DeepSeek是幻方量化旗下深度求索自主研发的开源大模型和AI智能助手，专注于通用人工智能（AGI）底层模型与技术研发。推出了 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 等多个开源模型，分别对标 GPT-4o 和 OpenAI o1，在推理、数学和编程能力方面表现出色。首个以极低成本实现顶级推理能力的开源模型，应用覆盖智能对话、文本生成、代码生成、联网搜索、深度思考等领域。

DeepSeek — 深度求索开源大模型与 API 平台

核心参数与统计

DeepSeek 最新 V4 系列在同一架构下提供了两条产品线：以性能为核心的 Pro 版和以成本效率为核心的 Flash 版。二者共享 1M token 上下文窗口与 384K token 最大输出，但在参数规模、激活密度和训练数据量上拉开梯度，形成互补的覆盖策略。

项目	规格
模型/API 名称	DeepSeek V4 系列
开发方	杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司
产品类型	AI 模型 / API
交付形态	API / Web 对话（chat.deepseek.com）/ iOS & Android App / 开源模型权重
上下文长度	1M tokens
最大输出	384K tokens
参数规模	Pro: 1.6T 总参（激活 ~49B）/ Flash: 284B 总参（激活 ~13B）
架构	混合专家模型（MoE）+ 混合注意力（Hybrid Attention）
支持模态	文本、代码、图片（基础 VLM）、文件（PDF/Word/Excel/PPT/TXT）
支持语言	中文、英文
安全框架	开源 + 内容过滤
定价模式	C 端完全免费；API 按量极低价
开源许可	MIT
TTFT（参考）	V4-Flash ~200-400ms / V4-Pro ~400-800ms（第三方抽样）

效率提升的实际含义：处理 1M 上下文时，V4-Pro 的算力需求（FLOPs）仅为上一代 V3.2 的 27%，KV 缓存占用仅 10%；V4-Flash 两项指标更低至 10% 和 7%。这意味着在相同硬件条件下，V4 系列可以承载更长对话、更大文档分析而不会触及显存天花板。对于高频 API 调用者，这直接反映为更低的单位成本和更少的超时重试。

推理强度三档设计：提供 Non-think（直出模式）、Think High（常规深度思考）和 Think Max（最大深度思考）三级推理模式。直出模式适合信息检索、翻译等对延迟敏感的任务；深度思考模式在数学证明、竞赛编程、逻辑推理等需要逐步展开链式推理的场景中释放上限能力。Think Max 的输出 token 量约为 Non-think 的 3-8 倍，API 调用时需提前评估成本冲击。

用户与市场认可

DeepSeek 的市场声量呈现"C 端话题起伏、B 端持续渗透"的双轨格局。

C 端市场：2025 年春节期间，DeepSeek 日活跃用户一度突破 3,000 万，成为史上最快达成该里程碑的 AI 应用，下载量超越豆包登顶免费榜。但随后 APP 活跃度出现回落，部分用户反馈模型存在"幻觉"输出和"AI 味儿"过重的问题。核心用户画像偏向 25-44 岁高线城市职场人群。

B 端市场：据公开信息，接入 DeepSeek 模型的企业已超过 3 万家，覆盖金融、医疗、工业、政务等 12 个行业领域。中国银联、国家管网集团等国字号企业已将模型推入营销、智能调控、管道安全审核等核心业务流程。B 端采用的核心驱动力是 API 价格相比竞品低 10-100 倍的成本优势和开源自托管的合规灵活性。

行业基准表现：第三方评测显示，V4-Pro 在 Agent 能力维度达到开源模型最佳水平，体验优于 Claude Sonnet 4.5，交付质量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式；推理性能超越所有已公开评测的开源模型，在数学、STEM 和竞赛型代码等任务上比肩世界顶级闭源模型。但在世界知识覆盖面上仍稍逊于 Gemini-3.1-Pro。

成本优势

DeepSeek 的成本优势不是阶段性促销，而是通过架构创新和技术工程化实现的系统性成本下降，正在把大模型的调用价格从"每百万 token 数十美元"推向"每百万 token 几元人民币"的量级。

