今天（4 月 24 日），DeepSeek 發佈了 V4。
Bloomberg 的標題是「一年後再次顛覆矽谷」。有沒有這麼誇張暫且不說，但這次確實是兩件事一起發：
- V4-Pro：1.6 萬億總參數，激活 49B，支援 100 萬 token 上下文
- V4-Flash：2840 億總參數，激活 13B，同樣支援 100 萬 token
MIT 協議開源，權重直接上了 HuggingFace。
先看跑分
競技編程 Codeforces 評分，V4-Pro 跑出了 3206。GPT-5.4 的成績是 3168——就是昨天剛被 GPT-5.5 接替的那個閉源旗艦。
開源模型在競技編程上追上了。
其他數字：
| 基準測試 | V4-Pro 成績 |
|---|---|
| LiveCodeBench | 93.5% |
| HMMT 2026 數學競賽 | 95.2% |
| IMOAnswerBench | 89.8% |
| MMLU-Pro | 87.5% |
但有一項沒贏：SWE-bench Pro（軟體工程實際任務）是 55.4%，Kimi K2.6 是 58.6%。競技編程贏了，工程實戰差了 3 個百分點。
DeepSeek 官方的說法是：「DeepSeek-V4-Pro-Max 在開源模型中取得知識能力的顯著突破，穩固確立了當今最強開源模型的地位。」
定價：數量級的差距
這才是讓人坐不住的地方。
| 版本 | 標準輸入 | 快取命中輸入 | 輸出 |
|---|---|---|---|
| V4-Flash | $0.14/M | $0.028/M | $0.28/M |
| V4-Pro | $1.74/M | $0.145/M | $3.48/M |
昨天 GPT-5.5 發佈，標準版輸出 $30/M，Pro 版 $180/M。Claude Opus 4.7 輸出 $75/M。
V4-Pro 輸出 $3.48/M。
比 GPT-5.5 標準版便宜 8.6 倍，比 Claude Opus 4.7 便宜 21 倍。
這不是價格優惠，是數量級差距。對調用量大的團隊來說，這個差距可以直接影響產品能不能盈利。
能這麼便宜，是因為架構
V4 引入了 混合注意力機制（CSA + HCA）：Compressed Sparse Attention 處理全局依賴，Heavily Compressed Attention 處理局部資訊，組合使用。
在 100 萬 token 長上下文場景下，V4-Pro 只需要 V3.2 的 27% 推理算力和 10% 的 KV 快取。
同時用了三項改進：
- FP4 + FP8 混合精度訓練，專家層用 FP4，其他參數用 FP8
- Manifold-Constrained 超連接，強化殘差訊號傳播
- Muon 優化器，提升收斂速度和訓練穩定性
預訓練數據超過 32T tokens。
這種效率不是靠調參做出來的，是架構設計上壓縮了計算量，成本才能傳導到定價。
時間節點很有意思
GPT-5.5 昨天發，DeepSeek V4 今天發。
兩件事疊在一起，會迫使企業用戶重新算帳。性能差距還在，但價格差距已經大到需要認真對待了。特別是：
- 對調用量大的團隊：$3.48 vs $30 的輸出成本，是能決定方案選型的數字
- 對開源有需求的：MIT 協議，權重公開，私有部署沒障礙
- 對中國企業用戶：DeepSeek 在合規、數據主權方面的顧慮更少
上個月有消息說騰訊、阿里在談向 DeepSeek 投資，估值超過 200 億美元。一家拒絕 VC 三年的公司開始談錢了，V4 的發佈大概不只是產品里程碑，也是融資前的證明力動作。
接下來能不能把價格優勢轉化成規模，六個月後會有答案。
參考來源：DeepSeek-V4-Pro Model Card（HuggingFace，deepseek-ai，2026 年 4 月 24 日）；DeepSeek V4 Released: Open-Source 1.6T MoE, 1M Context（ofox.ai，2026 年 4 月 24 日）；CocoLoop、DeepSeek Unveils Newest Flagship AI Model a Year after Upending Silicon Valley（Bloomberg，2026 年 4 月 24 日）