4月24日DeepSeek官方账号发布了一篇名为《DeepSeek-V4 预览版迈入百万上下文普惠时代》的文章。文章中正式宣布“全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。”同时还介绍DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本发布后测评、讨论已非常充分不再赘述。盒饭财经关注到DeepSeek同步发布了一篇关于DeepSeek-V4 技术报告。地址如下https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf这份名为《DeepSeek-V4:Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence》的技术报告共55页从架构、通用基础设施、预训练、训练后等6个部分介绍了V4。而这份高度专业的技术报告中隐藏了10个有意思的小彩蛋。彩蛋一“Think Max”模式绝不允许走捷径的“压榨”指令位置第30页Table 3原文为Reasoning Effort: Absolute maximum with no shortcuts permitted. You MUST be very thorough in your thinking... rigorously stress-testing your logic against all potential paths, edge cases, and adversarial scenarios.翻译过来大概的意思就是推理投入度绝对最大化不容许任何捷径。你的思考必须极其彻底全面拆解问题以触及根本原因并针对所有可能的路径、边缘案例及对抗性场景对你的逻辑进行严苛的压力测试。要明确写出完整的深思过程记录每一个中间步骤、考虑过的替代方案以及被否决的假设确保绝对没有任何未经审视的预设。这段话是模型开启 Think Max极致思考模式时后台偷偷塞给大模型的“系统提示词System Prompt”。写得极具压迫感像是一个严厉的导师在逼学生榨干脑力不准有任何偷懒。DeepSeek为其式设定了一套极为严苛的系统提示词。用词极具压迫感还全部使用了绝对祈使句“绝对最大化”“不许走捷径”“必须彻底”“严酷地压力测试”“不放过任何一个假设”。它还显式地命令模型“禁止走捷径”要求记录每一个被拒绝的假设和中间步骤。通过这种极度严厉的工程化Prompt榨干大模型在 1M Context百万上下文里的算力去验证代码和逻辑错误。这就像是给模型戴上了“逻辑紧箍咒”确保在处理复杂逻辑或代码时模型不会因为追求速度而忽略细节。彩蛋二给硬件厂商的“公开信”别瞎忙活带宽了位置第16页Section 3.1原文为Once bandwidth meets this threshold, it ceases to be the bottleneck, and devoting additional silicon area to further bandwidth brings diminishing returns. We encourage future hardware designs to target such balance points rather than scale bandwidth unconditionally.意思是一旦带宽达到该阈值便不再是瓶颈此时将更多的芯片面积用于进一步提升带宽会带来边际收益递减。我们鼓励未来的硬件设计瞄准这样的平衡点而非一味地无条件扩展带宽。DeepSeek在报告中反客为主给英伟达和华为等硬件厂商开出了“方子”。体面表达了他们在硬件方面的观点盲目提升带宽对现在的AI训练效率提升有限建议厂商把芯片面积留给更能提高计算通信比的地方。彩蛋三极致效率1M长度下仅需V3.2的10%缓存位置摘要Abstract原文In the one-million-token context setting, DeepSeekV4-Pro requires only 27% of single-token inference FLOPs and 10% of KV cache compared with DeepSeek-V3.2.意思是在百万级token上下文设定下与DeepSeek-V3.2相比DeepSeek-V4-Pro仅需其27%的单token推理FLOPs以及10%的KV缓存。DeepSeek在“省钱”和“省资源”上达到了变态的程度。通过 CSA压缩稀疏注意力和 HCA重度压缩注意力技术它在处理100万字的长文本时占用的内存竟然只有前代版本的十分之一。这意味着未来个人电脑甚至手机运行百万超长文本分析将成为可能。彩蛋四坦诚的“炼丹玄学”知其然不知其所以然位置第26页Section 4.2.3原文为Although a comprehensive theoretical understanding of their underlying mechanisms remains an open question for now, we are sharing them openly to foster further exploration by the community.