人工智能领域迎来重大突破，DeepSeek正式发布V4预览版大模型，同步开源其核心技术架构。此次发布的V4系列包含Pro与Flash两个版本，均实现百万级（1M）token上下文处理能力，同时将计算资源需求降低至行业领先水平。据技术报告披露，在百万token场景下，V4-Pro的单token推理计算量仅为前代V3.2的27%，关键值（KV）缓存占用压缩至10%。
传统Transformer架构面临的核心挑战在于注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比。当处理百万级上下文时，计算资源消耗呈指数级增长，导致商业化应用难以落地。此前行业虽尝试通过滑动窗口、检索增强生成（RAG）等技术规避长文本处理，但均存在全局信息丢失或检索质量瓶颈等问题。DeepSeek此次提出的CSA+HCA混合注意力架构，通过动态稀疏计算与潜空间压缩技术，在保持模型性能的同时实现计算效率质的飞跃。
CSA（压缩稀疏注意力）机制创新性地引入可训练的稀疏结构，通过轻量级索引器对token相关性进行预筛选，仅对关键token对执行完整注意力计算。该设计使模型在训练过程中自动学习最优稀疏模式，较前代DSA架构的固定稀疏模式具备更强的任务适应性。HCA（高度压缩注意力）则在MLA多头潜在注意力基础上，将KV向量映射至低维潜空间，配合FP4+FP8混合精度训练，使显存占用进一步减半。两项技术叠加使模型在同等算力下可支持3-4倍的长上下文并发处理。
技术革新带来显著性能提升。在数学竞赛推理测试中，V4-Pro以Codeforces 3206分、Apex Shortlist 90.2分的成绩领跑行业，IMOAnswerBench得分89.8分紧追GPT-5.4。软件开发能力评估显示，其SWE Verified得分80.6分与Claude Opus 4.6持平，Toolathlon工具使用测试以51.8分超越Opus 4.6的47.2分。长文本处理专项测试中，MRCR百万级关键信息检索准确率达83.5%，较Gemini 3.1 Pro提升7.2个百分点；但在CorpusQA百万级文档问答测试中62.0分的表现，与Opus 4.6的71.7分存在差距。
轻量化版本V4-Flash展现惊人效率，总参数量2840亿中仅130亿需激活，约为Pro版的18%。该版本在保持百万上下文处理能力的同时，在简单Agent任务中达到与Pro版相当的性能水平。技术团队特别优化了1.6万亿参数超大规模模型的训练稳定性，通过mHC流形约束残差连接解决跨层信号衰减问题，并采用基于矩阵正交化的Muon优化器替代传统Adam系列，使训练收敛速度与稳定性获得显著提升。
此次发布的技术报告强调，当前版本仍属"预览阶段"，CSA稀疏训练机制在不同任务分布下的泛化能力，以及HCA潜空间压缩对复杂推理任务的影响，将成为开源社区后续研究的重点。行业观察人士指出，DeepSeek通过架构创新打破长文本处理的技术-成本悖论，可能推动生成式AI在科研、金融、法律等需要深度上下文理解的领域实现规模化应用。
