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【央视新闻客户端】
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实测V4长文本、代码 、推理能力 。
AIX财经（AIXcaijing）原创
作者| 李梦冉
编辑| 魏佳
没有发布会 ，没有倒计时 ，DeepSeek V4就这样直接上线了 。
这已经是DeepSeek惯用的节奏。但这次不一样的地方在于，他们在技术报告里主动写下了一句话：V4的能力水平仍落后于GPT-5.4和Gemini-3.1-Pro ，发展轨迹大约滞后前沿闭源模型3至6个月 。
这句话放在国内AI圈的语境里 ，显得有些格格不入 。大多数模型发布，标配的是“全球领先”“行业第一 ”。DeepSeek反过来，主动划出差距 。
但如果细看这次发布的内容 ，就会发现这并不是谦虚 ，V4压根没打算在“谁最强 ”这个问题上和GPT-5掰手腕 。V4想做的，是把百万token的超长上下文变成所有用户的标配 ，同时把价格打到竞品的三分之一以下。
这篇文章我们想说清三件事：V4是什么 、它能干什么 ，以及这次发布背后值得关注的信号是什么。
01．
V4最大变化：超长文本全系标配
V4模型按大小分为Pro和Flash两个版本，在官方网页端和APP界面分别是专家模式和快速模式 。
Pro是旗舰版 ，主打能力上限 ，对标的是GPT-5、Gemini这类顶级闭源模型，适合对效果要求极高的复杂任务 。Flash是轻量版 ，速度更快 、价格更低 ，推理能力接近Pro，但世界知识储备稍逊一些。
两款模型都支持同一件事 ，也是这次发布最值得普通用户关注的变化——百万token的超长上下文 ，全系标配，不分版本，不加价 。
“上下文”这个词听着技术 ，简言之就是“AI一次能读多少内容 ” 。按照100万token大约是75万汉字换算 ，差不多把整部《三国演义》喂给V4，它都能完整理解和分析。
这源于V4采用了CSA（压缩稀疏注意力）和HCA（重度压缩注意力）的混合架构 。同样处理一百万字的内容 ，V4只需要前代模型四分之一的算力和十分之一的显存 。
以前这个能力不是没有 ，但价格都很贵，得单独付费或者升级套餐。V4把它变成了所有用户默认就有的基础能力 。对日常使用来说 ，感知最明显的一点是：使用者不再需要把一份长报告剪来剪去分段喂给AI ，整份材料可以一次性丢进去，让它直接处理 。
此外 ，V4提供了三档推理强度：
Non-think直出模式 ，AI直接给答案，适合简单问答和日常对话 ，速度最快；在网页和APP上关闭深度思考即可。
Think High是常规深度思考 ，AI会在脑子里推导一遍再回答，适合需要分析计算的场景；
Think Max则适合极难推理，但耗时更长 ，消耗的token大约是普通模式的两倍 。思考的强度 ，由模型根据问题的复杂程度自动判断，或者使用者可以通过API参数手动指定为High或Max 。
定价方面 ，V4延续了DeepSeek一贯的激进风格。
V4-Pro每百万token输入1元（缓存命中）或12元（缓存未命中） ，输出为24元；V4-Flash为每百万token输入0.2元（缓存命中）或1元（缓存未命中），输出为2元。
粗算下来 ，DeepSeek的定价大约是竞品的三分之一甚至更低 。另外 ，V4同时支持OpenAI和Anthropic两种API接口格式，对开发者来说 ，切换只需要改一个参数 ，迁移成本几乎为零 。
02．
三个场景实测：长文本 、写代码、复杂推理
在实际使用中，V4表现如何？我们围绕三个高频使用场景对其展开测试：长文本处理、代码生成与调试和复杂推理。
长文本处理是V4此次核心卖点 ，我们直接选用某上市公司2025财年年度报告作为测试材料 。这份年报篇幅为324页 ，涵盖财务报表 、附注及股东信息等多个模块，信息密度高 、数据分散，是测试长文本理解能力的理想素材 。
我们的测试问题分两层：第一层要求提炼年报核心要点；第二层追问两个藏在文档深处的具体数据——该年度回购股份的总数量与总对价 ，以及管理人员酬金排名第三的具体人员与金额。这两个问题的答案分别散落在年报第212至213页和第311至313页 ，位置偏后，必须完整阅读文档才能准确定位 。
V4响应时间约19秒 ，给出的答案完全符合原报告 。
此外 ，在追加提问短期银行借款利率区间时，我们关闭了“深度思考 ” ，选择Non-think模式 ，V4同样准确找到年报数据，信息来源同样精确到页码。
从整体表现来看 ，快速模式下V4对这份300余页年报的处理相当稳定 。数据定位准确、跨章节关联清晰 、单位换算无误 ，且在回答过程中主动识别了潜在的口径歧义并加以说明，并没有因为文档体量大而出现答非所问或信息遗漏的情况 。