C 端：完全免费且不限量。网页版和官方 App 对所有用户免费开放，无使用次数、无对话轮次限制。

API 定价深度对比：

服务类型	组件	DeepSeek-V4-Flash	DeepSeek-V4-Pro (2.5折优惠)	GPT-5.5 Pro（参考价）
输入	缓存命中	0.02 元/百万 token	0.025 元/百万 token	~3.4 元/百万 token
	缓存未命中	1 元/百万 token	3 元/百万 token	~210 元/百万 token（$30）
输出	—	2 元/百万 token	6 元/百万 token	~1,260 元/百万 token（$180）

成本优势的链式影响：早期 V2 训练成本仅 460 万美元，相较 GPT-4（约 7,800 万）和 GPT-4o（约 1.2 亿），优势达两个数量级。低训练成本使 DeepSeek 可以 2-3 个月为周期推送重大版本更新。

企业/私有化部署成本考量：License 层面开源（MIT），基础设施成本需自担。V4-Flash 单卡 A100-80G 即可运行推理，高并发场景仍需多卡集群。企业总成本应综合对比"API 年费 vs 私有化部署三年 TCO"，并考虑模型版本迭代带来的更新成本。

成本推演详细场景：以一个日均处理 200 万输入 token + 80 万输出 token 的 SaaS 应用为例（如 AI 客服、内容生成平台），使用不同模型的月成本对比如下：

场景	DeepSeek V4-Flash	DeepSeek V4-Pro	GPT-5.5 Pro	Claude Sonnet 4.5
月输入 token 量	6,000 万	6,000 万	6,000 万	6,000 万
月输出 token 量	2,400 万	2,400 万	2,400 万	2,400 万
月 API 费用（估算）	~84 元	~252 元	~$7,200（约 5 万元）	~$1,200（约 8,400 元）
年成本	~1,008 元	~3,024 元	~60 万元	~10 万元
相对 DeepSeek 倍数	1x	3x	~600x	~100x

以上为基于公开定价的估算，实际费用因缓存命中率、批量折扣和地区差异而浮动。此对比不考虑输出质量差异——如果应用场景需要 GPT-5.5 Pro 级别的创意质量，仅用成本对比做选型决策可能误导。

风险披露：C 端免费模式的可持续性取决于广告、企业服务和 API 收入的交叉补贴能力。如果补贴策略调整，可能影响 C 端服务的可用性和响应质量。API 频控和 SLA 透明度不够，对于关键业务场景可能构成风险。高频场景下频控限制和阶梯定价需提前与商务沟通。此外，DeepSeek 作为中国公司，其 API 服务可能受限于跨境网络延迟和合规要求，海外开发者需评估区域加速节点可用性。

主要功能

• 超长上下文（1M tokens）：V4 系列最具差异化的能力。可一次性处理《三体》三部曲体量的文本，适用于超长文档分析、大规模代码库审计和复杂对话历史全局理解。限制披露：上下文越长，推理延迟和 KV 缓存开销越大。建议日常任务使用 128K 以内上下文窗口，真正需要跨章节关联的场景再启用 1M 模式。1M 上下文的极端场景下首字延迟可能达到 3-5 秒。

• 联网搜索：突破静态训练数据知识截止限制，实时获取最新资讯。搜索结果作为上下文注入模型推理过程。V4 系列引用准确性较 V3 有改善，但仍建议对关键事实做二次核验。

• 文件上传与多模态处理：支持 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 及图片。表格类 PDF 和扫描件主要依赖 OCR 后文本理解，复杂表格结构还原能力仍有提升空间。图片理解适用于图表解读和物体识别，不适合精细版面布局还原。

• 智能 Agent 能力：开源模型中 Agent 能力的 SOTA 水平，支持 Function Calling、多步骤任务规划和工作流编排。Agent 场景推荐使用 Think High 模式平衡规划质量与响应速度。

