DeepSeek V4 系列依旧开源发布

最近几天，DeepSeek V4 发布，也引了不小的轰动，这次发布包含了两个模型，分别是 https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro 和 https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash，这两款都是开源的，虽然没有小米刚刚开源的 Mimo V2.5 系列性能高，不过 DeepSeek 这次也卷到了开源模型的第一梯队，毕竟小米是商业公司，资源是比深度求索好很多的，无论是算力和模型的训练。

一、上下文升级：128K tokens → 1M tokens

这也许是 DeepSeek V4 对比 V3 最大的升级了，128K tokens 已经很强了，差不多相当于几十万字的文档，1M tokens 是什么概念呢，相当于你把一整本《三体》的三部曲丢给他，他甚至都能分析出来，这就逆天，更逆天的是，就连DeepSeek V4-flash 都有 1M 超长上下文，这意味着，你可以只花传统大模型十分之一的成本，就可以获得超长上下文和超快速响应。

这对大仓库的开发者也十分友好，你可以直接把一整个仓库丢给它，让他给你修藏了特别深的 Bug，且成本极低。

二、推理能力超强

DeepSeek V3（R1）版本的推理能力已经很强了，但这次 V4 版本又进行了全面升级，主要升级在编程、数学和 Agent 能力上，而且这次也首次引入了思考强度设置，提供了 High 和 Max 两个选项，尤其在 Max 下表现优异：

(1) 默认思考开关为 enabled
(2) 思考模式下，对普通请求，默认 effort 为 high；对一些复杂 Agent 请求（如 Claude Code、OpenCode），effort 自动设置为 max
(3) 思考模式下，出于兼容考虑 low、medium 会映射为 high, xhigh 会映射为 max

可以通过 OpenAI API 在请求时传参实现思考：

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-v4-pro",
  # ...
  reasoning_effort="high", //思考强度
  extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} //开启思考
)

三、超强多语言支持

DeepSeek V3 基本是中英双语，DeepSeek V4 直接把支持语言拉到了 100+。对于做国际化的项目来说，这绝对是福音。而且据说在多语言混合的场景下表现尤其好——就是你一段话里夹三种语言那种，它也能精准理解。

四、价格？？？？

这性能，这价格还要啥自行车：

最后，网上也有流传说是蒸馏的 ChatGPT，但我想说的是 清者自清，毕竟太敏感了，我还不想网站被封。