模型

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro

仅 API 开源 可商用
DeepSeek · MIT · 1.6T / 激活 49B · 上下文 1024K
能做什么
编程开发Agent工作流逻辑推理长文档分析知识问答自主编程
部署门槛
多卡
≥ 470GB
上下文
1024K
token 窗口
参数
1.6T
MoE · 激活 49B

01基础参数

参数规模
1.6T
上下文窗口
1024K
输入模态
text
可生成
text
模型系列
开源许可
MIT
主要语言
multi

02MoE 架构说明

MoE 混合专家 总参 1.6T · 激活 49B
部署门槛按「激活参数」计算,不等同于总参数量——这是 MoE 模型更易部署的关键。

03部署门槛详情

硬件等级 多卡 · 最低显存 470GB

04Benchmark 评测

待补充

05适用场景

✓ 适用
高难度编程与代码生成、复杂逻辑推理与数学问题求解、长文档分析与RAG应用、Agent工作流编排与工具调用
✗ 不适用
普通消费级显卡单机本地部署、对响应延迟要求极低的纯聊天场景

06部署与限制

⚙ 本地部署建议
Pro版为1.6T MoE模型,需加载全部专家权重,不推荐消费级硬件。生产级集群部署建议使用多卡H100/H800(16卡以上FP8或8卡INT4),可利用vLLM/SGLang框架优化推理吞吐。API调用是最佳方式,个人本地部署无性价比。
⚠ 已知限制
本地部署硬件门槛极高,1.6T总参数量在FP8精度下约需2.4TB显存,消费级显卡无法满足。在需要深度链式推理的极复杂场景中,与顶尖闭源模型思考模式仍存在阶段性差距。

07详细介绍

来源:OpenRouter API(scraper 采集,2026-06-30)

DeepSeek-V4-Pro 是深度求索于2026年4月发布的旗舰级MoE大语言模型,定位为开源领域最强的推理与编程模型。模型总参数量达1.6万亿,每次推理激活490亿参数,原生支持百万token级超长上下文,并采用创新的混合注意力机制(CSA+HCA)以大幅降低长文本处理的计算开销与KV缓存占用。该模型基于MIT协议开源,权重在Hugging Face和ModelScope均可获取。

在核心能力上,DeepSeek-V4-Pro在编程、数学推理、STEM及智能体任务评测中均达到开源模型领先水平,综合表现与全球顶级闭源模型处于同一梯队。其「思考模式」支持通过reasoning_effort参数调节推理强度,以应对复杂Agent场景。模型可通过官方API、阿里云百炼等平台调用,也可在具备大规模多卡GPU集群(如16×H100)的环境中自托管部署,适合对代码生成、长文档分析、复杂逻辑推理及Agent工作流有高要求的专业场景。

OpenRouter Provider 比价

共 15 家 provider(2026-06-30 采集),按输入价升序:

Provider输入(USD/1M)输出(USD/1M)量化上下文
DeepSeek0.4350.87unknown1048576
Baidu0.76051.521fp81048576
StreamLake0.871.74fp81024K
GMICloud1.1312.262fp81048576
DeepInfra1.32.6fp41048576
DigitalOcean1.3922.784unknown87040
Novita1.5683.136fp81048576
SiliconFlow1.63.135fp81048576
Alibaba1.6083.216unknown1M
Venice1.653.301unknown1M
AtlasCloud1.683.38fp81048576
Parasail1.743.48fp81048576
WandB1.743.48fp81048576
Together1.743.48unknown512K
Fireworks1.743.48unknown1048576

代表价(满血最低):DeepSeek 输入 0.435 / 输出 0.87 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。

08官方资源

09真实评测

DeepSeek-V4-Pro 评测:开源编程王,本地部署门槛极高

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