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  实测V4长文本、代码 、推理能力 。

  AIX财经(AIXcaijing)原创

  作者| 李梦冉

  编辑| 魏佳

  没有发布会 ,没有倒计时 ,DeepSeek V4就这样直接上线了。

  这已经是DeepSeek惯用的节奏。但这次不一样的地方在于,他们在技术报告里主动写下了一句话:V4的能力水平仍落后于GPT-5.4和Gemini-3.1-Pro,发展轨迹大约滞后前沿闭源模型3至6个月 。

  这句话放在国内AI圈的语境里 ,显得有些格格不入。大多数模型发布,标配的是“全球领先”“行业第一”。DeepSeek反过来,主动划出差距 。

  但如果细看这次发布的内容 ,就会发现这并不是谦虚,V4压根没打算在“谁最强 ”这个问题上和GPT-5掰手腕。V4想做的,是把百万token的超长上下文变成所有用户的标配 ,同时把价格打到竞品的三分之一以下。

  这篇文章我们想说清三件事:V4是什么、它能干什么,以及这次发布背后值得关注的信号是什么 。

  01.

  V4最大变化:超长文本全系标配

  V4模型按大小分为Pro和Flash两个版本,在官方网页端和APP界面分别是专家模式和快速模式。

  Pro是旗舰版 ,主打能力上限,对标的是GPT-5、Gemini这类顶级闭源模型,适合对效果要求极高的复杂任务。Flash是轻量版 ,速度更快 、价格更低 ,推理能力接近Pro,但世界知识储备稍逊一些 。

  两款模型都支持同一件事,也是这次发布最值得普通用户关注的变化——百万token的超长上下文 ,全系标配,不分版本,不加价。

  “上下文 ”这个词听着技术 ,简言之就是“AI一次能读多少内容”。按照100万token大约是75万汉字换算,差不多把整部《三国演义》喂给V4,它都能完整理解和分析 。

  这源于V4采用了CSA(压缩稀疏注意力)和HCA(重度压缩注意力)的混合架构 。同样处理一百万字的内容 ,V4只需要前代模型四分之一的算力和十分之一的显存。

  以前这个能力不是没有,但价格都很贵,得单独付费或者升级套餐。V4把它变成了所有用户默认就有的基础能力 。对日常使用来说 ,感知最明显的一点是:使用者不再需要把一份长报告剪来剪去分段喂给AI,整份材料可以一次性丢进去,让它直接处理。

  此外 ,V4提供了三档推理强度:

  Non-think直出模式 ,AI直接给答案,适合简单问答和日常对话,速度最快;在网页和APP上关闭深度思考即可。

  Think High是常规深度思考 ,AI会在脑子里推导一遍再回答,适合需要分析计算的场景;

  Think Max则适合极难推理,但耗时更长 ,消耗的token大约是普通模式的两倍 。思考的强度,由模型根据问题的复杂程度自动判断,或者使用者可以通过API参数手动指定为High或Max。

  定价方面 ,V4延续了DeepSeek一贯的激进风格。

  V4-Pro每百万token输入1元(缓存命中)或12元(缓存未命中),输出为24元;V4-Flash为每百万token输入0.2元(缓存命中)或1元(缓存未命中),输出为2元 。

  粗算下来 ,DeepSeek的定价大约是竞品的三分之一甚至更低。另外,V4同时支持OpenAI和Anthropic两种API接口格式,对开发者来说 ,切换只需要改一个参数 ,迁移成本几乎为零。

  02.

  三个场景实测:长文本、写代码、复杂推理

  在实际使用中,V4表现如何?我们围绕三个高频使用场景对其展开测试:长文本处理 、代码生成与调试和复杂推理 。

  长文本处理是V4此次核心卖点,我们直接选用某上市公司2025财年年度报告作为测试材料。这份年报篇幅为324页 ,涵盖财务报表 、附注及股东信息等多个模块,信息密度高、数据分散,是测试长文本理解能力的理想素材。

  我们的测试问题分两层:第一层要求提炼年报核心要点;第二层追问两个藏在文档深处的具体数据——该年度回购股份的总数量与总对价 ,以及管理人员酬金排名第三的具体人员与金额 。这两个问题的答案分别散落在年报第212至213页和第311至313页,位置偏后,必须完整阅读文档才能准确定位 。

  V4响应时间约19秒 ,给出的答案完全符合原报告。

  此外,在追加提问短期银行借款利率区间时,我们关闭了“深度思考” ,选择Non-think模式,V4同样准确找到年报数据,信息来源同样精确到页码。

  从整体表现来看 ,快速模式下V4对这份300余页年报的处理相当稳定 。数据定位准确、跨章节关联清晰 、单位换算无误 ,且在回答过程中主动识别了潜在的口径歧义并加以说明,并没有因为文档体量大而出现答非所问或信息遗漏的情况。

  对于需要快速从大体量文档中提取特定数据,V4的长文本处理能力已经达到了实际可用的水准 ,且在快速模式下便能完成,不需要开启深度思考来换取准确性。

  这一场景我们分两步进行测试:

