DeepSeek V4 正式版来了。

等了好久说好6月份要发新版的 DeepSeek 终于有消息说，V4 正式版本要发布了，现在已经在生产环境灰度。

我的第一反应是困惑：V4 不是 4 月份就已经上线了吗？一直在用的 DeepSeek-V4-Pro 是假的？

仔细研究了一下才发现，DeepSeek 采取了一种与其他大模型厂商完全不同的发布策略。

其他家有新模型，都是会明确在官方发布版本更新，更换版本号，还会有新闻通告，自媒体跟着更新一波。

DeepSeek 的做法不太相同：悄悄地在后台这里改进一点、那里改进一点，改完先灰度让部分用户用上，收集反馈再继续调优，最后形成一个新版本，才宣布："好了，现在是正式版了。"

"许多用户以为自己过去两个多月一直在用 V4，其实只是预览版。"

DeepSeek 从 4 月 24 日就让用户调用了 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash，产品界面上从来没标注过"Preview"，API 文档也不显眼。

绝大多数用户，包括我在内，都以为自己用的是正式版。

什么是「满血版」

「满血版」是社区对 DeepSeek V4 正式版（GA，General Availability） 的俗称，预计于 2026 年 7 月 15 日全量上线。

与之对应的是 4 月 24 日发布的「预览版」（Preview）。

正式版经过两个多月大规模工程调优、海量数据迭代、并发压力测试，补齐了全部企业级功能，达到稳定商用标准。一句话总结：

「满血版」就是 V4 GA 正式版 — 补上了预览版缺失的推理速度（+60~85%）、Agent 能力（+21% 完成率）、原生多模态（图像/视觉）、企业级工具链和完整开源生态。

时间线

• • 2026 年 1 月 — DeepSeek 发表 mHC（流形约束超连接）论文，为万亿参数 MoE 模型训练稳定性奠定理论基础。
• • 2026 年 1 月中旬 — 开源 Engram 条件记忆模块，实现 O(1) 哈希查找替代传统注意力机制，将高达 100B 参数的嵌入表卸载到 CPU 内存
• • 2026 年 4 月 4 日 — 社区首次发现疑似 V4 灰度测试，用户的上下文窗口从 128K Token 跃升至 1M Token，知识截止日期更新至 2025 年 5 月。
• • 2026 年 4 月 24 日（关键节点） — V4 预览版（Preview）正式上线并同步开源。Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活参数）与 Flash（284B 总参数 / 13B 激活参数）双版本，全系标配 1M 上下文窗口，MIT 协议开源。
• 用户通过 chat.deepseek.com 和 API 均可使用，但这只是预览版，不是正式版。
• • 2026 年 6 月 29 日 — DeepSeek 官方通过邮件和平台通知全体开发者：V4 正式版将于 7 月中旬全量上线，同步引入行业首创的「峰谷分时定价」机制，旧接口 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 将于 7 月 24 日永久停用。
• • 2026 年 7 月 2 日 — DeepSeek 出现短时服务故障（"服务器繁忙"），当日下午修复，疑似与正式版上线前的压力测试有关。
• • 2026 年 7 月 15 日（关键节点） — V4 GA 正式版全量上线。
• • 2026 年 7 月 18 日 — 开发者 Pankaj Kumar 在 X 上发布 V4 GA 灰度体验报告（18.3K Views），称性能接近 Opus 4.8、编码接近 GPT-5.6 Sol，预言"可能明天发布"。

改进对比

预览版vs正式版对比表

上表涵盖了全部 17 个维度的改进细节。以下是其中最值得关注的几个从无到有的变化：

多模态：预览版是纯文本模型，正式版首次原生支持图像推理。

DeepThink 引擎可以在同一个思考流程中分析图片、解读截图、处理混合文档，这是 DeepSeek 产品线从纯文本到多模态的质变。

企业级功能：预览版只能对话，正式版可生产部署。

补齐了工具调用（参数准确率提升 40%）、复杂多轮自主 Agent（完成率提升 21%）、百万字长文档深度分析、标准化 JSON 稳定输出等能力。

开源程度：预览版只放了部分权重，正式版完整开源。

包括全部权重文件、训练脚本和推理代码，开发者可本地完整部署 1.6T 参数模型，无需依赖任何闭源组件。

六大维度详解

推理速度满血：快了近一倍

正式版将 DSpark 半自回归推测解码框架作为标配部署到全线模型。DSpark 由北大联合开源，基于 MIT 协议，实测让目标模型平均有效生成长度较 EAGLE3 提升 30.9%。

