DeepSeek V4-Flash正式版发布:参数没加但跑分超越Pro版,价格还是那个价

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12. DeepSeek-V4-Pro:1.6T总参数,49B激活,对标顶级闭源模型,上下文长度1M 。 DeepSeek-V4-Flash:284B总参数,13B激活,速度更快、成本更低的经济版,同样支持1M上下文 。 官方定位是在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先 。据内部评测,V4-Pro的Agentic Coding体验已优于Sonnet 4.5,交付质量接近Opus 4.6非思考模式 。

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19. DeepSeek-V4预览版上线并开源 DeepSeek-V4已于2026年4月24日正式上线,双版本模型矩阵DeepSeek-V4-Flash极致速效总参数量284B,激活参数13B,推理能力接近Pro版本,参数和激活更小,提供更快捷、经济的API服务,DeepSeek-V4-Pro性能巨擘,总参数量1点6T,激活参数49B,性能比肩顶级闭源模型,在Agentic Coding评测中达到开源最佳水平,核心亮点1M超长上下文记忆能力两款模型均支持百万token上下文,即日起官网及官方App可直接体验。#人工智能 #DeepSeekV4预览版上线并开源 #科技 #DeepSeek #开源 竟业电子IC芯片供应商www.jingyeic.com

20. DeepSeekV4能力在GLM5.2和KimiK3之间,2840亿对2.8万亿!DeepSeek V4用1/10参数硬刚Kimi K3,结果出人意料

21. DeepSeek-V4 强势登场!双版本开源一起发布! DeepSeek-V4-Pro 是一款高效的多领域推理模型,具有 1.6 万亿的总参数和 49B 的激活参数。它在处理大规模上下文时表现卓越,特别是在知识推理、复杂任务和跨领域问题的解决方面具有显著优势。通过其创新的混合注意力架构,DeepSeek-V4-Pro 在处理 1M token 上下文时,仅需 27% 的单 token 推理 FLOP 和 10% 的 KV 缓存,相比于前一代 DeepSeek-V3.2,极大地提高了计算效率。此外,DeepSeek-V4-Pro 采用了 Muon 优化器,使得训练更加稳定,收敛速度更快。适用于编程任务、数学推理、大型数据分析及多领域问题求解,DeepSeek-V4-Pro 是为解决高复杂度任务而设计的理想选择。通过其强大的推理能力,它能够快速而高效地处理从基础知识库到复杂决策支持的多种任务。 DeepSeek-V4-Flash 是 DeepSeek-V4 系列中的轻量级版本,拥有 284B 的总参数和 13B 的激活参数,支持 1M token 的上下文长度。尽管其参数量不及 DeepSeek-V4-Pro,但其在推理速度和计算资源消耗上具有显著优势。DeepSeek-V4-Flash 采用了创新的混合注意力架构(CSA 和 HCA),在处理长上下文时能够大幅降低计算量和内存使用。通过精心设计的 Muon 优化器,DeepSeek-V4-Flash 实现了更快的收敛速度和更稳定的训练过程。它特别适合实时响应要求高、计算资源有限的任务,如智能客服、实时问答系统等场景。DeepSeek-V4-Flash 以其高效能和较低的计算资源消耗,在快速响应和效率需求较高的应用中表现出色,是在低资源环境下进行高效推理的理想选择。即使在推理任务中,DeepSeek-V4-Flash 也能够提供足够的推理能力来应对大多数知识处理和推理任务。 #deepseek #deepseekv4 #llm #ai #ai测评

22. 实测在llama.cpp跑deepseek-v4-flash 模型信息:2840亿参数,激活13B,iQ4量化,权重129GB。 3090显卡表现:10token/s,最低10GB显存占用(注意不是说用20GB显存或两张显卡可以让推理速度翻倍,已到边界效应),使用cpu卸载。 mi300显卡表现:24token/s,所有权重放到gpu上(这是一张残血卡) #deepseekv4 #大模型测试 #大模型部署

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41. 61秒VS10分钟!DeepSeek-V4-Pro推理能力真相:快但不稳 DeepSeek-V4-Pro推理能力为什么两极分化?官方说它推理比肩闭源模型,但实测中却让我大跌眼镜。测试海龟汤时,Pro版33秒就给出答案,而Flash版居然用了61秒,这说明Pro版在逻辑推理上确实有优势。但转向IMO

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