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🧠 Awesome DeepSeek V4 — 关于下一代编程AI的一切

Awesome License: MIT DeepSeek V4 在Atlas Cloud上试用V3.2 PRs Welcome

语言: English | 中文 | 日本語 | 한국어

⚠️ DeepSeek V4 尚未正式发布。本指南汇总了我们目前了解的所有信息，包括泄露信息、内部报告和官方暗示。信息可能随时变化。

目录

什么是 DeepSeek V4？

DeepSeek V4 是 DeepSeek 即将推出的下一代大型语言模型。DeepSeek 是一家中国AI实验室，凭借其开源权重模型在AI领域掀起了巨大波澜。在 DeepSeek V3 和 V3.2 取得成功的基础上，V4 模型预计将在AI能力上实现代际飞跃——尤其是在软件工程、代码理解和长上下文推理方面。

为什么如此受关注？

  • 万亿参数规模 通过混合专家模型实现极致效率
  • Engram 记忆 — 一种超越标准注意力机制的新型长上下文检索架构
  • 100万+ Token 上下文 — 在单次提示中处理整个代码库
  • 原生多模态 — 文本、代码和视觉在一个统一模型中
  • 开源权重承诺 — DeepSeek 已暗示 V4 将延续其开源传统
  • 泄露基准测试 显示在编程任务上的性能可与 GPT-5 和 Claude 4 媲美甚至超越

关键特性一览

特性 DeepSeek V4（预期）
总参数量 ~1万亿
活跃参数量 ~370亿/token
架构 混合专家模型 (MoE)
上下文窗口 100万+ tokens
记忆系统 Engram 记忆架构
模态 文本 + 代码 + 视觉
代码基准 (HumanEval) ~90%（泄露）
SWE-bench Verified 80%+（泄露）
开源权重 预期（是）

当前状态与时间线

最后更新：2026年3月12日

🔴 状态：尚未发布

DeepSeek V4 已错过多个预期发布窗口。截至2026年3月，尚未确认正式发布日期。

我们所了解的：

  • 据报道内部测试仍在进行中
  • 多个发布窗口已过但无公告
  • DeepSeek 团队在社交媒体上异常沉默
  • 一些早期接触的研究人员暗示结果"令人印象深刻"
  • 泄露的基准测试分数已在中文论坛上出现

不要等待 — 立即在 Atlas Cloud 上使用 DeepSeek V3.2 开始构建，V4 发布后无缝升级。

预期功能深度解析

万亿参数规模

DeepSeek V4 预计拥有约 1万亿总参数，使其成为有史以来最大的语言模型之一。然而，与为每个 token 激活所有参数的密集模型不同，V4 使用混合专家架构来保持可控的推理成本。

为什么重要：

  • 更多参数 = 更大的知识容量
  • 模型可以存储更多代码模式、算法和编程概念的"知识库"
  • 万亿级模型展示了小模型中不存在的涌现能力
  • 尽管规模巨大，MoE 使每 token 计算量与 370 亿密集模型相当

技术细节：

  • 预计所有专家共 1T 总参数
  • 每 token ~370 亿活跃参数（仅相关专家被激活）
  • 这使 V4 拥有万亿参数模型的知识容量和 ~370 亿模型的推理速度
  • 训练可能使用了数千块 GPU，历时数月

Engram 记忆架构

DeepSeek V4 最令人期待的创新可能是 Engram 记忆架构 — 一种超越标准 transformer 注意力机制的新型长上下文信息检索方法。

什么是 Engram 记忆？

传统 transformer 在处理很长的上下文时存在困难，因为注意力随序列长度呈二次方增长。Engram 记忆引入了一个辅助记忆系统：

  1. 压缩 长距离上下文为密集的"engram"表示
  2. 索引 这些表示以实现高效检索
  3. 整合 检索到的信息与模型的注意力机制无缝结合
  4. 持久化 贯穿整个生成过程，类似于一种"工作记忆"

