DeepSeek 發布 V4 大語言模型，參數突破 1.6 兆創新高
DeepSeek 推出兩款 V4 大語言模型，採 mixture‑of‑experts 架構支援百萬 token。V4 Pro 參數達 1.6 兆，成最大開源模型；Flash 參數較少。新模型在推理基準上接近領先商業模型，程式碼表現與 GPT‑5.4 相當，知識測試稍遜。
DeepSeek 於本週釋出兩個 V4 系列的預覽模型，分別是 V4 Flash 與 V4 Pro，皆採用 mixture‑of‑experts（MoE）技術，單次對話可容納高達 100 萬 token 的上下文，足以處理大型程式碼或長篇文件。
模型規模與效能
V4 Pro 內含 1.6 兆參數，活躍參數約 490 億，成為目前最大的開放權重模型，超越 Moonshot AI 的 Kimi K 2.6（1.1 兆）與 MiniMax 的 M1（4560 億），亦是 DeepSeek V3.2（6710 億）的兩倍以上。較小的 V4 Flash 則配備 2840 億參數（活躍 130 億）。
DeepSeek 表示，得益於架構改進，兩款模型在推理基準上較 V3.2 更高效，與目前領先的開源與商業模型差距已大幅縮小。
基準測試與競爭力
在推理測試中，V4‑Pro‑Max 超越同類開源模型，且在部分任務上優於 OpenAI 的 GPT‑5.2 與 Gemini 3.0 Pro。程式碼競賽基準顯示，兩款 V4 模型的表現與 GPT‑5.4 相當。
不過在知識測驗方面，仍稍遜於 OpenAI 的 GPT‑5.4 與 Google 最新的 Gemini 3.1 Pro，DeepSeek 估計與最前沿模型的差距約為 3 至 6 個月。
功能限制
與多數封閉模型不同，V4 Flash 與 V4 Pro 目前僅支援文字輸入，未提供音訊、影像或影片的理解與生成能力。
延伸閱讀
- MiMo‑V2.5‑Pro 與 MiMo‑V2.5：代理式 AI 與原生多模態的實務進展
- Kimi K2.6 — 結合 MoonViT、Mixture-of-Experts 與 Agent Swarm 的長航程代理方案
- 循環深度變壓器 (RDT) 在 OpenMythos 的實作、訓練與推論策略
原始來源：TechCrunch
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
