央廣網北京4月26日消息（記者 傅天明）深度求索近日正式發佈DeepSeek-V4預覽版並同步開源。該模型在超長上下文處理、智能體能力、推理性能等維度實現關鍵突破，多項指標在開源模型中處於領先地位，綜合表現比肩國際頂級閉源大模型。新版本發佈當日，百度、寒武紀、摩爾線程、華為昇騰等多家本土算力與科技企業完成首日適配接入，疊加券商機構對產業鏈的長期研判，國產大模型與國產算力深度融合的產業格局進一步成型。
實測比肩國際頂尖閉源模型
據DeepSeek官方發佈信息，DeepSeek-V4系列推出兩大版本，分別為高性能定位的V4-Pro與高性價比的V4-Flash，兩款模型均標配100萬Token超長上下文。行業資料顯示，超大上下文可強化模型信息存儲與複雜任務集中處理能力，也是大模型技術迭代的核心難點之一。
深度求索介紹，DeepSeek-V4搭載全新注意力機制，結合自研稀疏注意力技術，在Token維度壓縮計算量，有效降低長文本場景下的計算壓力與顯存消耗。深度求索官方明確，百萬級上下文將成為DeepSeek全系官方服務的標準化配置。
從實測表現來看，該系列模型核心能力實現全面躍升。在Agentic Coding智能體編程評測中，V4-Pro達到當前開源模型最優水平；世界知識測評成績大幅領先同類開源產品，僅小幅落後於Gemini-Pro-3.1。在數學、STEM學科及競賽代碼領域，V4-Pro超越全部公開測評開源模型，整體實力比肩頭部閉源模型。此外，有試用用戶反饋，DeepSeek-V4推理速度更快、詞元消耗更低，使用效率顯著提升。
「高性能模型的開源化決策，實質上改變了行業的技術獲取機制與競爭重心。」深圳市金融穩定發展研究院副院長董耀徽向央廣財經表示，開源範式消除了底層基礎架構的壁壘，將市場競爭焦點從模型參數量級的堆疊，導向垂直場景的工程化落地與數據資產的整合。該機製為中小型技術企業提供了標準化的基礎設施輸入，大幅削減了前期研發支出與時間成本。此種技術普惠化趨勢，是推動多模態智能體應用從概念驗證階段邁入規模化商業部署階段的必要條件。
國產算力迎來產業升級新機遇
伴隨DeepSeek-V4正式發佈，國內產業鏈快速完成生態布局。據百度智能雲消息，百度千帆實現該模型Day0適配，上線API服務，定價標準與DeepSeek官方保持統一。據寒武紀開發者官方信息，寒武紀依託vLLM推理框架，完成V4-Pro與V4-Flash雙版本適配，適配代碼已開源至GitHub。阿里國際企業級Agent工作台AccioWork首批接入DeepSeek-V4，摩爾線程聯合智源眾智FlagOS社區，在旗艦GPU產品上完成V4-Flash深度優化部署。
算力硬件層面，華為昇騰超節點全系列產品已全面適配DeepSeek-V4。通過融合內核、多流並行及量化算法優化，有效降低推理開銷，同時提供模型微調訓練參考方案。DeepSeek方面表示，受高端算力供給限制，目前V4-Pro服務吞吐量有限，待下半年昇騰950超節點量產落地後，V4-Pro定價有望大幅下調。
董耀徽認為，大型語言模型與本土算力芯片的底層適配，標誌着技術發展路徑從純軟件算法迭代向系統級軟硬協同架構轉移。這種原生適配模式通過在算子層進行深度優化以及重構通信框架，能夠顯著提升異構計算集群的執行效率。在宏觀產業層面，該路徑有效對沖了外部高端計算硬件供給受限帶來的供應鏈不確定性；在技術實證層面，則驗證了通過算法稀疏化機制與工程級推理框架的聯合調優，可以在一定程度上彌補物理算力代差，構建更為穩固的底層技術基座。
他同時補充，模型架構的優化與底層計算硬件的國產化替代，共同構成了降低人工智能應用邊際成本的工程基礎。計算開銷的壓縮與算力供給結構的改善，將直接反映在應用端調用費用的下降，進而加速人工智能技術向實體經濟與傳統軟件服務體系的滲透。在此進程中，產業鏈的價值重心將發生結構性偏移，具備高效算力調度能力的平台服務商、掌握底層硬件架構的製造商，以及持有高價值行業數據的垂直應用開發者，將成為生態系統中的核心獲益主體。
券商研報對行業發展保持理性研判。中信證券等多家券商的觀點指出，Agent與多模態應用爆髮帶動Token需求增長，國內算力缺口凸顯，國產大模型加速適配本土算力，將推動算力芯片產業鏈快速放量。預計2026年國產算力芯片出貨量實現翻倍增長。山西證券指出，國產大模型原生適配國產算力，將帶動算力通信配套方案需求提升，國產算力全產業鏈協同發展節奏持續提速。
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