我們所知有關即將推出的DeepSeek V4的所有資訊

快速瀏覽當前的 DeepSeek 模型

我們先看看所有的 DeepSeek 模型，這樣你就能了解公司實際創建的內容：

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1. DeepSeek-V2（通用大語言模型）

此模型於 2024 年 5 月推出，擁有總參數 2360 億，但每處理一個 token 僅啟用 210 億參數。它基於專家網絡架構建造，這意味著模型會選擇自己的特定部分來處理不同任務，而不是一次性全部啟用。這讓模型效率大幅提升。

DeepSeek-V2 可處理最大 128,000 個 token 的上下文。它在通用語言任務和編碼方面表現良好。最棒的是，它的訓練成本比早期的模型低約 42.5%，使用期間的內存需求也減少了 93.3%。

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1. DeepSeek-V3（大型語言模型，具有強大的推理能力）

此 V3 模型是一次重大升級。DeepSeek-V3 擁有 6710 億個總參數，每個 token 有 370 億個活躍參數。此模型於 2024 年 12 月推出，確實令所有人感到震驚。

在性能方面，它與 GPT-4 等封閉模型競爭。它在數學和編碼任務上非常強大。該模型是基於 MIT 授權的開源模型，也就是說任何人都可以將其用於商業用途或進行修改。

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1. DeepSeek-V3.1 和 V3.2（改進了上下文處理及性能的更新版本）

V3.1 是一個中間的過渡版本。沒有太多公開資訊，但它基本上是在改進 V3。

V3.2 是目前的旗艦模型。於 2025 年底發布。它引入了一種名為 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 的技術，能夠在保持高品質的同時降低計算成本，特別是在處理長上下文時。

通過強化學習的改進，V3.2 的性能可媲美 GPT-5。實際上，它有兩個版本。普通版 V3.2 具有平衡且高效的特性。然後是 V3.2-Speciale，其推理能力達到了極致，並能媲美 Gemini 3.0 Pro。Speciale 版本甚至在 2025 年國際數學奧林匹克競賽及其他比賽中獲得了金牌級表現。

V3.2 是他們第一款將推理直接整合到工具使用中的模型。因此它可以在使用外部工具時逐步進行推理。對於打造 AI 代理來說非常酷。

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1. DeepSeek-R1（專注於推理的模型）

R1 完全圍繞推理展開。它最初使用純增強學習且沒有進行監督式微調，這使模型能通過試錯探索自己的推理模式。這與大多數模型的訓練方式不同。

該模型展示了自我驗證、反思，並生成連貫的長推理鏈。在解決問題時，你可以實際看到其思考過程。它會一步一步地分解問題。

性能表現非常出色。在美國邀請數學競賽中獲得約79.8%的成績，並在MATH-500中達到97.3%；在編程挑戰中，獲得2,029 Elo評分。它正在與 OpenAI 的 o1 模型競爭

真正有趣的部分是成本問題運行 DeepSeek R1 每百萬個 token 的成本約為 8 美元，而 OpenAI 的 o1 每百萬個輸入 token 的成本為 15 美元，每百萬個輸出 token 的成本為 60 美元所以這便宜得多

與其他 V3 模型一樣，R1 基於 DeepSeek-V3-Base 構建，並在 MIT 許可下支持商業使用

即將推出的編程人工智慧模型消息：DeepSeek V4

DeepSeek V4 預計的發布日期

DeepSeek 計劃於 2026 年 2 月中旬發布 V4，可能是在 2 月 17 日左右，這與農曆新年重合這與他們使用於 R1 模型的定時策略相同這尚未得到 DeepSeek 的正式確認，但知情人士的報導指出了這一時間範圍

公司在公開場合一直保持低調，但追蹤 GitHub 和研究論文更新的開發者間討論卻相當熱烈。對其 FlashMLA 程式碼庫的分析顯示，其檔案中出現了一個新的模型識別碼「MODEL1」共計28次，人們認為這可能是V4。所以基本上有望在二月中左右發佈，也許是接下來幾周，但一切尚未完全確定。

