DeepSeek发布V4预览版塔城预应力砼钢绞线，同步开源。公告里有句话：

"从当今启动，1M（百万）凹凸文将是DeepSeek总共官奇迹的标配。"

OpenAI和Google早就接济长凹凸文了。问题是资本。Transformer预防力机制的计较量随序列长度平增长——序列翻倍，算力变四倍——处理100万token在传统架构下险些法买卖化。

时刻证据给出了此次架构转换的幅度：在1M token场景下，V4-Pro的单token理FLOPs只好V3.2的27，KV缓存用量只好10。

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法式Transformer的自预防力，要让每个token跟序列里总共其他token算关系权重。这是平复杂度，结构的，不是工程调能惩办的。

往日的搪塞式大体分两类：要么切掉计较范围（滑动窗口只看局部邻居，全局感知随之淹没），要么绕开长文本自己（RAG先检索再喂给模子，检索质地成为新的上限）。还有固定稀零预防力，东说念主工臆测打算稀零神态来跳过部分计较，但神态是死的，不同任务的信息散布互异大，泛化才能有限。

V4的案是CSA + HCA混预防力架构塔城预应力砼钢绞线。

CSA（Compressed Sparse Attention）惩办的是"算什么"。用轻量索引器先对总共token对作念粗筛，快速估算关系排序，再精选出需要圆善计较的token集。要津在于这套稀零结构是可老师的——模子在老师经由中我方学出那里需要密度预防力，那里不错稀零。V3.2时间的DSA是雏形，V4在此基础上作念了向上演化。

HCA（Heavily Compressed Attention）惩办的是"存什么"。在V3时间MLA（Multi-head Latent Attention）的基础上链接进，把KV向量映射到低维潜空间，理时解压。叠上FP4+FP8混精度——MoE参数用FP4，其余用FP8——KV缓存的显存占用再半。

两者重复的果，成功体当今那两个数字：27的FLOPs，10的KV缓存。换算过来，同等算力下能奇迹的长凹凸文并发量约莫是本来的3到4倍。

时刻证据里还有两个细节值得记下。mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）对残差连合作念了流形照顾强化，针对的是1.6T参数度模子老师时跨层信号衰减的问题。Muon化器替代了Adam系列，基于矩阵正交化新，在大规模老师里照顾快，表现——Adam在大模子老师里险些是默许建树，DeepSeek此次换掉了它。

数字

官给出了与Claude Opus 4.6、GPT-5.4 xHigh、Gemini 3.1 Pro High的全维度横评。

数学和竞赛理是V4-Pro进展卓越的维度。Codeforces评分3206，四（GPT-5.4是3168，钢绞线厂家Gemini和V4-Flash齐是3052）。Apex Shortlist 90.2，过Opus 4.6（85.9）、GPT-5.4（78.1）、Gemini（89.1）。IMOAnswerBench 89.8，仅次于GPT-5.4（91.4）。

Agent才能上，SWE Verified 80.6，Opus 4.6是80.8。Toolathlon 51.8，Opus 4.6是47.2，GPT-5.4是54.6。公告里有句里面评价：V4已成为职工Agentic Coding的主力模子，"使用体验于Sonnet 4.5，录用质地接近Opus 4.6非念念考神态"。

长凹凸文测评有两个数字要对比着看：MRCR 1M（长文本要津信息检索）83.5，Gemini是76.3，Opus 4.6是92.9。CorpusQA 1M（长文档问答）62.0，Opus 4.6是71.7。MRCR侧重检测要津信息是否存在，CorpusQA要在百万token里定位并综分析——两个测评的分化放在起，评释的东西当然明晰。

综常识和科学前沿理：SimpleQA-Verified 57.9，Gemini是75.6。HLE（前沿科学理繁难集）37.7，四里低。

V4-Flash：284B总参数，13B激活，约为Pro版18的体量，相似接济1M凹凸文和Think/Think Max理神态。官说浅近Agent任务上与Pro"旗饱读绝顶"。

DeepSeek把此次发布叫"预览版"，时刻证据标题里写的是"Towards"——朝向，还在路上。CSA和HCA的臆测打算逻辑今天也曾公开，稀零老师机制在不同任务散布下何如进展，是接下来开源社区会告诉咱们的事。

 

数据开端：DeepSeek官公告《DeepSeek-V4 预览版：迈入百万凹凸文普惠时间》（2026年4月24日）；时刻证据 DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence

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