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首页 › AI模型 › DeepSeek-V4

DeepSeek-V4

AI模型 语言 当前

The efficiency school scales up: 1.6T parameters, MIT license, 1M context.

您正在查看一条 AI 模型记录:谁构建了它、它能做什么,以及其背后的硬件与数据。

DeepSeek-V4 went live in preview on April 24, 2026 in Pro and Flash variants with API access and open weights under MIT. V4 Pro is a 1.6-trillion-parameter mixture-of-experts activating 49B per token, pairing MoE with sparse attention for a 1M-token context — and posting 80.6% on SWE-bench Verified (as reported in launch coverage), frontier-class coding from an open model. It extends the V3/R1 lineage's argument that engineering efficiency, not raw compute access, sets the pace under export controls.

规格与关键参数

每个数据均标注来源依据:厂商规格、厂商声明、公开报道、估算或官方数据。"未公开披露"即字面含义——我们从不捏造数值。

Overview

Architecture MoE + sparse attention; 1.6T total / 49B activeReported
Coding 80.6% SWE-bench VerifiedReported

它如何与整个技术栈相连

本记录的关联链接一览——点击分组可直接跳转。

开发方

测试平台

基于

前代产品

来源

Open-source LLM landscape 2026 (V4 details) ↗ · DeepSeek ↗

记录审阅截至 2026-08-31 — 查看 方法论.