-RSI 88.1%、MiniMax-M2.1 88.0%、Intern-S2-Preview 88.0%、Qwen3.5-397B-A17B 87.8%、DeepSeek-V4-Pro 87.5%。
50%待验证研究者对四个模型追加一句要求实现“在满足功能需求的同时保证安全”的提醒后，GPT-5.6-Sol 的功能+安全通过率从 24.7% 升至 46.2%，GLM-5.3 从 21.3% 升至 38.2%，Qwen3.8-Max 从 22.0% 升至 37.6%，DeepSeek-V4-Pro 从 18.0% 升至 19.1%。
50%待验证通过 request-owned speculative KV，在 DeepSeek-V4-Pro 1P1D、MI355X、并发 256 场景下，平均 TTFT 从 19.4 秒降至 15.1 秒
50%待验证统一的 Radix Cache 新增了 Agentic-Aware 尾部优化 LRU 淘汰策略，在 DeepSeek-V4-Pro FP4、4 卡 B300 的 agentic 轨迹测试中并发 32 时 p99 ITL 下降 43.9%
50%待验证TP LMHead原本的allgather+scatter两步操作被合并为单次all-to-all通信，在DeepSeek-V4-Pro B200解码测试中LMHead耗时从320μs降至169μs，TPOT从36.97ms改善到35.67ms
50%待验证RisenX默认运行在DeepSeek-V4-Flash上，输入/pro命令可在下一轮切换到DeepSeek-V4-Pro随后自动切回，运行/preset max可整个会话使用Pro
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