• 思维链推理（Thinking Mode）：三档可调推理深度。Non-think 适合确定性任务；Think High 适合日常推理；Think Max 适合数学证明和竞赛编程等需要穷尽推理路径的场景。

• 上下文缓存（Context Caching）：V4 系列支持服务端缓存，重复相同前缀内容时大幅降低延迟和成本。适合 system prompt 固定的生产场景，动态内容频繁变更时命中率下降。

模型与版本演进

V2 系列：MoE 架构奠基（2024-05 至 2024-12）

• DeepSeek-V2（2024-05）：正式引入 MoE 架构
• DeepSeek-V2.5（2024-09）：融合 Chat 与 Coder 能力
• DeepSeek-V2.5-1210（2024-12）：稳定性与任务通用性提升

V3 与 R1 系列：推理强化与规模跃升（2024-12 至 2025-12）

• DeepSeek-V3（2024-12-26）：671B MoE 基座模型，多 token 预测（MTP）
• DeepSeek-R1（2025-01-20）：推理特化旗舰，RL 驱动，引发纯 RL 推理路线讨论
• DeepSeek-V3-0324（2025-03-24）：推理、代码与中文写作通用优化
• DeepSeek-R1-0528（2025-05-28）：AIME 2025 显著提升，更高效 RL 管线
• DeepSeek-V3.1（2025-08-21）：混合推理架构，128K 上下文
• DeepSeek-V3.1-Terminus（2025-09-22）：语言一致性 + Agent 能力优化
• DeepSeek-V3.2-Exp（2025-09-29）：稀疏注意力实验版本
• DeepSeek-V3.2（2025-12-01）：知识库更新至 2025 年 5 月

V4 系列：架构重构与超长上下文（2026-04 至今）

• DeepSeek-V4-Pro Preview（2026-04-24）：1.6T 总参（激活 49B），混合注意力架构
• DeepSeek-V4-Flash Preview（2026-04-24）：284B 总参（激活 13B），单卡 A100 可运行

API 端点映射

时间	deepseek-chat	deepseek-reasoner
2026-04-24起	指向 V4-Flash 非思考	指向 V4-Flash 思考

DeepSeek 公司于 2023-07 成立，2024-01 发布首个大模型 DeepSeek LLM。

技术优势

• MoE 创新路由：V4-Pro 总参数 1.6T 但每次推理仅激活约 49B（~3% 激活率）。推理时只用"少量专家组合"回答问题，海量参数存储更广泛的知识分布。限制披露：对于需要多领域知识交叉的长尾问题，路由策略可能遗漏相关专家，这是"世界知识"维度稍逊于闭源模型的潜在技术原因。

• 混合注意力架构（Hybrid Attention）：V4 系列核心突破。通过 CSA（压缩稀疏注意力）和 HCA（重压缩注意力）配合，在 1M 超长上下文中将计算量和显存占用降至传统 full attention 的 10%-27%。之前需要 8 卡 A100 处理的超长文档，现在单卡即可运行。

• 训练效率革新：多 token 预测（MTP）训练目标提升训练信号密度；FP8 混合精度训练将显存占用和计算量降低近半；GRPO（Group Relative Policy Optimization）简化 RL 训练管线，不依赖 Critic 模型。

• 国产算力深度适配：已实现与华为昇腾 NPU 的深度协同，可在昇腾平台完成全流程训练与推理。对于有国产化替代需求的政务、金融、能源等行业具有重要意义。限制披露：昇腾 910B 上的推理吞吐和稳定性仍弱于同代 NVIDIA GPU，企业选型时需根据实际负载做压力测试。

适配边界与限制

• 推荐使用场景：代码生成与审查（竞赛编程、复杂算法）、数学与 STEM 推理、Agent 应用（Function Calling）、超长文档分析（1M 上下文）、性价比优先的通用问答。
• 不推荐场景：对输出风格有极高原创性要求的品牌文案撰写（创意写作"自然度"弱于 Claude 系列）；对实时知识新鲜度要求极严的新闻摘要场景（需配合联网搜索）；需要 100% 事实准确率的长尾知识问答（世界知识覆盖精度低于 Gemini-3.1-Pro）。
• 已知限制：C 端活跃度在爆发后回落，产品粘性有待验证；API 频控和 SLA 透明度不够；长上下文场景推理延迟仍需优化；C 端免费模式无 SLA 保障，高峰时段可能出现响应延迟。

