DeepSeek V4 Model 詳解：參數規模、能力與性能
DeepSeek V4 Model 將長上下文推到百萬級並引入原生多模態與全新架構。本文對 DeepSeek V4 的參數規模、能力與性能做簡要詳解。
一、參數與架構
- 規模：V4 滿血版約 1 萬億參數 MoE，激活參數約 320 億；V4 Lite 約 200B，已發布。
- 上下文：從 128K 提升至 100 萬 tokens，整庫、長文檔、多輪 Agent 更可用。
- 架構：Engram 條件記憶、DSA 稀疏注意力、mHC 改進超連接，在長上下文下控制成本、提升穩定性。
二、能力要點
- 原生多模態：文本、圖像、視頻統一建模，支援文生圖、文生影片及跨模態推理。
- 程式碼：流出的 SWE-bench Verified 約 83.7%，具備工程全局思維。
- 成本：推理成本相對競品有優勢，利於 7×24 Agent 與規模化應用。
三、V4 Lite 與滿血版
當前已發布 V4 Lite；滿血版預計參數量與能力更高，具體以官方為準。DeepSeek V4 Model 的路線是長上下文 + 原生多模態 + 成本效率。
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