DeepSeek V4 API 完全指南

上周 DeepSeek 官宣 V4 定档，我第一时间就盯上了。V4 号称万亿参数 MoE 架构、推理能力大幅升级，我必须第一时间搞清楚：它到底值不值得迁移，成本能不能扛住。​

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🍰

DeepSeek V4 是 DeepSeek 于 2026 年发布的新一代开源大语言模型，万亿参数 MoE（混合专家）架构，激活参数约 370B，代码生成、复杂推理和长上下文理解比 V3 强了一大截。延续 DeepSeek 一贯的"开源 + 低价"打法，对开发者来说是 2026 年性价比最高的旗舰模型之一。​

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发布背景​

2026 年的大模型赛道卷得离谱。就这两周：Qwen3.6-27B 用 27B 稠密架构打出了旗舰级编码能力，GLM-5 开源后口碑出圈，Gemini 3 Pro 在多模态上继续领跑。DeepSeek 选在这个放出 V4，摆明了要在开源阵营里抢回话语权。​

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⚽

V4 的核心升级点：​

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架构从 V3 的 MoE 升级到更高效的 MoE-v2，专家路由策略优化，推理时激活参数更精准​

•

上下文窗口从 128K 拉到 256K，终于能吃下完整的大型代码仓库​

•

原生支持 Function Calling 和结构化输出（JSON Mode），不再需要 prompt hack​

•

数学和代码推理能力大幅提升，官方宣称 SWE-Bench 得分超过 Claude Sonnet 4.6​

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核心参数对比表​

先上硬参数，和 V3 以及同期竞品拉个对比：​

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#swMNuMIhZxtQ text { white-space: pre; }#swMNuMIhZxtQ .fb0 { stroke: var(--N900-FG, 0.15); }#swMNuMIhZxtQ .fb0 {stroke: rgba(31,35,41, 0.15)}#swMNuMIhZxtQ .fx0 { stroke-miterlimit: 10; }#swMNuMIhZxtQ .fx0 {stroke-miterlimit: 10}#swMNuMIhZxtQ .fa1 { fill: rgb(187, 191, 196); }#swMNuMIhZxtQ .fa1 {fill: rgb(187, 191, 196)}#swMNuMIhZxtQ .fx1 { font: 400 12px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#swMNuMIhZxtQ .fx1 {font-style: normal}#swMNuMIhZxtQ .fx2 { text-anchor: middle; }#swMNuMIhZxtQ .fx2 {text-anchor: middle}#swMNuMIhZxtQ .fx3 { dominant-baseline: central; }#swMNuMIhZxtQ .fx3 {dominant-baseline: central}#swMNuMIhZxtQ .fx4 { stroke: none; }#swMNuMIhZxtQ .fx4 {stroke: none}#swMNuMIhZxtQ .fc0 { fill: var(--text-caption); }#swMNuMIhZxtQ .fc0 {fill: #646a73}#swMNuMIhZxtQ .fa2 { fill: var(--text-link-disabled); }#swMNuMIhZxtQ .fa2 {fill: rgb(187, 191, 196)}#swMNuMIhZxtQ .fa3 { fill: rgb(225, 234, 255); }#swMNuMIhZxtQ .fa3 {fill: rgb(225, 234, 255)}#swMNuMIhZxtQ .fx5 { font: 700 16px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#swMNuMIhZxtQ .fx5 {font-style: normal}#swMNuMIhZxtQ .fx6 { text-anchor: start; }#swMNuMIhZxtQ .fx6 {text-anchor: start}#swMNuMIhZxtQ .fx7 { dominant-baseline: alphabetic; }#swMNuMIhZxtQ .fx7 {dominant-baseline: alphabetic}#swMNuMIhZxtQ .fc1 { fill: rgb(55, 60, 67); }#swMNuMIhZxtQ .fc1 {fill: rgb(55, 60, 67)}#swMNuMIhZxtQ .fx8 { font: 700 14px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#swMNuMIhZxtQ .fx8 {font-style: normal}#swMNuMIhZxtQ .fx9 { font: 400 14px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#swMNuMIhZxtQ .fx9 {font-style: normal}#swMNuMIhZxtQ .fb1 { fill: var(--N900-FG, 0.15); }#swMNuMIhZxtQ .fb1 {fill: rgba(31,35,41, 0.15)}#swMNuMIhZxtQ .fb2 { fill: rgb(143, 149, 158); }#swMNuMIhZxtQ .fb2 {fill: rgb(143, 149, 158)}#swMNuMIhZxtQ .fa4 { fill: var(--bg-body); }#swMNuMIhZxtQ .fa4 {fill: #fff}ABCDEFG123456789参数维度DeepSeek V4DeepSeek V3GPT-5Claude Opus 4.6Qwen3.6-27BGemini 3 Pro总参数量激活参数上下文长度最大输出多模态Function CallingJSON Mode开源~1T (MoE)~370B256K16K文本+图像+代码原生支持✅✅~671B (MoE)~37B128K8K文本+代码有限支持❌✅未公开未公开128K16K全模态原生支持✅❌未公开未公开200K8K文本+图像+代码原生支持✅❌27B (稠密)27B128K8K文本+代码原生支持✅✅未公开未公开1M8K全模态原生支持✅❌

