研究突破
DeepSeek-V4:朝向高效率百萬token上下文智能邁進
DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence

arXiv cs.CL2026-06-19
摘要
DeepSeek 發佈 V4 系列預覽版,包括 DeepSeek-V4-Pro(1.6T參數,49B激活)和 DeepSeek-V4-Flash(284B參數,13B激活)兩款混合專家模型,均支持百萬token上下文長度。新系列採用混合注意力架構、流形約束超連接和 Muon 優化器等創新,在 32T+ 高品質token上進行預訓練,代表長上下文效率和模型優化的重大進展。
●開發者:可基於百萬token上下文能力開發複雜應用,新架構設計值得研究
●投資人:DeepSeek 在開源模型競爭中持續領先,MoE 效率優勢凸顯
●一般用戶:超長上下文處理將支援更複雜的文件分析和多輪對話場景
重要性評分
🟠 值得關注
喜歡這篇?每天早晨還有更多。
訂閱 5min AI,讓 AI 替你追蹤整個 AI 世界。
相關指南

Perplexity vs DeepSeek:AI 搜尋引擎與開發模型比較
Perplexity 與 DeepSeek 差異比較:Perplexity 附來源的 AI 搜尋與免費、Pro、Max 方案,DeepSeek 的 DeepThink、搜尋與依 token 計費的 API,幫你判斷 Perplexity 好用嗎、該選哪一個。
閱讀指南
Perplexity vs NotebookLM:AI 搜尋與筆記工具哪個更適合你?
Perplexity vs NotebookLM(現名 Gemini Notebook)比較:即時搜尋與來源引用、文件問答與音訊摘要、免費版額度與付費方案價格、企業版資料保護,以及 NotebookLM 上手步驟與兩者搭配的工作流程。
閱讀指南
AI 自己改進自己(RSI):Google、OpenAI、Anthropic 官方到底說了什麼
OpenAI、Anthropic、Google 都在談 AI 參與研發下一代 AI(RSI)。整理三家官方文件的原話與數字,分開傳言與事實:誰說了什麼、誰說還沒到。
閱讀指南本文摘要由 AI 自動生成,內容源自原始報導。如有疑慮,請參閱關於我們。
喜歡這篇?每天早晨還有更多。
訂閱 5min AI,讓 AI 替你追蹤整個 AI 世界。