文章导读：
千呼万唤始出来，DeepSeek-V4 于 4 月 24 日正式发布，以 1M 超长上下文全系标配宣布迈入百万上下文普惠时代。核心更新聚焦效率革命，Agent 能力跻身国产开源第一梯队，V4-Pro与 Flash 双版本策略兼顾性能与成本。实测结果显示，其在逻辑、编程等多维度表现稳定，已具备生产流程能力，选型更重场景适配，为开发者提供高性价比选择。
全文约 4000 字
对于 DeepSeek-V4 的推出，相信很多人的第一感触都是千呼万唤始出来。在过去一年间，国内大模型圈都在卷参数规模，高速迭代版本。而 DeepSeek 则只是进行小版本号的更迭，DeepSeek 的名字热度也渐渐消退。终于在 4 月 24 日，DeepSeek 正式推出大的版本更迭，将 1M（百万 token）超长上下文作为全系标配，正式宣布 「迈入百万上下文普惠时代」。
一图回顾 DeepSeek 历代重要版本更新
| 模型 | 发布时间 | 总参数量 | 上下文窗口 | 架构亮点 | 推理特性 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | 2026年4月 | 1万亿 | 100万 | MoE架构、流形约束超连接 (mHC)、Engram 记忆技术 | Engram 记忆：将静态模式存储与动态推理分离，大幅提升长文本召回能力 |
| DeepSeek V3.2 Speciale | 2025年12月 | 6850亿 | 12.8万 | MoE架构、DeepSeek稀疏注意力机制 (DSA) | 聚焦 Agent 工作流；优化了多步规划与自我修正能力 |
| DeepSeek R1 | 2025年1月 | 6710亿 | 12.8万 | 无监督微调 (SFT) 的强化学习 (RL) 路线 | 原生思维模式，扩展版思维链 (CoT)，具备自验证与反思能力 |
| DeepSeek V3 | 2024年12月 | 6710亿 | 12.8万 | MoE架构、无需辅助损失的负载均衡、FP8训练 | 改进了通用推理能力；通过思维链 (CoT) 集成实现更稳定的思考 |
总结一下这次 DeepSeek-V4 的核心更新内容：
真正的“百万级”效率革命： 支持 1M（百万字）超长上下文，值得令人关注的是，它的计算资源消耗相比前代 V3.2 直接降到了 27%，KV Cache 压缩到了 10%。简单来说，它能在同样的服务器上跑出数倍于竞品的处理请求，这意味着 API 调用成本的进一步下探。
DSA 稀疏注意力技术： 官方这次搞了个自研的“DSA”机制（DeepSeek Sparse Attention），通过在 Token 维度上的极致压缩，大幅降低了长文档处理时的计算负担，让长程任务不再是耗费显存的吞金兽。
Agent 能力的第一梯队： V4-Pro 在推理、世界知识及 Agent 智能体规划上，已经稳居国产开源的第一梯队，在Agent Coding 评测中达到开源最佳，内部评测体验优于 Sonnet 4.5、接近 Opus 4.6 非思考模式；Flash 版则以接近 Pro 的推理能力和更低的使用成本，覆盖轻量级场景。此外，V4 针对 Claude Code、OpenClaw 等 Agent 框架进行了专项优化，显露出 DeepSeek 向 Agentic AI 方向全面发力的战略意图。
双版本策略： V4-Pro 主打极致性能，比肩顶级闭源；V4-Flash 主打极致速度与低成本，让开发者能够以极低的代价把高性能大模型塞进生产环境。
DeepSeek 的逻辑很清楚：模型的壁垒不仅是总参数规模，还应关注推理效率与成本。 当大家都在讨论模型还能长多大的时候，DeepSeek 已经在讨论如何用最低的代价，让模型干更多的活儿。本期实测，302.AI 将从具体场景出发，进一步了解 DeepSeek V4 模型的真实表现。
I. 实测模型基础信息
（1）测评目的：
本评测侧重模型对逻辑，数学，编程，多模态，人类直觉等问题的测试，非专业前沿领域的权威测试。旨在观察对比模型的进化趋势，提供选型参考。
（2）测评方法：
本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题）以及编程模拟（共12题）进行案例测试，对应记分规则取最终结果，下文选取代表性案例进行展示。
题库地址：docs.google.com/spreadsheet…
💡记分规则：
按满分10分记分，设定对应扣分标准，最终取每轮得分的平均值。
（3）测评工具：
-
所有模型均在302.AI Stuidio客户端内使用对应模型，使用统一的提示词，取第一次生成结果
-
