ChainThink 消息，4月24日，據官方相關資訊，DeepSeek 開源 V4 系列預覽版，採用 MIT 許可，模型權重已上線 Hugging Face 和 ModelScope。
該系列包含兩款 MoE 模型，其中 V4-Pro 的總參數達 1.6 萬億，每 token 激活 490 億參數；
V4-Flash 總參數為 2840 億，每個 token 激活 130 億參數，兩款均支援 1M token 上下文。
該系列架構包含三項升級：混合注意力機制（壓縮稀疏注意力 CSA + 重度壓縮注意力 HCA）可大幅降低長上下文開銷，在 1M 上下文場景下，V4-Pro 單 token 推理 FLOPs 僅為 V3.2 的 27%，KV 緩存顯存佔用僅為 V3.2 的 10%；
流形約束超連接 mHC 取代傳統殘差連接，增強跨層訊號傳播穩定性；訓練改用 Muon 優化器加速收斂。該模型預訓練數據超過 32T token。
Post-training is divided into two stages: first, domain-specific expert models are trained separately via SFT and GRPO reinforcement learning, then unified into the final model through online distillation.
其中 V4-Pro-Max 自稱當前最強開源模型，編碼基準達頂級水平，推理和 agent 任務與閉源前沿模型的差距顯著縮小；
V4-Flash-Max 在獲得足夠的思考預算後，推理表現接近 Pro，但在純知識和複雜 agent 任務上受限於參數規模。模型權重以 FP4+FP8 混合精度存儲。