如何使用

使用方式	适合人群	特点	费用
网页版	所有用户	chat.deepseek.com，无需注册可直接对话	完全免费
手机 App	移动端用户	iOS/安卓，支持语音输入	完全免费
API 调用	开发者与企业	platform.deepseek.com 创建 API Key	按量付费
私有化部署	数据合规要求高	开源模型 MIT 许可，自托管	基础设施 + 运维

API 快速入门（OpenAI 兼容接口）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="<YOUR_API_KEY>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的代码助手。"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现快速排序。"}
    ],
    temperature=0.7, max_tokens=4096, stream=True
)
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

关键参数：temperature 0.0-1.0（代码 0.1-0.3，创意 0.7-0.9）；max_tokens 最高 384K；stream=True 降低首字延迟；response_format={"type":"json_object"} 强制 JSON。

产品定价

层级	价格	额度 / 内容
C 端免费	¥0	网页版和 App 无限制使用
API 免费额度	¥0	每月 10 万次调用（约 1000 万输入 token）
API 按量（V4-Flash）	缓存命中 0.02 元/输出 2 元	每百万 token
API 按量（V4-Pro 2.5折）	缓存命中 0.025 元/输出 6 元	每百万 token
企业私有化	硬件 + 运维	MIT 开源，无许可费

轻量应用（日均 100 万输入/50 万输出 token）使用 V4-Flash 月费约 60 元人民币。8×A100-80G 服务器月租赁约 5-8 万元。

应用场景

• 金融与风控：中国银联等国字号企业已投入营销文案生成、智能客服。R1 系列在逻辑推理上的优势适合合规审查——合同条款比对、异常交易模式识别。落地提示：金融场景对输出准确率要求极高，模型输出作为辅助参考，关键判断需设人工复核点。
• 地质勘探与能源：国家管网集团应用于地质报告信息抽取、遥感影像解译。信息抽取准确率达 83%，人工整理时间减少超 60%。落地提示：地质专业术语密集，建议在 prompt 中注入领域词汇表。
• 政务与智慧办公：公文写作辅助、拟办意见自动生成、政策文件对比分析。国产算力适配在政务场景中构成核心竞争力——可在昇腾平台完成全链路部署，满足信创合规要求。
• 软件研发与个人生产力：代码生成、单元测试补全、日志异常分析。1M 上下文窗口适合大型代码库审计。落地提示：代码生成场景推荐 Think High 模式。

适用人群

• 个人用户与科技爱好者：免费网页版或 App。不适配边界：对回答风格有强个性化要求的用户，或对隐私有极高要求的用户，需考虑付费 API 或自部署。
• 学生与研究人员：1M 上下文适合长文献综述。不适配边界：学术论文引用格式需人工逐条核验，模型输出引用可能不实。
• 开发者与初创团队：API 和开源权重可低成本集成。V4-Flash 单卡可运行降低硬件门槛。建议：先 API 验证产品概念，再按成本模型决策是否转自托管。需关注频控限制和模型版本切换兼容性。
• 企业与中大型机构：私有化部署满足数据主权和合规需求。采购前提：应有明确 AI 落地方向和可量化效率指标。采购前确认商用授权条款、GPU 支撑能力、模型版本向后兼容性。

竞品对比

对比维度	DeepSeek V4 Pro	GPT-5.5 Pro	Claude Sonnet 4.5	Gemini 3.1 Pro
开发方	深度求索	OpenAI	Anthropic	Google
上下文长度	1M	256K	200K	2M
参数规模（激活）	1.6T（49B）	未公开	未公开	未公开
多模态	✅ 基础 VLM	✅	❌	✅
Agent 能力（开源模型）	SOTA	N/A（闭源）	N/A（闭源）	N/A（闭源）
推理深度（数学/代码）	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
创意写作质量	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
世界知识覆盖	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
API 定价	⭐⭐⭐⭐⭐（极低）	⭐⭐（高）	⭐⭐⭐（中等）	⭐⭐⭐⭐（较低）
开源	✅ MIT	❌	❌	❌
国产算力适配	✅ 昇腾	❌	❌	❌