意思是尽管目前对其底层机制的全面理论理解仍是一个悬而未决的问题但我们将其公开分享以推动社区的进一步探索。在Mitigating Training Instability 缓解训练不稳定性章节中DeepSeek团队分享了两个解决万亿参数模型训练崩溃的独门绝技Anticipatory Routing和SwiGLU Clamping。技术报告中他们也非常耿直地承认这种“虽然我不知道原理是啥但它跑起来确实有用大家拿去用吧”的坦诚可以说是AI炼丹界的真实写照了非常有开源精神。彩蛋五“快指令”Quick Instruction特供Token位置第33页Table 5|action| (判断是否搜网), |title| (生成标题), |query| (生成搜索词)。为了让Chatbot响应更快DeepSeek在模型内部植入了一系列专用Token“暗号”。V4之所以能这么快是因为它直接复用了已经算好的长文本 KV Cache缓存。不用像以前那样把几十万字重新喂给另一个小模型去判断从而彻底消除了“冗余的预填充redundant prefilling”这样用户的等待时间就能大幅缩短。彩蛋六Codeforces全球排名第23位位置第39页Section 5.3.2原文为On the Codeforces leaderboard, DeepSeek-V4-Pro-Max currently ranks 23rd among human candidates.这句话的意思是在 Codeforces 排行榜上DeepSeek-V4-Pro-Max 当前在人类参赛者中位列第23名。这个“彩蛋”极具含金量。在纯人类参与的全球顶级编程竞赛Codeforces排名中DeepSeek-V4的预估分值3206分足以排到全球第23名。这意味着它已经超越了绝大多数顶级程序员进入了人类编程智力的最顶端一小撮。彩蛋七内部“员工大调查”52%的人已离不开它位置第44页Section 5.4.4原文为In a survey asking DeepSeek developers and researchers ( 85) — all with experience of using DeepSeek-V4-Pro for agentic coding in their daily work— whether DeepSeek-V4-Pro is ready to serve as their default and primary coding model compared to other frontier models, 52% said yes, 39% leaned toward yes, and fewer than 9% said no.翻译过来是在一项面向DeepSeek开发者和研究人员的调查N85中这些受访者均有在日常工作中使用DeepSeek-V4-Pro进行智能体编码的经验。当被问及与其他前沿模型相比DeepSeek-V4-Pro是否已准备好成为他们默认且主要的编程模型时52%给出了肯定回答39%倾向于肯定而表示否定的不足9%。DeepSeek非常罕见地公开了公司内部85名顶尖研究员的真实反馈。超过一半的DeepSeek内部核心人员已经将其作为日常首选编程工具。这种“吃自己的狗粮”的行为比跑分数据更能说明模型在实际生产中的情况。彩蛋八内部员工的真实“吐槽”被写进技术报告位置第44页Section 5.4.4原文Respondents find DeepSeek-V4-Pro to deliver satisfactory results across most tasks, but note trivial mistakes, misinterpretation of vague prompts, and occasional over-thinking.翻译过来就是受访者认为DeepSeek-V4-Pro在大多数任务上都能给出令人满意的结果但也指出它存在一些细小的错误、对模糊提示的理解偏差以及偶尔的过度思考。这句话紧挨着上一条“内部员工调查”的彩蛋DeepSeek选择把内部员工的吐槽也写了进去。彩蛋九接地气的“中国特色”评测题位置第43页Figure 13为了展示模型在复杂长文本白领工作中的能力DeepSeek放出的示例任务非常接地气。“写一份某知名奶茶品牌与北京地铁的联名营销策划”“UGC传播与社交裂变设计”比起国外大模型测写全英文的莎士比亚诗歌DeepSeek的评测题真的很懂国内打工人的日常PPT需求。彩蛋十致谢名单里的神秘测试Dolly Deng位置第55页附录 A.2 致谢部分附录 A.2 致谢Acknowledgment部分除了全体作者外团队特别单独点名感谢了一位非作者人士“We would like to thank Dolly Deng and other testers for their valuable suggestions and feedback...”翻译过来就是我们要感谢 Dolly Deng 及其他测试人员就DeepSeek-V4系列模型的能力所提出的宝贵建议与反馈