趋近智
活跃参数
1.61T
上下文长度
1.05M
模态
Reasoning
架构
Mixture of Experts (MoE)
许可证
MIT License
发布日期
13 Aug 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
输入: $1.32 · 输出: $3.96
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
254x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
59x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
56x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048576 个令牌
消费级
267x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
62x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
59x Apple M3 Max
128GB VRAM
排名
#29
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
0.95 | 8 | |
0.79 | 11 | |
0.77 | 15 | |
LiveBench 平均分 | 0.77 | 15 |
Agent Arena | high 0.04 | 16 |
0.55 | 20 | |
Web 开发 | high 1580 | 21 |
0.86 | 24 | |
0.77 | 27 | |
智能体指数 | max 0.42 | 32 |
通用文本 | high 1460 | 43 |
max 0.36 | 47 | |
max 0.69 | 50 |
排名
#29
编程排名
#24
DeepSeek V4 Pro 0813 代表了 DeepSeek 旗舰级混合专家模型(MoE)的正式发布版本。它具备前沿的推理能力、复杂的软件工程能力以及扩展的上下文分析能力。
注意力
注意力结构
DeepSeek Sparse Attention
注意力头
128
键值头
1
注意力头维度
512
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000
滑动窗口注意力
Yes
滑动窗口大小
128
滑动窗口比例
-
线性注意力
No
线性注意力比例
-
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
隐藏维度大小
7,168
层数
61
FFN 中间层大小(稠密层)
-
多 Token 预测头数
1
分词器
词汇量大小
129,280
混合专家
专家参数总数
87.8B
专家数量
384
活跃专家
6
共享专家数
1
FFN 中间层大小(每专家)
3,072
MoE 前的稠密层数
0
DeepSeek-V4 is DeepSeek's latest generation of highly efficient Mixture-of-Experts language models, featuring a novel hybrid attention architecture combining Compressed Sparse Attention (CSA) and Heavily Compressed Attention (HCA) that dramatically improves long-context efficiency. Pre-trained on 32T+ tokens with a comprehensive post-training pipeline including domain-specific expert cultivation and unified model consolidation. Both V4-Pro and V4-Flash support 1M context length as standard, with three reasoning effort modes (Non-think, Think High, Think Max). Released open-source under MIT license on April 24, 2026.
APX AI
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