DeepSeek V4 Pro Base
DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日发布的 DeepSeek-V4 Pro Base checkpoint，1.6T 总参数、49B 激活参数、1M 上下文，MIT 许可。
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
模型基本信息
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
评测结果
DeepSeek-V4-Pro-Base 当前已收录的代表性评测结果包括 LongBench v2（10 / 11，得分 51.50）。 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。
和其他模型对比
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发布机构
模型解读
DeepSeek-V4-Pro-Base 是 DeepSeek-V4 系列中的 Pro Base checkpoint。DeepSeek 官方 Hugging Face 模型卡显示，DeepSeek-V4 系列包括 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 两个 MoE 规模，以及对应 Base 与后训练版本；其中 Pro Base 为 1.6T 总参数、49B 激活参数、1M 上下文、FP8 Mixed 精度。
架构与规格
DeepSeek-V4 系列使用混合注意力架构，将 Compressed Sparse Attention 与 Heavily Compressed Attention 结合，以降低百万 token 长上下文推理的计算和 KV cache 成本。模型卡显示 Base 模型在 32T+ tokens 上预训练，随后还有独立专家培养与统一蒸馏的后训练流程；Base checkpoint 本身按基础大模型收录，不设置推理模式档位。
许可与访问
DeepSeek Hugging Face 模型卡列出 DeepSeek-V4-Pro-Base 的下载入口，并声明仓库和模型权重采用 MIT License。模型权重发布在 Hugging Face 与 ModelScope；DataLearner 本条目记录 HF 权重页、技术报告和 MIT 许可，API 价格暂不填写。
评测收录
官方模型卡的 Base Model 表列出 LongBench-V2 1-shot 分数：DeepSeek-V4-Pro-Base 为 51.5。BenchLM 的 LongBench v2 leaderboard 也收录该成绩，本次按 DataLearner 的 LongBench v2 常规无工具模式写入。
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