DeepSeek发布V4预览版，同步开源。公告里有一句话：

"从当今启动，1M（一百万）高下文将是DeepSeek通盘官方劳动的标配。"

OpenAI和Google早就复古超长高下文了。问题是老本。Transformer平安力机制的筹算量随序列长度肤浅增长——序列翻倍，算力变四倍——处理100万token在传统架构下果然无法生意化。

技能施展给出了此次架构变调的幅度：在1Mtoken场景下，V4-Pro的单token推理FLOPs唯有V3.2的27%，KV缓存用量唯有10%。

两把刀

圭臬Transformer的自平安力，要让每个token跟序列里通盘其他token算有关性权重。这是肤浅复杂度，结构性的，不是工程调优能贬责的。

昔日的应付形貌大体分两类：要么切掉筹算范围（滑动窗口只看局部邻居，全局感知随之隐藏），要么绕开长文本本人（RAG先检索再喂给模子，检索质地成为新的上限）。还有固定寥落平安力，东谈主工瞎想寥落格局来跳过部分筹算，但格局是死的，不同任务的信息散布相反大，泛化能力有限。

V4的决策是CSA+HCA夹杂平安力架构。

CSA（CompressedSparseAttention）贬责的是"算什么"。用轻量级索引器先对通盘token对作念粗筛，快速估算有关性排序，再精选出需要完满筹算的token集中。要道在于这套寥落结构是可检修的——模子在检修历程中我方学出那儿需要高密度平安力，那儿不错寥落。V3.2期间的DSA是雏形，V4在此基础上作念了进一步演化。

HCA（HeavilyCompressedAttention）贬责的是"存什么"。在V3期间MLA（Multi-headLatentAttention）的基础上无间鼓动，把KV向量映射到低维潜空间，推理时解压。叠上FP4+FP8夹杂精度——MoE巨匠参数用FP4，其余用FP8——KV缓存的显存占用再砍一半。

两者重复的成果，班师体当今那两个数字：27%的FLOPs，10%的KV缓存。换算过来，同等算力下能劳动的长高下文并发量约莫是原本的3到4倍。

技能施展里还有两个细节值得记一下。mHC（Manifold-ConstrainedHyper-Connections）对残差通达作念了流形管理强化，针对的是1.6T参数超深度模子检修时跨层信号衰减的问题。Muon优化器替代了Adam系列，基于矩阵正交化更新，UEDBETapp下载在超大边界检修里约束更快，更褂讪——Adam在大模子检修里果然是默许确立，DeepSeek此次换掉了它。

数字

官方给出了与ClaudeOpus4.6、GPT-5.4xHigh、Gemini3.1ProHigh的全维度横评。

数学和竞赛推理是V4-Pro施展最凸起的维度。Codeforces评分3206，四家最高（GPT-5.4是3168，Gemini和V4-Flash齐是3052）。ApexShortlist90.2，向上Opus4.6（85.9）、GPT-5.4（78.1）、Gemini（89.1）。IMOAnswerBench89.8，仅次于GPT-5.4（91.4）。

Agent能力上，SWEVerified80.6，Opus4.6是80.8。Toolathlon51.8，Opus4.6是47.2，GPT-5.4是54.6。公告里有一句里面评价：V4已成为职工AgenticCoding的主力模子，"使用体验优于Sonnet4.5，请托质地接近Opus4.6非想考格局"。

长高下文测评有两个数字要对比着看：MRCR1M（长文本要道信息检索）83.5，Gemini是76.3，Opus4.6是92.9。CorpusQA1M（长文档精确问答）62.0，Opus4.6是71.7。MRCR侧重检测要道信息是否存在，CorpusQA要在百万token里精确定位并抽象分析——两个测评的分化放在沿途，评释的东西当然了了。

抽象学问和科学前沿推理：SimpleQA-Verified57.9，Gemini是75.6。HLE（前沿科学推理超阻挡集）37.7，四家里最低。

V4-Flash：284B总参数，13B激活，约为Pro版18%的体量，雷同复古1M高下文和Think/ThinkMax推理格局。官方说浅易Agent任务上与Pro"旗饱读十分"。

DeepSeek把此次发布叫"预览版"，技能施展标题里写的是"Towards"——朝向，还在路上。CSA和HCA的瞎想逻辑今天仍是公开UEDBETapp登录，寥落检修机制在不同任务散布下怎么施展，是接下来开源社区会告诉咱们的事。

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