  第一步,让V4生成一段含有隐藏Bug的Python代码 ,要求故意埋入2至3个常见错误但不提示位置;

  第二步,将这段代码重新交回V4,要求找出所有问题、修复代码并逐一解释原因 。两轮分别在开启和关闭深度思考的模式下各跑一次。

  开启深度思考模式响应时间15秒。V4在思考过程中主动梳理了代码的所有潜在问题 ,最终给出了6项错误分析,超出原题预设的2至3个范围 。除了最核心的数据类型错误和文件未正确关闭之外,还额外识别出除零错误、列名不存在时的KeyError等。

  关闭深度思考模式明显更快 ,直接输出结果,没有可见的思考过程。识别出的问题同样是文件未正确关闭 、列数据类型错误、除零错误、列名不存在等,与开启深度思考的核心结论基本一致 。

  对于不懂代码的用户来说 ,日常的代码调试任务 ,关闭深度思考已经足够可用,速度也更快;如果是生产环境的代码审查,或者需要考虑各种异常边界 ,开启深度思考会给出更完整的分析。

  对于复杂推理测试,我们设定为一家中高端护肤品公司的经营困境分析:三年收入年均增长18%,但净利润率从12%腰斩至6% ,同时面临库存积压 、营销费用失控、电商渠道落后和竞争对手低价抢市等多重压力。

  要求V4以商业顾问身份,识别核心问题、按紧迫程度列出三个优先风险并说明判断依据,随后在同一对话中追问:若公司决定优先发力电商渠道 ,可能面临哪些新风险 。

  深度思考响应用时9秒 。V4在思考过程中先完成了问题拆解:将所有负面信号归类为现金流威胁 、盈利能力恶化、市场结构性风险三个维度,再依据“若不立即处理会导致现金流断裂或持续亏损 ”的紧迫性标准完成排序,逻辑链条清晰可见。

  最终它给出的三个优先风险依次是:库存积压与现金流风险排第一; 盈利能力持续恶化排第二 ,中端市场被抢占与渠道结构性短板排第三,并均给出了充分理由。

  为了验证连续推理能力,我们追问发力电商渠道的风险 ,响应用时仅3秒 ,直接在第一轮建立的背景基础上继续推导,V4识别出五项新风险 。

  关闭深度思考后结果也差不多,不过结论呈现上更结构化 ,增加了“止损时间窗口”,落地感更强,某种程度上比深度思考版本更像一份可以直接拿去汇报的分析文件。

  这一轮测试最值得关注的有两点:一是推理的连贯性。前后两轮的分析形成了完整的逻辑链;二是结论的落地性 。风险分析不停留在“可能会有影响”的泛泛层面 ,每条都给出了具体的传导路径。

  比如它指出高端产品依赖线下BA服务和专柜体验来支撑溢价,一旦在电商大力促销,消费者会形成“不降价就不买 ”的预期 ,进而打击线下门店的正价销售能力,最终形成恶性循环。测试结果显示出推理逻辑连贯性和缜密性 。

  03.

  V4的真正影响力,在模型之外

  DeepSeek主动说自己“落后3到6个月” ,这不是谦虚。DeepSeek的牌是开源、是价格,承认差距,反而让这张牌打得更稳。

  一位长期关注大模型领域的从业者对‘AIX财经’称 ,“当一个开源模型把百万上下文变成标配 、把API价格打到竞品的三分之一 ,你会发现闭源模型的护城河其实没有想象中那么宽 。”V4最大的价值是让用户在成本可控的前提下,把很多以前想做但做不起的功能做出来了。

  也因此,开源加低价 ,可能会动摇整个行业的定价逻辑。

  对普通用户和中小开发者来说,顶级推理能力的使用门槛被大幅拉低 。以前要用上好模型,要么付高额订阅 ,要么承受居高不下的API成本,现在这个壁垒被打薄了;对大厂来说,当一个性能接近的开源模型以极低价格提供服务 ,闭源模型的溢价空间会被持续压缩,而且这个压力是长期的,不会因为下一个版本发布就消失 。

  此外 ,V4技术报告里,首次把华为昇腾和英伟达GPU并列写进了硬件验证清单。

  更值得注意的是,V4选用的FP4精度格式 ,恰好是华为今年新发布昇腾950芯片原生支持的精度 ,两者之间的适配不是巧合。DeepSeek官方表示,等下半年昇腾950超节点批量上市之后,V4-Pro的价格还会继续大幅下调 。

  在英伟达出口管制持续收紧的背景下 ,这次技术协同释放的信号很清晰:DeepSeek在主动构建一条不依赖英伟达的算力通道。这件事的战略意义,比V4本身的产品发布要深远得多。

  上述从业者称,昇腾这条线如果真的跑通 ,对整个国内AI生态意义巨大,现在大家都在英伟达这根管子上排队,一旦有一套可以平替的硬件基础设施成熟起来 ,算力的定价权和供给稳定性都会发生根本变化 。DeepSeek愿意在技术报告里公开背书昇腾,这个动作本身就不是普通的商业合作,更像是一个方向性的表态。

  下半年随着昇腾950上量 、价格进一步下探 ,V4的实际影响力可能才会真正显现。

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