DeepSeek V4 提供两款 MoE 模型：Pro 追求极致性能，Flash 平衡速度与成本。 均支持 1M 上下文、Thinking / Non-Thinking 双模式。
DeepSeek V4 引入了两项关键架构创新：Engram 条件记忆系统将静态知识检索与动态推理分离； DSA（DeepSeek Sparse Attention）大幅降低长上下文计算成本。
将静态模式检索与动态推理解耦。100B 参数嵌入表可卸载至系统 DRAM，吞吐损失 < 3%。Needle-in-a-Haystack 从 84.2% 提升至 97%。
创新的逐 Token 压缩机制，结合 DSA 稀疏注意力，在保持 1M 上下文长度的同时，大幅减少计算与内存消耗。
支持 Thinking（深度推理链）与 Non-Thinking（快速响应）两种模式。API 和对话界面均可灵活切换，适应不同场景。
原生支持 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 等主流 AI Agent。已在 DeepSeek 内部 Agentic Coding 场景中实际驱动生产。
同时支持 OpenAI ChatCompletions 与 Anthropic API 接口，无需修改 base_url，直接切换模型名即可使用。
权重和技术报告（含 72 页系统卡片）完全开源，可自由下载、修改、商用。模型权重在 Hugging Face 上已获超 5000 Stars。
以下为 Hugging Face 社区认证的公开评测结果。DeepSeek 官方亦声称 V4-Pro 在所有开源模型中数学/编程领先，世界知识仅次于 Gemini 3.1-Pro。
DeepSeek V4 在性能比肩顶级闭源模型的同时，API 定价大幅低于竞争对手， 使大规模 AI 应用的门槛显著降低。
同等工作量：DeepSeek $5.22 vs GPT-5.5 $35.00 — 节省约 85%
从 V3 到 V4，DeepSeek 一路以开源力量和极致性价比重塑 AI 格局。