4 月 24 日消息，今天上午，DeepSeek-V4 模型预览版正式上线并同步开源。

DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：

即日起登录官网 chat.deepseek.com 或官方 App，即可与最新的 DeepSeek-V4 对话，探索 1M 超长上下文记忆的全新体验。API 服务已同步更新，通过修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可调用。

两款模型的官方介绍如下：

• Agent 能力大幅提高：相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，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，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

• 丰富的世界知识：DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1。

• 世界顶级推理性能：在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

DeepSeek-V4-Flash

• 相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、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，但在高难度任务上仍有差距。

DeepSeek-V4 开创了一种全新的注意力机制，在 token 维度进行压缩，结合 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了全球领先的长上下文能力，并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。从现在开始，1M（一百万）上下文将是 DeepSeek 所有官方服务的标配。

DeepSeek-V4 针对 Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化，在代码任务、文档生成任务等方面表现均有提升。下图为 V4-Pro 在某 Agent 框架下生成的 PPT 内页示例：

V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high / max）。对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。

旧有的 API 接口的两个模型名 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于三个月后（2026-07-24）停止使用。当前阶段内，这两个模型名分别指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式与思考模式。