DeepSeek V4 的架構創新

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1. DeepSeek mHC（限制於流形的超連接）

DeepSeek mHC 是一種新的架構和訓練方法，可使大型神經網絡，例如大型語言模型，更容易且更穩定地訓練。這是 DeepSeek 的關鍵連接，用於限制所學到的連接矩陣至每行和每列元素之和均為1的雙重隨機矩陣流形。這樣能透過避免梯度和信號強度在網絡加深時爆炸，保持訓練穩定及良好表現，實現超連接。

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1. Engram 記憶架構以加速回憶

DeepSeek V4 的一項核心新部分是 Engram，一種記憶系統，可快速查找存儲的模式和事實。模型可以通過快速查詢來獲取存儲的數據。這使其能更好地記住長序列，並在處理長期任務時保持推理一致。它還能使模型專注於新信息，而不是回憶舊事實。

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1. 先進的注意力和精準技術

模型改進了對輸入中重要部分的注意力方式。新的注意力方法，例如稀疏注意力，使模型能夠處理長序列而不會顯著降低速度。使用混合數值格式等精準技術能使計算更加準確，同時減少內存使用。這些改變使 V4 在處理複雜問題（如長代碼邏輯或多層文檔）時推理更加清晰。

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1. 專家混合

DeepSeek V4 繼續使用專家混合 (MoE) 結構。在此設計中，模型包括許多小型專家模組，並僅啟用最相關的模組以執行每項任務。這使系統在不讓每個部分始終啟用的情況下進行擴展。使用 MoE 結構，V4 即使在規模和能力增長時仍保持高效。結合 Engram，此結構使模型能以強大的方式平衡記憶和計算資源。

DeepSeek V4 相較於先前模型的關鍵功能

DeepSeek 模型1 將較舊版本有巨大進步。此新模型中預期的主要升級包括：

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1. 專注於程式碼

DeepSeek V4 首先是為軟體工程工作而構建的。內部測試據報顯示，V4 在長上下文程式碼生成方面擊敗了 Claude 和 GPT 模型。它將處理跨語言和系統的非常長程式碼的理解、除錯和重構。該模型應能幫助完成例如追蹤漏洞、編寫測試和解釋複雜程式碼等任務。這種專注使其相比於通用型 AI 模型對開發者更有用。

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1. 支持長上下文

V4 被設計成一次可讀取並處理大量文本或程式碼。大多數人工智慧模型在幾十萬個標記後會耗盡記憶體DeepSeek V4計劃支持超過100萬個標記的上下文，這使得它能處理完整的代碼庫、長文檔或大型數據集，而無需將它們拆分為較小的部分這改善了連續性並防止模型遺忘較早的資訊

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1. 計算效率提升

在幕後，V4透過智能工程變更減少所需的計算量例如，它使用稀疏注意力方法，集中計算能力於最重要的部分，而非處理所有可能的交互這意味着模型可以用更少的記憶體和能量運行長上下文

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1. 多文件推理

一項重大升級是模型能夠理解有多少檔案相互關聯。V4 不僅僅是一次讀取一個檔案，還能在整個專案中追蹤匯入、函數、定義和參考。這使其能夠分析依賴關係、發現跨多個檔案的錯誤，並提供適用於整個系統的重構建議。

Pippit 的簡短評論：可視化你的 DeepSeek 提示

Pippit 是一個人工智慧工具，提供影片生成器和人工智慧設計工具來創建圖像與影片。因此，當你使用 DeepSeek 撰寫詳細的提示、構想或腳本時，可以將該文字帶入 Pippit 來創建視覺效果或影片。Pippit 的先進文字轉圖像或影片模型會閱讀提示，生成反映你在 DeepSeek 中創建的提示的社交片段、產品展示或故事視覺效果。

