DeepSeek发布V4预览版沈阳PVC管道管件粘接胶，同步开源。公告里有句话：

"从现在开始，1M（百万）上下文将是DeepSeek所有官服务的标配。"

OpenAI和Google早就支持长上下文了。问题是成本。Transformer注意力机制的计量随序列长度平增长——序列翻倍，力变四倍——处理100万token在传统架构下几乎法商业化。

技术报告给出了这次架构改动的幅度：在1Mtoken场景下，V4-Pro的单token理FLOPs只有V3.2的27，KV缓存用量只有10。

两把刀

标准Transformer的自注意力，要让每个token跟序列里所有其他token相关权重。这是平复杂度，结构的，不是工程调优能解决的。

过去的应对式大体分两类：要么切掉计范围（滑动窗口只看局部邻居，全局感知随之消失），要么绕开长文本本身（RAG先检索再喂给模型，检索质量成为新的上限）。还有固定稀疏注意力，人工设计稀疏模式来跳过部分计，但模式是死的，不同任务的信息分布差异大，泛化能力有限。

V4的案是CSA+HCA混注意力架构沈阳PVC管道管件粘接胶。

CSA（CompressedSparseAttention）解决的是"什么"。用轻量索引器先对所有token对做粗筛，快速估相关排序，再精选出需要完整计的token集。关键在于这套稀疏结构是可训练的——模型在训练过程中自己学出哪里需要密度注意力，哪里可以稀疏。V3.2时代的DSA是雏形，V4在此基础上做了进步演化。

HCA（HeavilyCompressedAttention）解决的是"存什么"。在V3时代MLA（Multi-headLatentAttention）的基础上继续进，把KV向量映射到低维潜空间，理时解压。叠上FP4+FP8混精度——MoE参数用FP4，其余用FP8——KV缓存的显存占用再半。

两者叠加的果，直接体现在那两个数字：27的FLOPs，10的KV缓存。换过来，同等力下能服务的长上下文并发量大约是原来的3到4倍。

技术报告里还有两个细节值得记下。mHC（Manifold-ConstrainedHyper-Connections）对残差连接做了流形约束强化，针对的是1.6T参数度模型训练时跨层信号衰减的问题。Muon优化器替代了Adam系列，基于矩阵正交化新，在大规模训练里收敛快，稳定——Adam在大模型训练里几乎是默认配置，泡沫板橡塑板专用胶DeepSeek这次换掉了它。

数字

官给出了与ClaudeOpus4.6、GPT-5.4xHigh、Gemini3.1ProHigh的全维度横评。

数学和竞赛理是V4-Pro表现突出的维度。Codeforces评分3206，四（GPT-5.4是3168，Gemini和V4-Flash都是3052）。ApexShortlist90.2，过Opus4.6（85.9）、GPT-5.4（78.1）、Gemini（89.1）。IMOAnswerBench89.8，仅次于GPT-5.4（91.4）。

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Agent能力上，SWEVerified80.6，Opus4.6是80.8。Toolathlon51.8，Opus4.6是47.2，GPT-5.4是54.6。公告里有句内部评价：V4已成为员工AgenticCoding的主力模型，"使用体验优于Sonnet4.5，交付质量接近Opus4.6非思考模式"。

长上下文测评有两个数字要对比着看：MRCR1M（长文本关键信息检索）83.5，Gemini是76.3，Opus4.6是92.9。CorpusQA1M（长文档问答）62.0，Opus4.6是71.7。MRCR侧重检测关键信息是否存在，CorpusQA要在百万token里定位并综分析——两个测评的分化放在起，说明的东西自然清楚。

综知识和科学前沿理：SimpleQA-Verified57.9，Gemini是75.6。HLE（前沿科学理难题集）37.7，四里低。

V4-Flash：284B总参数，13B激活，约为Pro版18的体量，同样支持1M上下文和Think/ThinkMax理模式。官说简单Agent任务上与Pro"旗鼓相当"。

DeepSeek把这次发布叫"预览版"，技术报告标题里写的是"Towards"——朝向，还在路上。CSA和HCA的设计逻辑今天已经公开，稀疏训练机制在不同任务分布下怎么表现，是接下来开源社区会告诉我们的事。

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