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DeepSeek-V4-Pro

推理大模型DeepSeek ProDeepSeek V4

DeepSeek V4 Pro

发布时间: 2026-04-24更新于: 2026-07-17 21:57:19.252知识截止: 2025-0512,025
模型参数
1.6万亿
上下文长度
1M
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek-V4-Pro 是DeepSeek-AI于 2026-04-24 发布的推理大模型。支持文本、图像输入和文本输出,上下文窗口为 1M,主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测,便于核对规格和使用成本。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-V4-Pro

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 最高 (Max) (默认)常规模式思考水平 · 高 (High)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
375K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2026-04-24
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
1.6万亿 / 490亿
知识截止
2025-05
DeepSeek-V4-Pro

开源和体验地址

代码开源状态
预训练权重开源
MIT License- 免费商用授权
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
DeepSeek-V4-Pro

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
DeepSeek-V4-Pro

API接口信息

接口速度
4/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$0.435/ 1M$0.870/ 1M
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本1d$0.0036/ 1M$0.870/ 1M
DeepSeek-V4-Pro

评测结果

DeepSeek-V4-Pro 当前已收录的代表性评测结果包括 LiveCodeBench(1 / 123,得分 93.50)、MMLU Pro(11 / 132,得分 87.50)、SWE-bench Verified(10 / 111,得分 80.60)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合评估

共 12 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GPQA Diamond
常规模式
72.90
108 / 187
89.10
27 / 187
90.10
23 / 187
MMLU Pro
常规模式
82.90
48 / 132
87.10
13 / 132
MMLU Pro
最高
87.50
11 / 132
LiveBench
常规模式
73.58
23 / 115
HLE
常规模式
7.70
154 / 170
HLE
34.50
75 / 170
HLE
工具
44.70
42 / 170
HLE
最高
37.70
65 / 170
HLE
极高工具
48.20
34 / 170

编程与软件工程

共 14 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
2919
4 / 16
3206
2 / 16
LiveCodeBench
常规模式
56.80
76 / 123
89.80
6 / 123
93.50
1 / 123
SWE-bench Verified
常规模式工具
73.60
44 / 111
79.40
18 / 111
SWE-bench Verified
极高工具
80.60
10 / 111
SWE-bench Multilingual
常规模式工具
69.80
17 / 22
74.10
7 / 22
76.20
5 / 22
SWE-Bench Pro - Public
常规模式工具
52.10
37 / 53
54.40
28 / 53
55.40
25 / 53

常识推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Simple Bench
常规模式
50.90
28 / 63

AI Agent - 信息收集

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BrowseComp
工具
80.40
15 / 52
BrowseComp
极高工具
83.40
12 / 52

AI Agent - 工具使用

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal Bench 2.0
常规模式工具
59.10
22 / 47
63.30
14 / 47
Terminal Bench 2.0
极高工具
67.90
9 / 47

数学推理

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IMO-AnswerBench
常规模式
35.30
21 / 21
88
6 / 21
89.80
4 / 21

生产力知识

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GDPval-AA
极高工具
1554
4 / 21

和其他模型对比

DeepSeek-V4-Pro

发布机构

DeepSeek V4 Pro

模型解读

DeepSeek-V4-Pro 预览版:性能比肩顶级闭源模型

DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日正式发布并开源的旗舰级大语言模型预览版,属于 DeepSeek-V4 系列的高端型号。该模型旨在将百万级上下文、强化的 Agent 能力和顶级推理性能融为一体,打破开源模型与闭源模型之间的能力边界。

架构与技术规格

DeepSeek-V4-Pro 采用混合专家(MoE)架构,总参数量达到 1.6 万亿(1.6T),每次推理激活参数约 490 亿(49B)。其上下文窗口原生支持 100 万 token(1M),最大输出长度可达 384K token。为实现高效长上下文处理,V4 引入了创新的混合注意力机制,融合压缩稀疏注意力(CSA)与重压缩注意力(HCA),并结合 DSA 稀疏注意力技术。在 100 万 token 的极端场景下,该架构使单 token 推理计算量降至前代 V3.2 的 27%,KV 缓存占用仅为 10%。模型预训练数据量达 33 万亿 token,并采用了 Muon 优化器、流形约束超连接(mHC)等新型训练策略。

核心能力与支持模态

DeepSeek-V4-Pro 目前为纯文本模型,不支持视觉输入或多模态识别。其核心能力聚焦于三大领域:Agent 能力经过专项优化,在 Agentic Coding 评测中达到开源模型最佳水平,内部测试表明其编码体验优于 Sonnet 4.5,交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式;世界知识大幅领先所有开源模型,仅次于 Gemini-Pro-3.1 等顶尖闭源模型;推理性能在数学、STEM 和竞赛代码评测中超越所有公开评测的开源模型,比肩世界顶级闭源模型。模型同时支持非思考模式与思考模式,用户可通过参数调节思考强度以应对复杂推理任务。

性能评价

根据官方公布的基准测试,DeepSeek-V4-Pro 在 Agent 任务、知识问答和推理等维度均显著超越前代模型和同期开源竞品,与 GPT-5.4 xHigh、Gemini-3.1-Pro 等闭源顶尖模型互有胜负。DeepSeek 已将其作为内部 Agentic Coding 的首选模型,并针对 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流 Agent 产品进行了深度适配优化。

应用场景与限制

官方推荐场景包括:复杂逻辑推理、深度代码生成、大型文档分析、自动化 Agent 工作流等。当前局限在于:尚不支持多模态输入;在深度思考模式下与 Opus 4.6 仍有差距;作为预览版,未来 API 稳定性和功能可能存在调整。

访问方式与许可

模型已全面开源,权重和技术报告可通过 Hugging Face 和魔搭社区获取。许可证采用 MIT License,允许商用、修改和再分发。API 服务已同步上线,开发者通过修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 即可调用,兼容 OpenAI ChatCompletions 和 Anthropic 接口格式。

DeepSeek-V4-Pro

常见问题

DeepSeek-V4-Pro 是什么模型?

DeepSeek-V4-Pro 是DeepSeek-AI于 2026-04-24 发布的推理大模型。支持文本、图像输入和文本输出,上下文窗口为 1M,主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测,便于核对规格和使用成本。

DeepSeek-V4-Pro 支持哪些输入和输出模态?

当前官方资料记录其支持文本、图像输入,并生成文本输出。

DeepSeek-V4-Pro 的上下文窗口和最大输出是多少?

上下文窗口为 1M,最大输出为 375K。未公开或无法确认的规格不做推测。

DeepSeek-V4-Pro 适合哪些任务?

根据已收录的官方能力标签,它适合推理大模型、多语言相关任务;实际效果应结合具体工作流验证。

DeepSeek-V4-Pro 是否提供 API,价格如何查看?

页面已收录 DeepSeek-AI 的 4 条定价规则。价格可能随地域、上下文档位、缓存和时间变化,应以页面价格表及官方计费页为准。

DeepSeek-V4-Pro 是否开源?

代码与模型权重按 MIT License 记录;使用前仍应核对官方许可原文。

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