為什麼選擇 Pippit 來可視化你的 DeepSeek 提示

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1. 多模型視頻生成回應 DeepSeek 提示

Pippit 允許您輸入由 DeepSeek 生成的提示，包括產品頁面鏈接、PowerPoint 或本地素材，並即時轉換為產品亮點、流行 TikTok、吸引人的短片或有趣的迷因視頻。該平台根據您的需求使用不同的人工智能模型。您可以使用 Veo 3.1、Sora 2、Agent 模式或 Lite 模式，選擇任意時長，並設置視頻語言。

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1. 可視化 DeepSeek 為任何用途提供的 AI 圖像提示

Pippit 使用最新模型，Nano Banana Pro 和 Seedream 4.5，從由像 DeepSeek 這樣的大型語言模型生成的簡單文本提示中創建高品質且可自定義的視覺效果。人工智能設計工具具備極佳的語言理解能力，能以清晰的細節、均勻的光線和定義良好的紋理捕捉您的意圖。您可以上傳參考圖片、調整長寬比，並自定義從顏色到您希望包含的特定元素的一切。

如何在 Pippit 中將 DeepSeek 提示轉換為視頻

您可以點擊下面的鏈接，然後按照這三個步驟使用 DeepSeek 生成的提示透過 Pippit 創建社交媒體剪輯、廣告等內容：

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1. 打開視頻生成器

• 首先，您需要註冊一個 Pippit 帳戶。您可以使用您的 Google、TikTok 或 Facebook 登錄，以最方便的方式進行操作。
• 進入後，從左側導航面板中點擊「視頻生成器」。
• 現在您將看到一個文本字段，您可以輸入由 DeekSeek 生成的提示信息。

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1. 根據 DeepSeek 提示生成您的視頻。

• 如果您希望上傳照片、視頻剪輯或任何參考資料，請點擊「添加媒體及更多」。
• 點擊「選擇模型」以根據您需要的視頻類型選擇模型。Lite 模式適用於快速的市場營銷視頻，Agent 模式適合創意內容，Veo 3.1 對於逼真的視頻處理得很好，而 Sora 2 則用於更精緻的內容。
• 如果您正在使用 Agent 模式，您可以點擊「上傳參考視頻」以向 AI 展示您希望重現的風格。
• 開啟「自定義視頻設置」以調整視頻時長。將其設置為符合您項目需要的任何時間範圍，從15秒到幾分鐘皆可。
• 如果您需要配音或字幕，也可以在此選擇您的語言偏好。
• 確認所有設定正確後，點擊「生成」，讓 Pippit 創建您的影片。它將根據您在提示中描述的內容添加動畫、轉場和效果。

嘗試 DeepSeek 的提示：生成一段小狗在現代客廳跳舞的高品質影片。場景是一個溫馨的家居室內，擁有大窗戶和柔和的晨光在木地板上投射出自然的影子。狗狗用後腿站立，歡快地左右跳躍，轉小圈並有節奏地用爪子拍打空氣。鏡頭以緩慢的手持視角從左移動到右，帶有自然的輕微移動感。暖色調分級，逼真的動作，充滿歡樂的氛圍。

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1. 導出並分享

• 選擇「編輯更多」以打開內建影片編輯器，進一步提升您的影片內容。
• 點擊「下載」以將影片保存到您的電腦。
• 如果您想立即分享，請點擊「發布」以自動安排並將您的影片發布到TikTok、Facebook和Instagram等社交媒體平台上。

如何在Pippit中將DeepSeek提示轉換為圖片

按照以下步驟，將DeepSeek生成的AI圖片提示用於海報、傳單、桌布、社交媒體文章或藝術作品創作。

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1. 開啟 AI 設計工具

• 點擊「創建」下的「圖片工作室」
• 點擊「提升行銷圖片」下的「AI 設計」
• 告訴 DeepSeek 您想要什麼樣的圖片，然後複製該提示詞並在 Pippit 中使用。