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📈

激活参数从 37B 跳到 370B，这个幅度有点猛。V3 当时能打，很大程度上靠的是"小激活大模型"的效率优势，V4 直接把激活参数拉了 10 倍——意思很明确：我不光要效率，我还要绝对性能。​

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Benchmark 深度解析​

跑分这东西，看看就好，但趋势还是能说明问题的：​

​

#uPNMdTXSbCCb text { white-space: pre; }#uPNMdTXSbCCb .fb0 { stroke: var(--N900-FG, 0.15); }#uPNMdTXSbCCb .fb0 {stroke: rgba(31,35,41, 0.15)}#uPNMdTXSbCCb .fx0 { stroke-miterlimit: 10; }#uPNMdTXSbCCb .fx0 {stroke-miterlimit: 10}#uPNMdTXSbCCb .fa1 { fill: rgb(187, 191, 196); }#uPNMdTXSbCCb .fa1 {fill: rgb(187, 191, 196)}#uPNMdTXSbCCb .fx1 { font: 400 12px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#uPNMdTXSbCCb .fx1 {font-style: normal}#uPNMdTXSbCCb .fx2 { text-anchor: middle; }#uPNMdTXSbCCb .fx2 {text-anchor: middle}#uPNMdTXSbCCb .fx3 { dominant-baseline: central; }#uPNMdTXSbCCb .fx3 {dominant-baseline: central}#uPNMdTXSbCCb .fx4 { stroke: none; }#uPNMdTXSbCCb .fx4 {stroke: none}#uPNMdTXSbCCb .fc0 { fill: var(--text-caption); }#uPNMdTXSbCCb .fc0 {fill: #646a73}#uPNMdTXSbCCb .fa2 { fill: var(--text-link-disabled); }#uPNMdTXSbCCb .fa2 {fill: rgb(187, 191, 196)}#uPNMdTXSbCCb .fa3 { fill: rgb(225, 234, 255); }#uPNMdTXSbCCb .fa3 {fill: rgb(225, 234, 255)}#uPNMdTXSbCCb .fx5 { font: 700 16px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#uPNMdTXSbCCb .fx5 {font-style: normal}#uPNMdTXSbCCb .fx6 { text-anchor: start; }#uPNMdTXSbCCb .fx6 {text-anchor: start}#uPNMdTXSbCCb .fx7 { dominant-baseline: alphabetic; }#uPNMdTXSbCCb .fx7 {dominant-baseline: alphabetic}#uPNMdTXSbCCb .fc1 { fill: rgb(55, 60, 67); }#uPNMdTXSbCCb .fc1 {fill: rgb(55, 60, 67)}#uPNMdTXSbCCb .fx8 { font: 700 14px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#uPNMdTXSbCCb .fx8 {font-style: normal}#uPNMdTXSbCCb .fx9 { font: 400 14px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#uPNMdTXSbCCb .fx9 {font-style: normal}#uPNMdTXSbCCb .fb1 { fill: var(--N900-FG, 0.15); }#uPNMdTXSbCCb .fb1 {fill: rgba(31,35,41, 0.15)}#uPNMdTXSbCCb .fb2 { fill: rgb(143, 149, 158); }#uPNMdTXSbCCb .fb2 {fill: rgb(143, 149, 158)}#uPNMdTXSbCCb .fa4 { fill: var(--bg-body); }#uPNMdTXSbCCb .fa4 {fill: #fff}ABCDEFG1234567BenchmarkDeepSeek V4DeepSeek V3GPT-5Claude Opus 4.6Qwen3.6-27BGemini 3 ProMMLU (知识)GPQA (研究生推理)HumanEval (代码)SWE-Bench VerifiedMATH-500LiveCodeBench91.272.893.558.296.172.587.159.486.44290.256.39271.592.855.695.870.190.870.291.253.894.568.485.358.188.740.587.655.891.569.890.149.393.265.2