对开发者的意义：

  • 处理整个代码库而不会丢失远距离依赖
  • 在100万+ token 中保持连贯理解
  • 更好地回忆上下文早期的函数签名、类型定义和 API 模式
  • 大型项目中更准确的跨文件推理

100万+ Token 上下文窗口

DeepSeek V4 预计支持超过 100万 token 的上下文窗口 — 足以容纳：

  • ~75万字文本
  • ~2.5万页文档
  • 整个中等规模代码库（100+ 文件）
  • 多本完整书籍
  • 数千页 API 文档

上下文窗口对比：

模型 上下文窗口
GPT-4（原版） 8K / 32K
Claude 3 200K
Gemini 1.5 Pro 1M
DeepSeek V3.2 128K
DeepSeek V4（预期） 1M+
Claude 4 500K
GPT-5 256K

多模态能力

DeepSeek V4 预计原生支持多模态，处理 文本、代码和视觉 的统一架构。

视觉能力（预期）：

  • 截图转代码生成
  • UI/UX 分析和建议
  • 图表和架构图理解
  • 从截图中识别 Bug
  • 设计系统理解

架构详解

混合专家模型 (MoE)

DeepSeek V4 延续了 V3 中建立的 MoE 传统，但规模更大。

V4 中 MoE 的工作原理：

输入 Token
    │
    ▼
┌─────────┐
│  路由器  │ ── 选择激活哪些专家
└─────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────┐
│  专家 1  │  专家 2  │  ...  │ ── 1T 总参数中仅 ~370 亿活跃
│  (活跃)  │  (活跃)  │       │
└─────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────┐
│  输出    │
└─────────┘

关键架构决策：

  • 细粒度专家：更多更小的专家实现更好的专业化
  • 共享专家：部分专家始终活跃，提供"通用知识"骨干
  • 负载均衡：高级路由确保专家间均匀利用
  • 专家并行：专家分布在多块 GPU 上实现高效推理

高效推理

尽管万亿参数规模，V4 被设计为可实际部署：

  • 每 token 370 亿活跃参数 — 与运行 370 亿密集模型相当
  • 推测解码 支持更快生成
  • KV-cache 优化 实现长上下文效率
  • 量化友好 架构（预期支持 FP8/INT4）
  • 多头潜在注意力 (MLA) — 延续 V3 以减少内存占用

编程能力

仓库级代码理解

DeepSeek V4 最受期待的功能之一是 真正的仓库级代码理解。当前模型可以理解单个文件或少量文件，V4 预计能将整个代码库作为连贯系统来理解。

这意味着：

  • 理解项目的完整依赖图
  • 跨多个文件和包追踪类型定义
  • 理解架构模式（MVC、微服务、事件驱动等）
  • 在完整系统上下文中识别代码异味和反模式
  • 建议考虑所有下游影响的重构

多文件推理

基于仓库级理解，V4 预计在 多文件推理 方面表现出色 — 理解一个文件中的更改如何影响其他文件。

能力：

  • 跨文件类型检查和推断
  • 导入/导出链分析
  • 跨模块副作用追踪
  • 数据库 schema ↔ ORM 模型 ↔ API 路由一致性检查
  • 全栈推理（前端 ↔ 后端 ↔ 数据库）

高级代码生成

泄露的基准测试显示 V4 将达到：

  • HumanEval ~90% — 在标准编程基准测试中接近完美
  • SWE-bench Verified 80%+ — 解决流行仓库的真实 GitHub Issues
  • 显著改进：复杂算法实现、系统设计、测试生成、Bug 诊断和性能优化

