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DeepSeek-V4 来了！开源最强，比肩闭源，AI 分水岭正在出现

蒜鸟编辑：陆新宇发布于：2026-04-24 11:55 PConline原创

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2026年4月24日，DeepSeek发布开源新模型DeepSeek-V4系列，具备百万字超长上下文和强化Agent能力。该系列分Pro与Flash两版，性能逼近顶级闭源AI，推动开源与闭源差距缩小。DeepSeek坚持长期主义路线，不随热点起伏，以技术创新驱动AI执行力提升，引发业界广泛关注。

就在刚刚，DeepSeek 宣布全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版正式上线并同步开源，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：

很长一段时间里，大模型行业的进步都可以用「它们越来越会说话」来概括。但真正改变生产力的从来不是说得更好，而是能不能把事情做完。DeepSeek-V4 的意义就在这里。开源模型，正在逼近执行层能力的门槛。

从能聊到能做，模型能力正在迁移

如果回看过去两年的模型演进，会发现一个很有意思的分界线。一类模型，擅长对话、总结、写作；另一类模型，则开始尝试写代码、调工具、完成复杂任务。前者解决的是表达问题，后者开始触及生产问题。

DeepSeek-V4 明显属于后者。

在官方披露的信息中，它最突出的能力不是单点指标，而是三件事的叠加：百万级上下文、强化的 Agent 能力、接近顶级闭源的推理水平。

单看每一项都不新，但组合在一起，事情就变了。模型不再只是回答问题，而是在向一种更接近执行系统的形态演进。DeepSeek-V4 分为两个档位——

DeepSeek-V4-Pro：性能比肩顶级闭源模型

他的 Agent 能力大幅度提高，在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平。据 DeepSeek 公司内部人员测试，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。

世界知识大幅领先开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1，推理能力也超越了所有开源模型，比肩顶级闭源模型。

DeepSeek-V4-Flash：高效经济之选

相比 Pro，它主要弱在世界知识储备方面，但推理能力接近，速度更快，更加经济实用，Agent 评测中，简单任务与 Pro 旗鼓相当，高难任务还是 DeepSeek-V4-Pro 更强。

价格方面，DeppSeek V4 依然保持高性价比，最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式。

开源 vs 闭源，差距正在收敛

如果把 DeepSeek-V4 放到更大的背景下看，它还有一个更重要的意义：开源模型，正在逼近闭源模型的能力边界。

从当前信息来看，推理能力已对齐顶级闭源水平，世界知识仅略逊一筹，Agent 能力接近高端闭源模型的部分形态。

当然差距依然存在，尤其是在深度思考方面，开源仍有差距。但这个差距正在缩小，而且缩小的速度比很多人预期的更快。这背后发生的变化并不只是算力竞争，更是结构创新开始成为决定性变量。DeepSeek-V4 提到的注意力机制优化与稀疏计算，本质上是在用更聪明的方式去替代更昂贵的资源。当这种路径被验证之后，开源模型的上限就不再完全受制于资源。

Pro 对表最强能力，Flash 优化成本效率，这已经是一套成熟的 AI 商业逻辑了，因为真正进入规模化应用后，企业关注的从来不是最强，而是是否足够好、是否可负担、是否稳定。在这个意义上，Flash 版本的价值，甚至可能比 Pro 更现实。

AI 从能力竞赛，正在走向成本结构竞争。

不诱于誉，不恐于诽：DeepSeek的长期主义

「不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。」在公众号的最后，DeepSeek 这样写到。

「不诱于誉，不恐于诽」DeepSeek 在回应什么？

一方面，DeepSeek 是最开源阵营最激进的一批，另一方面，它又在逼近开源模型的能力。作为开源之光，它被「吹」得很高；横向对比闭源，它又被质疑很深。

DeepSeek 想说的就是：我们既不会被捧杀带节奏，也不会因为质疑而收缩策略。

「率道而行，端然正己」DeepSeek 在强调什么？

按照自己的技术路径推进，DeepSeek 从不是追热点、对标别人的存在，不跟风 UI 产品，不急着做「ChatGPT 体验」。反而一直在押注推理能力、长上下文、成本效率、开源路线……

DeepSeek 可能不是最强的模型，但一定是团队认为最对的模型。

在 AI 领域，长期主义对抗的是榜单、跑分、资本故事、用户增长……但 DeepSeek 做的选择则是以产品优先，去提升模型的思考、认知、行动能力。AGI 不是目标，而是一定会到的目标。

在高度喧嚣的行业里，DeepSeek 选择了一条不跟随情绪波动、以技术为核心、慢慢逼近 AGI 的道路。