DeepSeek V4 Pro

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro是DeepSeek推出的大规模Mixture-of-Experts模型，总参数为1.6T，激活参数为49B，支持1M-token上下文窗口。它专为高级推理、编码和长期代理工作流程而设计，在知识、数学和软件工程基准方面具有强大的性能。它采用与 DeepSeek V4 Flash 相同的架构，引入了混合注意力系统，可实现高效的长上下文处理，并支持多种推理模式，以根据任务平衡速度和深度。它非常适合复杂的工作负载，例如完整代码库分析、多步骤自动化和大规模信息合成，其中功能和效率都至关重要。

上下文窗口1.0M

提供商DeepSeek

创建时间2026/04/25

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中
1.32/M	3.96/M	0.04/M

介绍

输入

文本

输出

文本

DeepSeek V4 Pro API：1.6 万亿参数的开源智能体编码旗舰

DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 于 2026 年 4 月推出的大规模混合专家（MoE）模型，总参数 1.6 万亿、激活参数 49B，支持 100 万 token 上下文窗口。它专为高级推理、编码和长周期智能体工作流设计，在知识、数学和软件工程基准上表现强劲。

在 Agentic Coding 评测中，DeepSeek V4 Pro 达到当前开源模型的最佳水平，已成为 DeepSeek 内部员工日常使用的智能体编码模型——官方描述其使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 的非思考模式。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 DeepSeek V4 Pro，支持工具调用、流式输出与长上下文处理。

获取 API 密钥 · 模型 ID：deepseek-v4-pro

为什么选择 DeepSeek V4 Pro

开源 Agentic Coding 最佳水平 —— 在智能体编码评测中位居开源模型第一
1.6 万亿总参数 / 49B 激活 —— 大规模稀疏 MoE，能力上限高、推理成本可控
100 万 token 上下文 —— 完整代码库与长资料集一次装下
架构创新 —— 混合注意力、流形约束超连接（mHC）、Muon 优化器
384K 最大输出 —— 超长代码与文档一次生成
开源可控 —— 权重公开，可私有化部署

核心能力

01 智能体编码

这是 DeepSeek V4 Pro 最突出的能力。它在 Agentic Coding 评测中达到开源模型最佳水平，实际使用体验被官方描述为优于 Sonnet 4.5、交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式。

仓库级问题定位与修复
多文件功能实现
工具调用与结果验证

02 高级推理与世界知识

在知识、数学和软件工程基准上表现强劲，1.6 万亿参数带来的知识覆盖面是这一档位的核心优势。

高难度数学推理
广泛的世界知识覆盖
复杂逻辑问题求解

03 100 万 token 长上下文

配合混合注意力架构，100 万 token 上下文在长文档和大型仓库场景下真正可用，而不只是纸面参数。

完整代码仓库分析
长文档跨文档推理
最大 384K 输出 token

04 架构创新

V4 系列在架构与优化上引入了多项关键升级：混合注意力架构提升长上下文效率，流形约束超连接（mHC）和 Muon 优化器改善训练稳定性与最终质量。

混合注意力的长上下文效率
mHC 提升表示能力
Muon 优化器改善训练效果

最佳使用场景

场景	说明
智能体编码	仓库级问题修复与端到端功能开发
长上下文分析	100 万 token 窗口内的大型项目理解
数学与推理	高难度数学与逻辑问题
长篇内容生成	384K 输出上限支撑超长文档产出
国产化替代	需要自主可控的旗舰级开源方案
私有化部署	权重公开，可本地化部署

DeepSeek V4 Pro 与 V4 Flash 的差异

能力	DeepSeek V4 Pro	DeepSeek V4 Flash
模型 ID	`deepseek-v4-pro`	`deepseek-v4-flash`
总参数	1.6 万亿	2840 亿
激活参数	49B	13B
上下文窗口	100 万 token	100 万 token
最大输出	384K token	384K token
世界知识	更强	稍弱
推理能力	前沿	接近 Pro
简单任务表现	优秀	与 Pro 旗鼓相当
高难度任务	明显更强	存在差距

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 DeepSeek V4 Pro API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 先用 Flash 试一遍 V4 Flash 在简单任务上与 Pro 旗鼓相当，成本却低得多。建议先用 Flash 跑通，只把它做不好的高难度任务升级到 Pro。

3. 调用接口

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "阅读这个仓库，找出并修复导致内存泄漏的代码路径，补充回归测试。"}
    ],
    "stream": true
  }'

常见问题

DeepSeek V4 什么时候发布的？ 2026 年 4 月发布，分为 Pro 版（1.6 万亿参数）和 Flash 版（2840 亿参数），两个版本都支持 100 万 token 上下文。

编码能力到什么水平？ 在 Agentic Coding 评测中达到开源模型最佳水平，官方描述使用体验优于 Sonnet 4.5、交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式。

1.6 万亿参数会不会很贵？ 不会。它是稀疏 MoE 架构，实际激活参数只有 49B，推理成本远低于同等总参数量的稠密模型。

和 Flash 版怎么选？ 简单任务两者旗鼓相当，直接用 Flash 更划算；高难度任务和需要广泛世界知识的场景选 Pro。

上下文和输出上限？ 100 万 token 上下文，最大输出 384,000 token——输出上限在同类模型中相当突出。

架构上有什么特别的？ 引入了混合注意力架构（提升长上下文效率）、流形约束超连接 mHC 和 Muon 优化器。

为什么选择海鲸AI 使用 DeepSeek V4 Pro API

免自建集群 —— 万亿参数模型无需自备 GPU 资源
OpenAI 兼容接口 —— 现有代码改两行接入
Pro / Flash 灵活切换 —— 按任务难度路由，成本最优
人民币结算 —— 国产模型按人民币计价，账目清晰

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

deepseek-v4-pro

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

deepseek-v4-pro 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}