预期基准测试

编程基准测试

基准测试 DeepSeek V4（预期） Claude 4 GPT-5 Qwen 3.5 DeepSeek V3.2
HumanEval ~90% 90.2% 91.0% 85.4% 82.6%
HumanEval+ ~85% 84.5% 86.2% 80.1% 77.3%
MBPP ~88% 87.8% 89.5% 83.2% 80.1%
SWE-bench Verified 80%+ 72.5% 68.3% 55.8% 48.2%
SWE-bench Lite ~85% 78.4% 74.1% 62.3% 55.7%
LiveCodeBench ~75% 70.2% 72.8% 63.5% 58.4%
CodeContests ~35% 31.5% 33.2% 25.8% 22.1%

通用基准测试

基准测试 DeepSeek V4（预期） Claude 4 GPT-5 Qwen 3.5 DeepSeek V3.2
MMLU ~92% 91.8% 93.2% 88.5% 85.7%
MMLU-Pro ~78% 76.5% 79.1% 72.3% 68.9%
GPQA Diamond ~68% 65.2% 67.8% 58.4% 52.1%
MATH-500 ~95% 93.5% 94.8% 89.2% 85.3%

长上下文基准测试

基准测试 DeepSeek V4（预期） Claude 4 GPT-5 Qwen 3.5 DeepSeek V3.2
RULER (128K) ~95% 92.3% 88.5% 85.2% 80.4%
Needle in Haystack (1M) ~98% 95.1% N/A N/A N/A
LongBench ~60% 55.8% 52.3% 48.5% 43.2%
InfiniteBench ~75% 68.4% 62.1% 55.8% 48.7%

注意： 所有 V4 数据来自泄露/未验证来源。官方基准测试将在发布后公布。

公告与延期时间线

日期 事件 详情
2025-07 DeepSeek V3 发布 V3 模型发布，确立 DeepSeek 顶级 AI 实验室地位
2025-09 V3.1 更新 增量改进，更好的指令遵循
2025-11 V3.2 发布 重大更新，改进编程能力，128K 上下文
2025-12 V4 传闻开始 中文技术论坛报告 V4 训练已启动
2026-01 首次泄露基准测试 HumanEval ~90% 分数在社交媒体上出现
2026-01 预期发布窗口 #1 社区预期1月发布 — 未兑现
2026-02 SWE-bench 泄露 内部人士报告 80%+ SWE-bench Verified 分数
2026-02 预期发布窗口 #2 传闻2月目标 — 未兑现
2026-03 架构细节泄露 Engram 记忆和 100万+ 上下文细节浮出水面
2026-03 预期发布窗口 #3 3月推测进行中 — 尚未发布
待定 V4 正式发布 等待 DeepSeek 公告

使用 Atlas Cloud 提前准备

为什么要等 V4？立即开始构建吧！

Atlas Cloud 通过完全托管的 OpenAI 兼容 API 提供 DeepSeek V3.2。当 V4 发布时，你只需更改一行代码即可升级 — 只需更新模型名称。

为什么选择 Atlas Cloud？

🔒 SOC I & II 认证 | 🏥 HIPAA 合规 | 🇺🇸 美国公司

  • OpenAI 兼容 API — 即插即用，适用于任何 OpenAI SDK
  • DeepSeek V3.2 现已可用 — $0.26/$0.38 每百万 token（输入/输出）
  • 无缝 V4 升级 — 相同 API，相同端点，只需更改模型名称
  • 无需管理基础设施 — 完全无服务器，自动扩展
  • 企业级安全 — SOC I & II，HIPAA 合规
  • 99.9% 在线率 SLA — 生产就绪的可靠性
  • 💰 支持微信支付宝直接付款 — 中国用户无需信用卡
  • 慷慨免费额度 — 无需信用卡即可开始构建

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  1. 在 atlascloud.ai 注册
  2. 从控制台获取 API 密钥
  3. 使用任何 OpenAI 兼容 SDK 调用 DeepSeek V3.2
  4. V4 发布后，只需更改模型名称 — 完成！

Atlas Cloud API 快速上手

Atlas Cloud API 完全兼容 OpenAI。如果你用过 OpenAI SDK，你已经知道如何使用它。

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-atlas-cloud-api-key",
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