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👀

挑几个聊聊：​

•

SWE-Bench 58.2 分，V4 在真实软件工程任务上确实到了第一梯队。我之前用 V3 跑 SWE-Bench 类的任务，多文件修改经常翻车，V4 这个分数让我有点期待。​

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定价分析与成本测算​

这才是大家最关心的。DeepSeek 一贯走低价路线，V4 也没让人失望：​

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#WILdpkzcDoIG text { white-space: pre; }#WILdpkzcDoIG .fb0 { stroke: var(--N900-FG, 0.15); }#WILdpkzcDoIG .fb0 {stroke: rgba(31,35,41, 0.15)}#WILdpkzcDoIG .fx0 { stroke-miterlimit: 10; }#WILdpkzcDoIG .fx0 {stroke-miterlimit: 10}#WILdpkzcDoIG .fa1 { fill: rgb(187, 191, 196); }#WILdpkzcDoIG .fa1 {fill: rgb(187, 191, 196)}#WILdpkzcDoIG .fx1 { font: 400 12px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#WILdpkzcDoIG .fx1 {font-style: normal}#WILdpkzcDoIG .fx2 { text-anchor: middle; }#WILdpkzcDoIG .fx2 {text-anchor: middle}#WILdpkzcDoIG .fx3 { dominant-baseline: central; }#WILdpkzcDoIG .fx3 {dominant-baseline: central}#WILdpkzcDoIG .fx4 { stroke: none; }#WILdpkzcDoIG .fx4 {stroke: none}#WILdpkzcDoIG .fc0 { fill: var(--text-caption); }#WILdpkzcDoIG .fc0 {fill: #646a73}#WILdpkzcDoIG .fa2 { fill: var(--text-link-disabled); }#WILdpkzcDoIG .fa2 {fill: rgb(187, 191, 196)}#WILdpkzcDoIG .fa3 { fill: rgb(225, 234, 255); }#WILdpkzcDoIG .fa3 {fill: rgb(225, 234, 255)}#WILdpkzcDoIG .fx5 { font: 700 16px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#WILdpkzcDoIG .fx5 {font-style: normal}#WILdpkzcDoIG .fx6 { text-anchor: start; }#WILdpkzcDoIG .fx6 {text-anchor: start}#WILdpkzcDoIG .fx7 { dominant-baseline: alphabetic; }#WILdpkzcDoIG .fx7 {dominant-baseline: alphabetic}#WILdpkzcDoIG .fc1 { fill: rgb(55, 60, 67); }#WILdpkzcDoIG .fc1 {fill: rgb(55, 60, 67)}#WILdpkzcDoIG .fx8 { font: 400 14px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#WILdpkzcDoIG .fx8 {font-style: normal}#WILdpkzcDoIG .fb1 { fill: var(--N900-FG, 0.15); }#WILdpkzcDoIG .fb1 {fill: rgba(31,35,41, 0.15)}#WILdpkzcDoIG .fb2 { fill: rgb(143, 149, 158); }#WILdpkzcDoIG .fb2 {fill: rgb(143, 149, 158)}#WILdpkzcDoIG .fa4 { fill: var(--bg-body); }#WILdpkzcDoIG .fa4 {fill: #fff}ABCDEF12345计费项DeepSeek V4 官方GPT-5Claude Opus 4.6Gemini 3 ProAPI 聚合平台 聚合(DeepSeek V4)输入 (每百万 token)输出 (每百万 token)缓存命中输入免费额度¥4.00¥16.00¥1.00有限时活动¥72¥216¥36无¥65¥195¥32.50无¥50¥150¥12.50有¥4.00¥16.00¥1.00免费版可起步