更详细见DeepSeek 太快了！

• • Flash 单用户生成速度提升 60%~85%
• • Pro 单用户生成速度提升 57%~78%
• • 高并发 120 token/s 场景系统吞吐量提升 661%

Agent 能力升级

• • 复杂 Agent 任务执行完成率较预览版提升 21%
• • Tool Calls 参数填写准确率比 V3.2 提升 40%
• • 新增可配置三档 Thinking 深度（Non-think / Think High / Think Max）
• • reasoning_content 字段可完整追溯推理路径，方便调试审计
• • 配套 Harness 工程体系，开发者可开箱即用构建端到端智能体
• • 非思考模式下 Agentic Coding 已优于 Sonnet 4.5，接近 Opus 4.6

知识密度更准、更深、更长

• • 世界知识准确率提升 12%，尤其在金融、法律、工程等垂直领域冷门知识召回错误率显著下降
• • 1M 长上下文关键信息定位准确率从 92% 提到 98.7%（几乎不漏）
• • 长序列算力消耗降低 27%

多模态模型，终于不是「纯文本」

这是 DeepSeek 产品线首次原生支持多模态推理。

DeepThink 引擎可以在同一个思考流程中分析图片、解读截图、推理视觉信息：

• • 分析技术图表并生成解释
• • 读取仪表盘截图并提取数据
• • 处理文本+图像混合文档（如论文、合同扫描件）

预览版是纯文本模型，多模态是正式版从无到有的核心升级。

推理引擎：DeepThink 大升级

• • 混合思考架构：简单问题单次前向传播秒回，复杂问题触发完整反思循环（多条候选追踪 + 自一致性检查 + 迭代优化）
• • Memory Files：原生支持跨轮次记忆文件，结构化信息可外存并在后续引用（类似人类研究者做笔记），适用于多文件软件开发规划、数百页文档综合、跨文献研究等场景
• • 原生工具调用：将工具使用作为核心原语而非附加功能，包括 Python 沙箱计算、网络搜索、数据库/API 查询、文件读写等，每次调用都记录在可见推理链中

生态：完整开源 + 国产硬件

• • 完整开放：权重 + 训练脚本 + 推理代码（预览版仅放部分权重）
• • 全栈 MIT 协议开源
• • 原生适配华为昇腾等国产算力平台，摆脱英伟达 CUDA 依赖

社区情报实测反馈

Pankaj Kumar（@pankajkumar_dev）的 X 评测

2026 年 7 月 18 日，开发者 Pankaj Kumar 在 X 上率先发布 V4 GA 灰度体验报告（18.3K Views）。

他预测正式版很可能明天（7 月 19 日）发布，最迟不过这几天，并透露灰度测试已经在部分用户中开始。

原帖对性能的评价：

"整体达到 Opus 4.8 水平，编码能力接近 GPT-5.6 Sol，但完成同一任务需要比 Fable 5 更多的迭代轮数。 Agent 能力大幅增强，3D 和 SVG 生成显著变好。从当前生态位来看，V4 大概率打不过刚发布的 Kimi K3，但价格会显著更低。 如果 DeepSeek 能以这个价格交付这个水平的性能，我们可能又会见证一次 DeepSeek 时刻。"

具体来看，Pankaj Kumar 的评价涵盖了七个维度：

整体能力接近 Opus 4.8 级别，属于当前开源模型的顶尖水平；

编码能力接近 GPT-5.6 Sol，这个成绩对开源模型来说相当惊艳；

但迭代效率是短板，同样一个任务 V4 需要的尝试轮数比 Fable 5 多，说明单次推理质量仍有差距。

Agent 能力和 3D/SVG 生成被特别表扬，称"大幅增强"和"显著变好"。

与刚发布的 Kimi K3 相比，Pankaj 判断 V4 在纯性能上大概率打不过，但价格优势巨大，"如果这个性能配上这个价格，可能又是一次 DeepSeek 时刻"。