# 今天使用 DeepSeek V3.2 — V4 发布后切换
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v3.2",  # V4 可用后改为 deepseek/deepseek-v4
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位专业的软件工程师。"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个线程安全的 LRU 缓存，要求 get 和 put 操作都是 O(1) 复杂度。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

流式输出示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-atlas-cloud-api-key",
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 FastAPI 编写一个包含认证、CRUD 和测试的完整 REST API。"}
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

cURL

curl https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-atlas-cloud-api-key" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一位专业的软件工程师。"},
      {"role": "user", "content": "设计一个电商平台的微服务架构。"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 4096
  }'

Node.js

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'your-atlas-cloud-api-key',
  baseURL: 'https://api.atlascloud.ai/v1'
});

// 今天使用 DeepSeek V3.2 — V4 发布后切换
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek/deepseek-v3.2', // V4 可用后改为 deepseek/deepseek-v4
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一位专业的软件工程师。' },
    { role: 'user', content: '用 Node.js 创建一个带认证和限流的实时 WebSocket 服务器。' }
  ],
  temperature: 0.7,
  max_tokens: 4096
});

console.log(response.choices[0].message.content);

价格

当前：Atlas Cloud 上的 DeepSeek V3.2

每百万 Token 价格
输入 $0.26
输出 $0.38

预期：Atlas Cloud 上的 DeepSeek V4

预估每百万 Token 价格
输入 $0.40 - $0.60（预估）
输出 $0.60 - $1.00（预估）

注意： V4 价格为推测性的。尽管参数量巨大，MoE 架构使推理成本可控。实际价格将在发布时公布。

成本对比

提供商 模型 输入（每百万） 输出（每百万）
Atlas Cloud DeepSeek V3.2 $0.26 $0.38
OpenAI GPT-4o $2.50 $10.00
Anthropic Claude 3.5 Sonnet $3.00 $15.00
Google Gemini 1.5 Pro $1.25 $5.00

Atlas Cloud 上的 DeepSeek V3.2 比其他提供商的同类模型便宜高达40倍。

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V3.2 与 V4 功能对比

特性 DeepSeek V3.2（现已可用） DeepSeek V4（预期）
总参数量 ~2360亿 ~1万亿
活跃参数量 ~210亿 ~370亿
架构 MoE MoE + Engram 记忆
上下文窗口 128K tokens 100万+ tokens
模态 文本 + 代码 文本 + 代码 + 视觉
HumanEval 82.6% ~90%
SWE-bench Verified 48.2% 80%+
记忆系统 标准注意力 Engram 记忆架构
代码理解 文件级 仓库级
多文件推理 基础 高级
开源权重 是 预期（是）
Atlas Cloud ✅ 可用 🔜 计划首日支持
API 兼容性 OpenAI 兼容 OpenAI 兼容
价格（输入/百万） $0.26 待定（~$0.40-0.60 预估）
价格（输出/百万） $0.38 待定（~$0.60-1.00 预估）
微信/支付宝付款 ✅ 支持 ✅ 支持

常见问题

1. DeepSeek V4 什么时候发布？

截至2026年3月，没有确认的发布日期。DeepSeek V4 已错过多个预期发布窗口（2026年1月、2月、3月）。模型似乎仍在内部测试中。我们会在官方日期公布后第一时间更新本指南。

2. DeepSeek V4 会免费/开源吗？

DeepSeek 有良好的开源权重发布记录。V3 和 V3.2 都以宽松许可证发布了开源权重。普遍预期 V4 将遵循相同的做法，但尚未得到官方确认。

3. 现在怎么试用 DeepSeek 模型？

你可以通过 Atlas Cloud 立即使用 DeepSeek V3.2。它通过 OpenAI 兼容 API 提供，价格仅为 $0.26/$0.38 每百万 token（输入/输出）。支持微信支付宝直接付款，中国用户无需信用卡即可使用。V4 发布后，只需更改模型名称即可升级。