对于需要快速从大体量文档中提取特定数据 ，V4的长文本处理能力已经达到了实际可用的水准 ，且在快速模式下便能完成，不需要开启深度思考来换取准确性。
这一场景我们分两步进行测试：
第一步，让V4生成一段含有隐藏Bug的Python代码 ，要求故意埋入2至3个常见错误但不提示位置；
第二步 ，将这段代码重新交回V4，要求找出所有问题 、修复代码并逐一解释原因 。两轮分别在开启和关闭深度思考的模式下各跑一次 。
开启深度思考模式响应时间15秒。V4在思考过程中主动梳理了代码的所有潜在问题 ，最终给出了6项错误分析 ，超出原题预设的2至3个范围。除了最核心的数据类型错误和文件未正确关闭之外，还额外识别出除零错误、列名不存在时的KeyError等 。
关闭深度思考模式明显更快 ，直接输出结果 ，没有可见的思考过程 。识别出的问题同样是文件未正确关闭 、列数据类型错误 、除零错误、列名不存在等，与开启深度思考的核心结论基本一致。
对于不懂代码的用户来说 ，日常的代码调试任务 ，关闭深度思考已经足够可用，速度也更快；如果是生产环境的代码审查 ，或者需要考虑各种异常边界 ，开启深度思考会给出更完整的分析 。
对于复杂推理测试，我们设定为一家中高端护肤品公司的经营困境分析：三年收入年均增长18%，但净利润率从12%腰斩至6% ，同时面临库存积压 、营销费用失控 、电商渠道落后和竞争对手低价抢市等多重压力 。
要求V4以商业顾问身份 ，识别核心问题、按紧迫程度列出三个优先风险并说明判断依据，随后在同一对话中追问：若公司决定优先发力电商渠道 ，可能面临哪些新风险。
深度思考响应用时9秒 。V4在思考过程中先完成了问题拆解：将所有负面信号归类为现金流威胁 、盈利能力恶化 、市场结构性风险三个维度 ，再依据“若不立即处理会导致现金流断裂或持续亏损”的紧迫性标准完成排序，逻辑链条清晰可见 。
最终它给出的三个优先风险依次是：库存积压与现金流风险排第一； 盈利能力持续恶化排第二 ，中端市场被抢占与渠道结构性短板排第三 ，并均给出了充分理由。
为了验证连续推理能力，我们追问发力电商渠道的风险 ，响应用时仅3秒 ，直接在第一轮建立的背景基础上继续推导，V4识别出五项新风险 。
关闭深度思考后结果也差不多 ，不过结论呈现上更结构化 ，增加了“止损时间窗口”，落地感更强，某种程度上比深度思考版本更像一份可以直接拿去汇报的分析文件 。
这一轮测试最值得关注的有两点：一是推理的连贯性。前后两轮的分析形成了完整的逻辑链；二是结论的落地性 。风险分析不停留在“可能会有影响 ”的泛泛层面 ，每条都给出了具体的传导路径 。
比如它指出高端产品依赖线下BA服务和专柜体验来支撑溢价 ，一旦在电商大力促销，消费者会形成“不降价就不买 ”的预期 ，进而打击线下门店的正价销售能力 ，最终形成恶性循环。测试结果显示出推理逻辑连贯性和缜密性。
03．
V4的真正影响力，在模型之外
DeepSeek主动说自己“落后3到6个月” ，这不是谦虚 。DeepSeek的牌是开源、是价格 ，承认差距，反而让这张牌打得更稳 。
一位长期关注大模型领域的从业者对‘AIX财经’称 ，“当一个开源模型把百万上下文变成标配、把API价格打到竞品的三分之一 ，你会发现闭源模型的护城河其实没有想象中那么宽。 ”V4最大的价值是让用户在成本可控的前提下，把很多以前想做但做不起的功能做出来了 。
也因此 ，开源加低价 ，可能会动摇整个行业的定价逻辑 。
对普通用户和中小开发者来说，顶级推理能力的使用门槛被大幅拉低。以前要用上好模型，要么付高额订阅 ，要么承受居高不下的API成本 ，现在这个壁垒被打薄了；对大厂来说，当一个性能接近的开源模型以极低价格提供服务 ，闭源模型的溢价空间会被持续压缩 ，而且这个压力是长期的，不会因为下一个版本发布就消失 。
此外 ，V4技术报告里 ，首次把华为昇腾和英伟达GPU并列写进了硬件验证清单 。
更值得注意的是，V4选用的FP4精度格式 ，恰好是华为今年新发布昇腾950芯片原生支持的精度 ，两者之间的适配不是巧合。DeepSeek官方表示，等下半年昇腾950超节点批量上市之后 ，V4-Pro的价格还会继续大幅下调 。
在英伟达出口管制持续收紧的背景下 ，这次技术协同释放的信号很清晰：DeepSeek在主动构建一条不依赖英伟达的算力通道 。这件事的战略意义，比V4本身的产品发布要深远得多。
上述从业者称，昇腾这条线如果真的跑通 ，对整个国内AI生态意义巨大 ，现在大家都在英伟达这根管子上排队，一旦有一套可以平替的硬件基础设施成熟起来 ，算力的定价权和供给稳定性都会发生根本变化 。DeepSeek愿意在技术报告里公开背书昇腾 ，这个动作本身就不是普通的商业合作，更像是一个方向性的表态 。
下半年随着昇腾950上量 、价格进一步下探 ，V4的实际影响力可能才会真正显现。
