#DeepSeekV4和GPT5.5谁更强# 百万级上下文（1M Context）的平民化时代，以及开源Agent能力、世界知识和推理性能上的新巅峰，已经到来。#DeepSeek V4发布#

DeepSeek V4，再度实现国内与开源领域的领先。

V4的技术报告，已经同步发布。

论文地址：http://t.cn/AXx0QlPX

DeepSeek-V4-Pro

性能比肩顶级闭源模型

DeepSeek-V4 系列包含两个版本：拥有1.6T总参数、49B激活参数的性能怪兽 DeepSeek-V4-Pro，以及专为高效率、经济性设计的284B总参数、13B激活参数的DeepSeek-V4-Flash。

可以说，DeepSeek-V4-Pro已经达到了开源模型的新巅峰，对标全球顶尖闭源水准。

首先，V4-Pro在Agent能力上实现了跨越式突破，其Agentic Coding水平稳居开源界首位。

实测反馈显示，其编码体验已超越Sonnet 4.5，交付质量直追Opus 4.6（非思考模式），目前已成为公司内部Agent编程的首选模型。

其次，它具备深厚的世界知识储备。

在知识测评维度，V4-Pro显著领先同类开源产品，与闭源标杆Gemini-Pro-3.1的差距已缩减至极小范围。

另外，它还有顶尖的逻辑推理表现。

在数学、STEM及高难度竞赛代码等硬核领域，V4-Pro的表现不仅冠绝开源社区，更具备了挑战世界最强闭源模型的实战竞争力。

支撑这两个模型傲视群雄的，是其底层技术的「三大神技」：

混合注意力机制（CSA + HCA）
DeepSeek-V4 并没有盲目增加硬件投入，而是开创性地设计了混合注意力架构。

压缩稀疏注意力（CSA）对KV缓存进行token维度的压缩并结合DSA稀疏注意力；重压缩注意力（HCA）则进行更极致的压缩以维持稠密计算。

这种「长短结合」的策略，让模型在处理百万字上下文时，计算量和显存需求大幅降低。

流形约束超连接（mHC）
为了提升信号传播的稳定性并增强模型表达力，V4引入了mHC结构，升级了传统的残差连接。这让模型在深层网络中依然能保持卓越的建模能力。

Muon 优化器
引入全新的Muon优化器，让训练过程不仅收敛更快，且更加稳定。

正是这些结构创新，让DeepSeek-V4在推理效率上实现了质的飞跃。

在100万token上下文的极端场景下，DeepSeek-V4-Pro的单token推理计算量仅为前代的 27%，KV缓存占用更是缩减到了惊人的10%。

DeepSeek-V4-Flash

极致效能与性价比的完美平衡

相比于Pro版本，Flash版则是更快捷高效的经济之选。

尽管在世界知识的深度上略逊于Pro版本，但DeepSeek-V4-Flash保留了与之接近的逻辑推理水平。

受益于更精简的参数规模与激活机制，它能为用户提供响应更快、成本更低的API接入方案。

在处理基础 Agent 任务时，V4-Flash的表现与Pro版不相上下，但在应对极端复杂任务时仍存在进阶空间。