8 月 13 日,DeepSeek 把 V4 Pro 从预览状态升级为正式 GA,并在同一天以 MIT 许可证开放权重。一周后,火山引擎在 8 月 24 日宣布 deepseek-v4-pro 正式版上线,支持通过 model name 和控制台直接调用。
这意味着 DeepSeek V4 系列的最后一块关键拼图到位。从 4 月开启预览,到 7 月发布 V4 Flash,再到 8 月 Pro 正式版全量上线,DeepSeek 用四个月完成了旗舰模型的迭代闭环。
模型规格:不是更大,而是更"精"
V4 Pro 采用稀疏 MoE 架构,总参数 1.6T,每 token 激活约 49B 参数,支持 100 万 token 上下文,最高输出长度约 38.4 万 token。官方同时提供不同推理强度模式,并原生支持 Responses API。
这组数字需要放在上下文里看。49B 的激活参数意味着单次前向传播的成本被控制在合理范围,而 1.6T 的总参数和 MoE 路由则让模型在需要时能够调动更大的知识容量。1M 上下文和近 40 万 token 的最大输出,直接瞄准的是长文档分析、大型代码库理解、复杂 agent 工作流这类场景。
和 7 月发布的 V4 Flash 相比,Pro 更偏向旗舰定位;和 8 月 21 日更新的 V4-Flash-Vision 相比,Pro 是语言基座模型,视觉能力是另一个分支。
国产开源稀疏 MoE 三巨头就位
如果把时间轴拉长到整个夏天,国产大模型的旗舰迭代节奏非常清晰:
- 7 月 16 日,月之暗面发布 Kimi K3,7 月 27 日开放完整权重。总参数 2.8T,激活约 104B,支持 100 万 token 上下文。
- 8 月 3 日,阿里上线 Qwen3.8 Max,8 月 12 日开放权重。总参数 2.4T,激活约 95B,支持约 100 万 token 上下文,原生接受文本、图像、视频输入。
- 8 月 13 日,DeepSeek V4 Pro 正式 GA 并开放权重。总参数 1.6T,激活约 49B。
三家都选择稀疏 MoE、都开放权重、都把上下文拉到 1M 级别。这不是巧合,而是新一代旗舰模型在工程路径上达成了某种共识:用稀疏激活控制推理成本,用长上下文扩展可用场景,用开源权重建立生态。
国金证券在一份报告里把这概括为"国产开源稀疏 MoE 大模型三巨头",认为它们"在技术与生态层面基本补齐了对海外封闭前沿模型的参数规模与长上下文配置"。这个判断不过分。
真正值得关注的是可用性,而不仅是榜单
V4 Pro 值得被关注的点,不只是它的参数规模或评测分数,而是它开始进入"可规模化使用"阶段。
DeepSeek 官方提供 API、网页端、应用端三种访问方式。火山引擎、无问芯穹等平台也在 8 月陆续接入。对企业用户来说,这意味着可以像调用其他商用模型一样调用 V4 Pro,而不需要自己部署 1.6T 参数的分布式集群。
同时,DeepSeek 为 V4 系列专门开设了微信公众号"DeepSeek Harness",并用黑色鲸鱼作为标识,与模型产品的蓝色鲸鱼形成区隔。这个细节说明 DeepSeek 把"Harness"——也就是 agent 运行时——当作和模型本身并列的战略线。V4 Pro 强调的"长上下文推理、深度编程、智能体工作流",正是 Harness 要承载的主要场景。
观点:开源权重的竞争进入下半场
上半年国产大模型的竞争焦点是谁的模型更强、谁的 API 更便宜。下半年,焦点正在转向谁能让模型真正嵌入企业工作流。
V4 Pro 正式 GA 这件事本身不 sensational,但它标志着一个更扎实的阶段:模型不再只是发布出来刷榜,而是要有稳定的 API、可控的成本、可审计的权限、可集成的工具链。这也是为什么 DeepSeek 同时推 V4 Pro 和 DeepSeek Harness——模型负责"想得清楚",Harness 负责"干得成事"。
对开发者来说,现在评估一个开源模型,应该少问"它在某个 benchmark 上排第几",多问"它在我自己的代码库、文档库、审批流里能不能稳定跑通"。V4 Pro 的 GA,让这个问题的答案变得更值得期待。
参考来源: - 火山引擎模型上线公告: https://docs.volcengine.com/docs/82379/2578669 - 无问芯穹 GenStudio 更新日志: https://docs.infini-ai.com/gen-studio/changelog.html - 国金计算机刘高畅报告: https://t.10jqka.com.cn/pid_681156822.shtml - AI Models Map: https://aimodelsmap.com/new-ai-models

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