4. DeepSeek V4 会比 GPT-5 好吗？

根据泄露的基准测试，V4 在很多任务上似乎与 GPT-5 不相上下，在 SWE-bench 等编程基准测试上可能显著优于 GPT-5。然而，官方基准测试尚未公布，实际性能可能与基准测试分数有所不同。

5. 什么是 Engram 记忆架构？

Engram 记忆是一种新型架构，用辅助记忆系统增强标准 transformer 注意力。它允许模型高效地压缩、索引和检索来自超长上下文（100万+ token）的信息，类似于人类大脑中"印迹"（engram，大脑中的记忆痕迹）的工作方式。

6. MoE 如何使 V4 在 1T 参数下保持高效？

混合专家模型（MoE）只为每个 token 激活参数的一个子集。在 V4 中，1T 参数中只有 ~370 亿被激活。这意味着你获得万亿参数模型的知识容量，但推理速度和成本与 ~370 亿模型相当。

7. DeepSeek V4 能理解图像吗？

是的 — V4 预计原生支持多模态，支持文本、代码和视觉输入。这支持截图转代码、UI 分析、图表理解和可视化调试等用例。

8. V4 支持多大的上下文窗口？

V4 预计支持 100 万+ token 的上下文，由 Engram 记忆架构驱动。这足以在单次提示中处理整个代码库、文档集或书籍长度的文件。

9. Atlas Cloud 会在发布当天支持 V4 吗？

Atlas Cloud 计划在 V4 可用后第一时间提供。由于 API 兼容 OpenAI，现有集成只需更改模型名称即可使用 V4 — 无需代码更改。

10. V4 与 Claude 4 在编程方面如何比较？

根据泄露的基准测试，V4 预计在大多数编程基准测试上匹配或超过 Claude 4，特别是 SWE-bench Verified（80%+ vs 72.5%）。然而，不同模型有不同优势，实际性能取决于具体用例。

11. V4 支持哪些编程语言？

与 V3.2 类似，V4 预计支持所有主流编程语言，包括 Python、JavaScript/TypeScript、Java、C/C++、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin 等。仓库级理解功能预计在所有支持的语言中都能工作。

12. DeepSeek V4 适合企业使用吗？

通过 Atlas Cloud 访问时，企业级安全得到保障：

  • 🔒 SOC I & II 认证
  • 🏥 HIPAA 合规
  • 🇺🇸 美国公司
  • 静态和传输加密
  • 不使用客户数据训练
  • 提供企业 SSO 和访问控制
  • 支持微信支付宝直接付款

13. 准备迎接 V4 的最佳方式是什么？

  1. 立即在 Atlas Cloud 上使用 V3.2 开始构建
  2. 使用模型无关的抽象设计应用
  3. 使用 OpenAI 兼容 API 格式
  4. V4 发布后，更改一行代码（模型名称）即可
  5. Star 本仓库以获取 V4 更新通知！

14. V4 会支持函数调用/工具使用吗？

基于 V3.2 的能力和行业趋势，V4 极有可能支持函数调用、工具使用和结构化输出（JSON 模式）。这些功能对于构建 AI 代理和自主编程助手至关重要。

贡献

欢迎贡献！如果你有：

  • 关于 DeepSeek V4 的新信息
  • 基准测试结果或对比
  • 教程或指南
  • 工具集成
  • Bug 报告或更正

请提交 Issue 或 Pull Request。

立即开始

不要等 V4 — 立即在 Atlas Cloud 上使用 DeepSeek V3.2 开始构建。

🔒 SOC I & II 认证 | 🏥 HIPAA 合规 | 🇺🇸 美国公司 | 💰 支持微信支付宝直接付款

特性 详情
模型 DeepSeek V3.2（V4 即将推出）
价格 $0.26 / $0.38 每百万 token
API OpenAI 兼容
升级 V4 发布后无缝切换
奖励 首次充值 25%（最高 $100）
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