DeepSeek V4正式发布：注意力压缩技术实现效率飞跃

DeepSeek V4正式发布，注意力压缩技术实现效率飞跃。4月24日，DeepSeek公司推出V4模型，分Pro和Flash两档，总参分别为1.6T和284B，激活参数49B和13B，均支持1M token上下文并开源。

注意力压缩技术如何实现效率飞跃？其实关键在于参数效率。Pro档1.6T总参仅49B激活，Flash档284B总参仅13B激活，这确实大幅降低了计算成本。两档都给出1M上下文，挺实用的。

Agent能力方面，V4-Pro在Agentic Coding评测中达到当前开源最佳水平。公司内部已将其作为默认编码模型，反馈优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。这效率飞跃，何来底气？注意力压缩技术功不可没。

世界知识评测中，V4-Pro大幅领先其他开源模型，稍逊于Gemini-3.1-Pro。可以说，开源模型能接近顶级闭源水平，这成绩真的不错。

适配优化方面，V4为Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流Agent产品做了专门优化，代码任务和文档生成任务都有提升。没错，这算是为开发者考虑周全了。

DeepSeek V4正式发布，注意力压缩技术实现效率飞跃，让大模型更高效实用。开源社区又迎来一个强力选手。