灰度检测：「AiBattle 验货口诀」

博主 AiBattle 在 X 上给出了一个民间检测方法：看思维链（CoT）的第一人称。

打开 DeepSeek 网页端或 App，开「深度思考」或「专家模式」，随便提一个需要推理的问题，然后观察模型的思考过程。

关键在于开头那两三个词。

如果模型说 "I'm" 或 "I'll"，恭喜你，大概率已经用上了 V4 GA 满血版。

如果开口还是 "Let me"，那很遗憾，你用的还是老版本，要么是 V4 预览版，要么是更早的 V3.2。

原理：V4 GA 版的推理引擎 DeepThink 在训练中将思维链的语言风格从第三人称改成了第一人称，从"让我来做某某事"变成了"我要做某某事"。

这是一个训练层面的系统性差异，比看上下文窗口大小更可靠，因为 V4 预览版也已经是 1M 上下文了，光看这个区分不了 GA 和预览版。

6.3 补充检测方法

除 AiBattle 验货口诀外，还可以用以下方法交叉验证：

1. 知识截止日期检测：关闭联网搜索后问 2025 年 4-5 月的新闻事件，如果能准确回答，说明知识库已更新（V4 知识截止为 2025 年 5 月）。

社区实测 Demo

社区实测Demo盘点

与竞品对比

市场定位与竞品对比

第一，V4 Pro 在 SWE-bench Verified 上距 Claude Opus 4.6 Max 仅差 0.2 个百分点，但价格只有对方的约八分之一。

第二，Flash 版本尤其夸张。

百万输出 token 只要 0.28（平时），如果缓存命中，输入价格低至 0.0028，跟不要钱差不多。

对比 Fable 5 的 $50/百万输出，Flash 的价格不到其百分之一，但 SWE-bench 也有 79.0%，并不是敷衍的缩水版。

第三，DeepSeek 的定位非常清晰：

不追求全项第一，但坚持"Opus 级能力 + 极低价格"的路线。

在 Claude、GPT、Kimi 这些定价数十美元/百万 token 的玩家面前，哪怕是装上了峰谷计价器，V4 依然是那个大杀四方的"价格屠夫"。

实际影响

对用户的实际影响

参考来源：

1. 1. 新智元，《DeepSeek V4「满血版」曝光了！最快明天发布》 — mp.weixin.qq.com
2. 2. Pankaj Kumar (@pankajkumar_dev)，DeepSeek V4 GA Leaks 原帖 — x.com（18.3K Views，2026-07-18）
3. 3. DeepSeek 官方，《DeepSeek-V4 预览版本发布》 — api-docs.deepseek.com
4. 4. DeepSeek 官方邮件，《V4 正式版上线及 API 定价调整通知》 — 2026-06-29
5. 5. DeepSeek AI Guide，《DeepSeek Latest Updates — What Shipped With V4 Preview》 — deepseekai.guide
6. 6. DeepThink Blog，《DeepSeek V4 Official Release: DeepThink Reasoning Powers the Next Generation of AI》 — deepthink.ltd
7. 7. 看懂AI大白话·今日头条，《DeepSeek V4 的新功能有哪些》 — 2026-06-30
8. 8. AI学长·今日头条，《DeepSeek V4 正式上线！百万字通读+峰谷定价，到底值不值》 — toutiao.com
9. 9. AI-Indeed 技术百科，《DeepSeek V4 灰度测试更新技术指南》 — ai-indeed.com
10. 10. The Neural Feed，《DeepSeek V4 official launch mid-July with peak-hour pricing》 — theneuralfeed.com
11. 11. 智能个体·今日头条，《今晚全量上线！DeepSeek V4 首创峰谷定价》 — toutiao.com

你用哪个大模型比较多，DeepSeek 还是 Kimi ？

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