选型建议：预算极度敏感或需要自托管/国产算力的场景，DeepSeek 是最优选择；需要极致创意写作质量，优先评估 Claude；需要最大上下文窗口（2M），Gemini 是唯一选择；需要最成熟的生态和工具链，GPT 系列仍是安全牌。

总结与展望

DeepSeek 通过"架构创新驱动成本下降、开源策略扩大生态覆盖、双版本满足分层需求"的组合策略，建立了中国 AI 大模型领域中独特的竞争位势——它不是参数最多的模型，但很可能是单位算力产出最高的模型。

核心优势：V4 系列在推理、代码和 Agent 能力上达到开源模型最佳水平；API 价格较国际竞品低 10-100 倍；C 端全免费策略降低了市场教育成本；B 端 3 万+ 家企业接入验证了生产可用性；国产算力适配为政企市场渗透提供了不可替代的合规价值。

当前限制：世界知识覆盖精度仍低于顶级闭源模型；C 端活跃度在爆发后回落，产品粘性有待验证；API 频控和 SLA 透明度不够；长上下文场景推理延迟仍需优化。

后续观察点：V4 正式版发布后能否在知识精度和创意能力上进一步接近闭源竞品；API 服务是否引入更细致的频控分级和区域加速节点；开源社区生态（微调框架、部署工具、Agent 框架集成）能否形成正向飞轮。

采购/采用风险评估：个人和开发者零成本试错无实质风险。企业建议先在非关键流程验证能力，再逐步扩展。合规敏感行业私有化部署前应完成昇腾平台的性能对标测试，并将模型版本更新条款写入采购合同以规避 API 模型切换导致的业务中断风险。

相关工具：DeepSeek、ChatGPT

版本信息

• DeepSeek-V4-Pro Preview ：V4 预览版旗舰模型，1.6T 总参数（激活约49B），代表新一代基础模型能力上限。 （2026-04-24）
• DeepSeek-V4-Flash Preview ：V4 预览版高性价比模型，284B 总参数（激活约13B），强调经济高效与吞吐。 （2026-04-24）
• DeepSeek-V3.2 ：通用能力进一步增强，性能对标前沿模型，知识库更新至 2025 年 5 月。 （2025-12-01）
• DeepSeek-V3.2-Exp ：实验性迭代，重点验证新的稀疏注意力机制。 （2025-09-29）
• DeepSeek-V3.1-Terminus ：重点优化语言一致性（缓解中英文混杂）与 Agent 能力。 （2025-09-22）
• DeepSeek-V3.1 ：引入混合推理架构，支持快速响应与深度思考模式切换，上下文扩展至 128K。 （2025-08-21）
• DeepSeek-R1-0528 ：R1 重大升级，推理能力显著提升，数学基准（如 AIME 2025）表现明显增强。 （2025-05-28）
• DeepSeek-V3-0324 ：V3 小幅增强版，提升推理、代码生成与中文写作能力。 （2025-03-24）
• DeepSeek-R1 ：推理特化旗舰版本，强化学习驱动，数学、编程与逻辑推理能力突出。 （2025-01-20）
• DeepSeek-V3 ：671B MoE 基座模型，生成速度相较 V2 明显提升，奠定后续系列基础。 （2024-12-26）
• DeepSeek-V2.5-1210 ：V2.5 系列后续完善版本，融合 Chat 与 Coder 能力并持续优化。 （2024-12-10）
• DeepSeek-V2.5 ：V2 系列融合版，整合 V2 Chat 与 Coder V2 能力。 （2024-09-01）
• DeepSeek-V2 ：早期关键里程碑，正式引入 MoE 架构，为后续版本演进奠定技术路线。 （2024-05-01）