编程测试使用302.AI Stuidio客户端的Vibe模式：调用Claude Code沙盒
编程案例分数评级：
⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。
⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。
⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。
⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。
II. 测试结果总览
302.AI 模型测评分数榜单：
III. 案例展示
案例 1：复杂逻辑推理
提示词：一个人站在一个圆形田地的中央，田地四周环绕着一圈狭窄的水。水里有一条鲨鱼，它的游速是这个人奔跑速度的四倍。这个人能逃出田地，游过水面到达安全地带吗？
答案：可以逃脱。
解析：设圆心为 I，半径为 R。人先沿一个半径略小于 R/4 的同心圆跑，角速度超过鲨鱼，直到两者角速度方向相反；再直线冲向岸边。他需跑约 3R/4，鲨鱼需跑约 3.14R，因此来得及逃脱。
DeepSeek-V4-Pro 将本题直接套用经典圆心游泳题来进行推断，忽略了鲨鱼初始位置不一定在最优拦截点的可能性，推理出了错误答案。
Claude Opus 4.6 捕捉到了人可以先取得角速度优势的几何条件，推理出正确答案。
案例 2：程序化 SVG 图形生成
提示词：绘制一幅鹈鹕骑自行车的 svg 动态图
DeepSeek-V4-Pro 生成的鹈鹕腿部和自行车踏板有了基本的连接互动，动态感更明显，但自行车与道路运动方向不符合逻辑。
Opus 4.6:
提示词： 绘制一幅花田中的荷兰风车的 svg 动态图
DeepSeek-V4-Pro 的输出画面整体性更强，但郁金香绘制太过简略，与 Opus 4.6 相比各有优劣。
Opus 4.6:
案例 3：网页制作
提示词：请帮我创建一个单页作品集网站（Portfolio Website），要求整体风格“优雅、现代、克制”，强调设计感与沉浸式体验，而不是功能堆砌。
【整体设计要求】
风格关键词：Minimalism / Elegant / Modern / Clean / Editorial
使用大量留白（whitespace），避免拥挤
配色控制在 2-3 种主色以内（建议中性色 + 点缀色）
字体具有设计感（标题与正文字体形成对比）
页面整体要有“呼吸感”和节奏感
【页面结构】
Hero 区：
大字号标题（例如：个人名字 + 一句话介绍）
简洁但有设计感的排版
可加入轻微动画（如淡入、位移、渐变）
Projects 区：
以卡片或网格形式展示作品
每个项目包含：封面图、标题、简短描述
hover 时出现细腻交互（放大、阴影、渐变等）
点击可展开或跳转详情（无需复杂路由）
About 区：
简短自我介绍
排版类似杂志（editorial layout）
Contact 区：
极简设计（邮箱 / 社交链接）
可加入 subtle hover 动效
【交互与动画】
所有动画必须“克制且自然”，避免炫技
使用平滑过渡（ease-in-out）
页面滚动时有轻微 reveal 动画（fade / translate）
鼠标 hover 反馈要精致但不夸张
【技术要求】
使用 HTML + CSS + JavaScript（单文件实现）
可使用 CSS 动画或 requestAnimationFrame
不依赖大型框架（如 React）
代码结构清晰，便于修改
【加分项（可选）】
轻微视差滚动（parallax）
鼠标跟随的柔和光效或背景变化
暗色 / 浅色模式切换（带过渡）
【重要约束】
不要使用花哨或廉价的特效
不要使用过多颜色或复杂布局
整体视觉必须统一，有设计系统感
最终输出完整可运行的 HTML 文件。
DeepSeek-V4 与 Opus 4.6 的输出在视效、交互和代码结构上都质量相当，基本无硬性差距，只有部分细节存在轻微差异，两者均为专业水准。
DeepSeek-V4-Pro：
✅ 优势项：
- 页面结构留白更多，保留呼吸感
- 项目卡片点击就地展开，无需打开新弹窗
- Hero 区标题上移，有轻微视差效果
❌ 缺陷：
- 模态框内容过于简单，详情点击不可用，功能性削弱
- 无固定导航栏，长页面返回顶部不便
Claude Opus 4.6：
模态框动画更细腻，导航栏滚动变化平滑，缺陷则在于模态框文字内容单一机械，无实际信息价值。
