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DeepSeek V4 百万字上下文开源,普通人用大模型的成本又降了

2026年4月,深度求索把旗舰模型 DeepSeek-V4 的预览版端了出来,还同步开源;到7月,V4 正式从“预览”转为“通用可用”,老接口退役,意味着它从实验室玩具变成了能放心接进生意里的生产工具。对普通人、小团队和创业者来说,这次更新

2026-09-21 · 1256 字 · 脑机网

2026年4月,深度求索把旗舰模型 DeepSeek-V4 的预览版端了出来,还同步开源;到7月,V4 正式从“预览”转为“通用可用”,老接口退役,意味着它从实验室玩具变成了能放心接进生意里的生产工具。对普通人、小团队和创业者来说,这次更新的重点不是“又多了个模型”,而是两件事:长上下文变成标配,价格继续被往下压。

百万字上下文,到底能干啥

过去的大模型,喂进去几万字的资料就“记不住”了;V4 把上下文直接拉到 100万 token(约百万字),最长还能一次输出 38.4 万 token。

这是什么概念?一本普通的书、一整套公司制度、几个月的项目聊天记录,可以一次性丢进去让模型通读。对做内容的、写方案的、搞客服知识库的创业者,这意味着不用再把资料切碎分批喂,流程直接缩短一大截。据财联社报道,V4 的上下文长度比前代提升了 8 倍,靠的是 DeepSeek 自研的 DSA 稀疏注意力机制,在长文本下既保住理解力,又把算力和显存开销压了下来。

价格屠夫,再度出手

DeepSeek 这次还是熟悉的“便宜又大方”路线。据证券时报报道,V4-Pro 每百万 token 输入 1 元、输出 12 元;更轻量的 V4-Flash 输入 0.2 元、输出 2 元。对比海外顶尖闭源模型动辄几美元每百万 token 的定价,这个价位对预算紧的小团队相当友好。

模型分两个版本:V4-Pro(1.6 万亿总参数、激活 490 亿)主打高性能,V4-Flash(2840 亿总参数、激活 130 亿)主打又快又省。两者都支持“思考模式”和“非思考模式”,在智能体编程等评测里,Pro 版达到当前开源模型的最佳水平。

国产算力,第一次被写进同一张清单

这次发布另一个信号更关键:DeepSeek 首次把华为昇腾和英伟达 GPU 并列写进硬件验证清单。寒武纪等国产芯片厂商也完成了 Day 0 适配。说白了,大模型不再只认一种芯片。受高端算力限制,V4-Pro 当前吞吐还有限,但 DeepSeek 表示,等下半年昇腾 950 超节点批量上市,Pro 的价格还会再降。

对创业者来说,这意味着“用得起、还能自己部署”的国产选项变多了。

为什么这件事值得普通人记一笔

大模型能力这些年一直在涨,但“贵”和“用不上”始终挡住普通人。DeepSeek 把长上下文和低价同时做到,等于把两道门槛一起拆了:资料不用切、成本不用怕。更关键的是开源——代码和权重公开,任何人都能审计、改造、二次分发,这让“顶级模型被一家巨头捏在手里”的担忧少了一截。

普通人怎么选、怎么用

你不一定自己搭服务器。网页端、APP、开放平台 API 都能直接用,MIT 开源协议下还能免费商用、修改、蒸馏。小公司拿它做智能客服、文档助手、自动写代码;个人拿它写文案、做翻译、整理资料。当顶级能力的门槛降到几块钱用一次,拼的就不是“有没有模型”,而是“你拿它干什么生意”。

选版本也有讲究:要质量、做复杂推理和长文档分析,上 V4-Pro;要速度、做高并发的客服或批量处理,用 V4-Flash 更划算。两者都走 MIT 协议,小团队还可以把模型私有化部署到自己的服务器,把客户数据留在内网,既合规又省钱。

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