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💰

V4 的定价基本是 GPT-5 的 1/18、Claude Opus 4.6 的 1/16。这个价格打得其他家很难受。​

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下面算几个真实场景的成本，都按月算：​

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我那个日均 10 万次的知识库项目，如果全量迁到 V4，月成本大概在 ¥74,400 左右。之前用 V3 大概是 ¥52,000（V3 更便宜一些），成本涨了 40% 但推理质量提升明显，这个 trade-off 我觉得可以接受。​

基础调用：​

API 调用实战代码​

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代码块​

Python

from openai import OpenAI​

​

client = OpenAI(​

api_key="your-api-key",​

base_url="https://your-api-gateway.com/v1" # 聚合接口，一个 Key 调用多家模型​

)​

​

response = client.chat.completions.create(​

model="deepseek-v4",​

messages=[​

{"role": "system", "content": "你是一个资深 Python 开发者"},​

{"role": "user", "content": "用 Python 实现一个带重试机制的 HTTP 客户端"}​

],​

temperature=0.7,​

max_tokens=4096​

)​

​

print(response.choices[0].message.content)​

​

V4 的 API 兼容 OpenAI 协议，迁移成本几乎为零。下面是我实测通过的代码：​

Streaming 流式输出：​

​

代码块​

SQL

stream = client.chat.completions.create(​

model="deepseek-v4",​

messages=[​

{"role": "user", "content": "逐步分析这段代码的时间复杂度"}​

],​

stream=True​

)​

​

for chunk in stream:​

if chunk.choices[0].delta.content:​

print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)​

​

Function Calling（V4 原生支持，终于不用 hack 了）：​

​

代码块​

Python

import json​

​

tools = [​

{​

"type": "function",​

"function": {​

"name": "search_code_repo",​

"description": "在代码仓库中搜索相关文件和函数",​

"parameters": {​

"type": "object",​

"properties": {​

"query": {"type": "string", "description": "搜索关键词"},​

"file_type": {"type": "string", "enum": ["py", "js", "ts", "go", "rs"]},​

"max_results": {"type": "integer", "default": 10}​

},​

"required": ["query"]​

}​

}​

}​

]​

​

JSON Mode 结构化输出：​

​

代码块​

SQL

response = client.chat.completions.create(​

​

五大典型应用场景​

根据 V4 的能力特点，我觉得这几个场景最能发挥它的优势：​

大型代码仓库理解与重构​

256K 上下文 + SWE-Bench 58.2 的组合，意味着你可以把整个模块丢进去让它理解。我试了一下把一个 8000 行的 Python 项目喂进去，V4 能准确识别出模块间的依赖关系并给出重构建议。V3 在这个量级上经常丢失上下文。​

RAG 知识库问答​

GPQA 72.8 的推理能力，对检索增强生成场景帮助很大。模型能更好地整合多个检索片段，给出连贯且准确的回答，而不是简单拼接。​

数据分析与报告生成​

MATH-500 得分 96.1，数学推理到了这个水平，做数据分析、财务报表解读基本不会算错。​

多轮对话 Agent​

原生 Function Calling + 长上下文，做 Agent 的基座模型非常合适。之前用 V3 做 Agent 最头疼的就是 Function Calling 不稳定，经常格式错误，V4 这块终于靠谱了。​