| 测评点 | DeepSeek-V4-Pro | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 视觉效果 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 交互细节 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
案例 4：交互式动画
提示词：用一个HTML文件 + Three.js 实现一个可探索的低多边形城市。
要求：
程序化生成道路（支持规则网格或随机偏移），道路宽度统一并形成街区；
建筑基于地块生成，高度、颜色、屋顶形状随机但符合分布规则（如中心更高、边缘更低）；
添加基础光照与夜晚模式，建筑窗户随机发光；
加入简单天空与地面。
- 交互：
支持第一人称漫游（WASD移动+鼠标视角），限制碰撞不穿模。代码使用内置几何体，结构清晰，可直接运行。
DeepSeek-V4-Pro：
✅ 优势项：
- 道路设置交叉口标记，街区分区尺寸严谨
- 增设烟囱、树木、长凳、灌木、路灯、白云等装饰细节，环境系统更丰富
❌ 缺陷：
- 道路机制过于规整，未设置随机偏移
- WASD移动键随机失效
Claude Opus 4.6：
在建筑生成细节上略逊于 DeepSeek-V4-Pro，但交互控制更精准。
| 测评点 | DeepSeek-V4-Pro | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| 程序化生成 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 建筑分布规则 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 第一人称交互 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
IV. DeepSeek-V4-Pro 模型实测结论
如果用一句话总结这次实测结论：
DeepSeek-V4-Pro 的能力足以匹配第一梯队，但我们关注的焦点或许该从谁更强转向谁更适配何种任务了。
从整体表现来看，DeepSeek-V4-Pro 在逻辑、直觉与编程等多个维度上都没有明显短板，输出稳定、完成度高，已经具备进入真实生产流程的能力。但进一步拆解能力结构，会发现它的优势与边界同样清晰：
1. 推理能力：稳定但仍有路径依赖
在推理与理解层面，V4-Pro 已经具备很强的基础能力，尤其在人类直觉类问题中表现稳定，整体思路清晰、表达自然。不过在部分需要高度严谨建模的复杂逻辑推理任务中，仍然存在套模板推理倾向。一旦题目设定存在偏移，就容易沿着熟悉路径推导，从而产生误判。这意味着其推理风格更偏向于高效与经验驱动，而在极端严谨性上仍有上升空间。
2. 编程能力：整体质感提升明显
实测体验中，V4-Pro 在编程任务中的进步是所有维度中最直观的一点。论是 SVG 动画、网页搭建，还是 Three.js 这类偏工程化的场景，它都能输出结构完整、逻辑清晰的代码，整体完成度已经明显提升。在典型实测案例中，其生成效果与顶尖闭源模型水平趋同，说明其在视觉呈现、模块组织以及基础交互实现上，已经具备较强的竞争力。
尤其是在从 0 到 1 生成完整 Demo 的任务中，V4-Pro 已经能够一次性搭建出可运行的整体框架，并具备一定的自我补全能力，如自动补齐页面结构、基础交互或简单规则设计。对于快速原型开发、创意验证或中等复杂度项目，这种能力已经具有很高的实用价值。
不过，其表现距离满分却仍然还差“最后一公里”。从工程视角来看，V4-Pro 在细节一致性和稳定性上仍有一定提升空间。例如在部分案例中，仍会出现交互响应不完整、局部功能失效或逻辑闭环不够严谨的情况。这也意味着，当前的 V4-Pro 更接近一个高完成度的初版交付，而在需要精细打磨或直接上线的场景中，仍需进行多轮优化。
3. 选型定位：从能力对比回到场景适配
从整体使用体验来看，V4-Pro 更值得关注的变化在于，它已经不再只是一个单纯参与性能竞争的模型，而是向我们提供了更具性价比的选择以及更明确的适配场景。
在大多数通用任务中，V4-Pro 的输出质量已经足够稳定，可以承担实际生产流程中的一部分工作；而在需要更高稳定性或更复杂工程闭环的场景中，它与顶级模型之间仍存在一定差距。这种可用但不极致的特性，使其更适合作为高频调用、成本敏感或用于前期构建与验证的模型选择。
换句话说，DeepSeek-V4 的意义并不局限于将能力不断推至第一梯队，更多的是让模型选型更贴近实际使用场景。
本次 V4 系列的上线，DeepSee 似乎并没有用更大模型去回应外界的热度与期待，而是用更现实的方式给出了答案：在刷新模型能力上限的同时，也让模型选择重新回到使用场景本身。
