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目录
Model catalogDeepSeek V4
DE

DeepSeek V4

传闻

DeepSeek V4

Release date: 2026-02-17更新于: 2026-02-12 00:00:34614
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
Not disclosed
Context length
1000K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

DeepSeek V4

Model basics

Reasoning traces
Supported
Context length
1000K tokens
Max output length
No data
Model type
推理大模型
Release date
2026-02-17
Model file size
No data
MoE architecture
No
Total params / Active params
0.0B / N/A
Knowledge cutoff
No data
Inference modes
常规模式(Non-Thinking Mode)思考模式(Thinking Mode)
DeepSeek V4

Open source & experience

Code license
MIT License
Weights license
MIT License- 免费商用授权
GitHub repo
https://github.com/deepseek-ai
Hugging Face
https://huggingface.co/deepseek-ai
Live demo
https://chat.deepseek.com/
DeepSeek V4

Official resources

Paper
No paper available
DataLearnerAI blog
No blog post yet
DeepSeek V4

API details

API speed
3/5
No public API pricing yet.
DeepSeek V4

Benchmark Results

No benchmark data to show.
DeepSeek V4

Publisher

DeepSeek-AI
DeepSeek-AI
View publisher details
DeepSeek V4

Model Overview

-------2026年2月11日,DeepSeek App已经发布了新的模型,官方尚未回应是DeepSeek V4,详情参考: https://www.datalearner.com/blog/1051770803944366 

DeepSeek V4模型简介

DeepSeek V4是DeepSeek-AI计划于2026年2月中旬发布的下一代大语言模型,是DeepSeek V3的继任者。根据The Information等权威媒体报道,该模型尚未正式发布,目前仍处于内部测试阶段。V4将是一款专注于编程能力优化的模型,定位为"编程优先"(Coding-First)的旗舰模型,旨在为软件工程和代码生成任务提供业界领先的性能。

核心架构与技术创新

DeepSeek V4预计将采用混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)架构,继承并优化V3的技术路线。根据DeepSeek发布的Engram技术论文(2026年1月12日发布于arXiv:2601.07372),V4很可能集成创新的Engram条件记忆模块。Engram通过将静态知识检索从动态推理中分离,实现O(1)复杂度的知识查找,从而释放模型的推理深度用于更复杂的任务。

该模型预计支持超过100万token的超长上下文窗口,使其能够在单次处理中理解整个代码库。这一能力对于代码库级别推理(Repository-Level Reasoning)至关重要,V4可以理解跨文件的依赖关系、追踪代码变更的影响,并在大规模重构操作中保持一致性。

编程能力突破

根据多家媒体引用的内部测试结果,DeepSeek V4在编程任务上的表现可能超越Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列模型。V4的核心优势包括:

  • 多文件推理能力:能够理解一个文件的修改如何影响项目中的其他文件
  • 复杂bug诊断:可以诊断和修复跨多个文件的bug
  • 长上下文代码生成:在极长的代码提示下保持生成的稳定性和准确性
  • 代码库级别理解:支持完整软件工程工作流,包括架构分析、依赖管理和系统级重构

效率与可部署性

DeepSeek V4预计继续DeepSeek系列的高效特点。根据社区讨论,该模型可能在消费级硬件上运行,例如双NVIDIA RTX 4090或单RTX 5090显卡。通过MoE架构的稀疏激活机制,虽然总参数规模庞大,但每个token仅激活其中一小部分参数,从而在保持高性能的同时控制计算成本。

开源与许可

基于DeepSeek的一贯策略,V4预计将作为开源模型发布。DeepSeek V3使用MIT License,V4很可能延续这一开放授权模式,允许商业使用和自由修改。这将使V4成为最强大的开源编程模型之一,为开发者社区和企业提供可本地部署的AI编程助手。

发布状态说明

需要特别指出的是,截至目前,DeepSeek官方尚未发布V4的模型卡、可调用的官方API或正式公告。本信息基于The Information(2026年1月9日)、Atlas Cloud、WaveSpeedAI等多家权威科技媒体的报道,以及DeepSeek发布的相关技术论文推断得出。预计发布时间为2026年2月中旬,可能与农历新年(2月17日)同期。

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