代码与安全扫描​

HumanEval 93.5 + LiveCodeBench 72.5，代码理解能力到了这个级别，做自动化 Code Review 的准确率会比 V3 高不少。​

开发者接入方案​

接入 DeepSeek V4 主要有三种方式，我都试过，说说体感：​

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我个人的选择：开发阶段用聚合平台（方便在 V4、GPT-5、Claude Opus 4.6 之间切换对比效果），生产环境如果确定只用 DeepSeek 就直连官方。开发阶段用它来做多模型 A/B 测试特别方便，改个 model 参数就行，不用换 SDK。​

下面是调用链路：​

​

代码块​

SQL

graph LR​

A[你的应用代码] -->|OpenAI SDK| B{接入方式}​

B -->|直连| C[DeepSeek 官方 API]​

B -->|聚合| D[your-api-gateway.com 网关]​

​

竞品模型横向对比表​

最后拉一个综合对比，帮你快速决策：​

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📚

怎么选：​

追求极致效果不差钱 → GPT-5​

要开源 + 高性价比 + 强推理 → DeepSeek V4​

代码场景 + 长上下文 → Claude Opus 4.6​

多模态需求重 → Gemini 3 Pro​

资源有限想本地跑 → Qwen3.6-27B（27B 参数，消费级显卡能跑）​

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FAQ​

Q1：DeepSeek V4 和 V3 的 API 兼容吗？能直接迁移吗？​

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兼容。V4 的 API 接口和 V3 完全一致，model 参数从 deepseek-v3 改成 deepseek-v4 就行，SDK 不用换。​

​

Q2：V4 的 256K 上下文是真的能用满吗？​

​

我实测喂了 200K+ token 的内容，模型在尾部信息的召回率大概在 85% 左右，比 V3 的 128K 好不少，但和 Gemini 3 Pro 的 1M 上下文比还是有差距。超过 150K 的场景建议做一下分块处理。​

​

Q3：V4 支持微调吗？​

​

官方已经开放了 SFT 微调接口，LoRA 微调也在路线图上。开源权重可以自己用 LLaMA-Factory 等工具微调。​

​

Q4：V4 的 Function Calling 稳定性怎么样？​

​

比 V3 好太多了。V3 的 Function Calling 大概有 15% 的概率格式错误，V4 我测了 500 次，格式错误率降到了 2% 以下。生产环境建议还是加个格式校验兜底。​

​

Q5：个人开发者用 V4 还是 Qwen3.6-27B？​

​

看你的场景。简单的代码补全、文本生成，Qwen3.6-27B 性价比更高（价格更低，还能本地跑）。涉及复杂推理、多步骤 Agent、大型代码库理解，V4 的能力上限明显更高。​

​

Q6：V4 的速度怎么样？输出快不快？​

​

官方数据首 token 延迟约 800ms，输出速度约 60 tokens/s。我实测通过聚合接口调用，首 token 约 1.1s，输出速度约 55 tokens/s，体感和 V3 差不多，没有因为参数量增大而明显变慢（MoE 架构的优势）。​

​

Q7：V4 能跑在本地吗？需要什么配置？​

​

理论上可以，但万亿参数的模型，量化后也需要至少 4×A100 80G。个人开发者本地跑不太现实，建议用 API 调用。如果一定要本地部署，等社区出 GGUF 量化版本会更实际。​

​

Q8：V4 的中文能力怎么样？​

​

很强。DeepSeek 本身中文语料占比就高，V4 在中文理解、中文代码注释生成、中文长文本摘要这些任务上，体感比 GPT-5 和 Claude Opus 4.6 都要好一些。​

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总结​

DeepSeek V4 在 2026 年的开源模型里确实是个狠角色。SWE-Bench 58.2、GPQA 72.8，复杂场景下的表现摆在那里。更关键的是价格——输入 ¥4/百万 token，让很多之前因为成本用不起旗舰模型的团队有了新选择。​

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👉

我的建议：​

在用 V3 的，尽快测试 V4，尤其是 Function Calling 和复杂推理场景，提升会很明显​

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来自ofox.ai 运营团队​

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