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据介绍，DeepSeek-V4拥有百万字长上下文，在Agent能力、世界知识和理能上均实现国内与开源域的先。
模型按大小分为两个版本：DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash。
API服务已同步新，通过修改model_name为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash即可调用。
DeepSeek官强调，DeepSeek-V4 开创了种全新的注意力机制，在 token 维度进行压缩，结 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了全球先的长上下文能力，并且相比于传统法大幅降低了对计和显存的需求。从现在开始，1M（百万）上下文将是 DeepSeek 所有官服务的标配。
具体来看，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中酒泉防火门专用胶厂家，V4-Pro 已达到当前开源模型佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，泡沫板橡塑板专用胶但仍与 Opus 4.6 思考模式存在定差距。
DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中，大幅先其他开源模型，仅稍逊于顶闭源模型 Gemini-Pro-3.1。
在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶闭源模型的优异成绩。
相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备面稍逊筹，但展现出了接近的理能力。而由于模型参数和激活小，相较之下 V4-Flash 能够提供加快捷、经济的 API 服务。
在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在难度任务上仍有差距。
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