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1. 將 DeepSeek 提示詞轉換為圖片

• 若要上傳參考圖片，請點擊「+」按鈕。也許您有想要的風格範例，或是一些希望 AI 作為靈感的特定元素。此步驟為可選操作，但對您有幫助。
• 若要在 Seedream 或 Nano Banana 模型間選擇，請點擊「模型」。每種模型都有其不同的優勢。如果您不確定使用哪一個，只需選擇自動模式，讓 Pippit 為您決定。
• 選擇您需要的「縱橫比」。正方形適合社交媒體帖子，橫向版適合網站，直向版適合手機屏幕，選擇最符合您項目的格式。
• 點擊「生成」，稍等片刻，Pippit 的 AI 會根據您所描述的內容生成圖片。

可嘗試使用 DeepSeek 的提示：狗在寬敞的公園空地跑動中，耳朵在運動過程中抬起，嘴巴微微張開，爪子因速度而模糊。背景拉伸成綠色和棕色的條紋，因為相機難以保持焦距。陽光在身體表面閃現出斑駁的光影手持拍攝，快速快門但追蹤不完美，陰影區域可見噪點，運動模糊保留以保持真實感。

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1. 導出您的圖像

• 檢查DeepSeek提示生成的結果。您可以調整提示細節以生成更多不同風格的圖像。
• 利用內部工具根據需要微調圖像內容。
• 點擊「下載」將您的圖像保存到本地設備上。

結論

那麼，讓我們回顧一下我們在這裡所涵蓋的內容。我們查看了 DeepSeek 的當前產品陣容，並探索了即將推出的 V4，它憑藉其百萬標記上下文窗口、Engram 記憶體架構以及對編程任務的精準聚焦，正在形成一次重大的升級。這些改進使其更能處理複雜項目和大型數據集。這清楚地顯示了 DeepSeek 在短短幾年內取得了長足的進步。它現在是嚴肅編程、研究和解決問題任務的首選工具。

常見問題

DeepSeek V3 模型有什麼特別之處？

DeepSeek V3 模型以能夠處理非常大的輸入而脫穎而出，其上下文窗口可達 128K 個標記，這使其能夠閱讀和推理長篇文檔或代碼庫。它採用專家混合（MoE）設計，通過僅在需要時激活模型的一部分，保持其快速且高效V3還擁有層次記憶來回憶重要信息、基於真實的糾錯系統以減少錯誤，以及提高文本質量和性能的先進訓練技術

DeepSeek模型列表中包括哪些模型？

DeepSeek模型系列包括V2，增強了上下文和推理能力；V3，擁有128K-Token窗口和MoE；以及V3.1，具有更深入的推理能力還有V3.2-Speciale模型，對推理任務和競賽級問題解決表現良好R1系列專注於逐步的邏輯推理

DeepSeek如何處理長上下文任務？

DeepSeek AI模型通過稀疏注意機制處理長上下文，僅選擇最相關的Token，而不是進行全面的比較這使得長上下文處理速度更快，同時可提供高質量的輸出V3.2和即將推出的V4可處理超過一百萬個Token，意味著它們可以一次性處理整個代碼庫或海量文檔

DeepSeek V4 會是開源的嗎？

目前，DeepSeek 尚未正式確認 V4 是否會完全開源。然而，DeepSeek 一向有將模型和權重向公眾開放的明確模式。所以，根據其在 V2、V3 和 R1 中的往績，很可能 V4 會依循相同模式，並於二月中旬推出。

DeepSeek 模型可以本地使用嗎？

是的，您可以在本地運行 DeepSeek 模型。V3 和 V3.1 已提供開放權重，您可下載並在自己的 CPU 或 GPU 上運行。像 7B、14B 和 32B 參數模型這些較小的 R1 精煉版可在一般消費級硬體上運行。得益於其專家混合設計，V4 預計可以運行於雙 RTX 409 或單 RTX 5090 上。