DeepSeek V4 Pro

DeepSeek 发布 2026年4月24日 TextImage deepseek-v4-pro

模型简介

DeepSeek V4 Pro 被描述为大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 总参数与 49B 激活参数，并支持 1M token 上下文窗口，适合处理超长输入。官方和三方模型卡更强调它在高级推理、代码任务和长周期 Agent 工作流中的能力，而不是普通聊天。相比 V4 Flash，Pro 更偏能力上限，适合大型代码库分析、复杂研究资料综合、多步骤自动化等需要深度推理的任务。

规格与价格

上下文窗口: 1M Token
最大输出: 384K Token
输入价格: ¥9/M
输出价格: ¥27/M
缓存读取: ¥0.3/M
发布日期: 2026年4月24日
输入价格: ¥9/M
输出价格: ¥27/M
缓存读取: ¥0.3/M

API 能力

推理: 支持
工具调用: 支持
Temperature 参数: 支持
附件: 不支持
知识库: 2025-05-01
Endpoint 协议: Completions API

模型亮点

DeepSeek V4 Pro 面向长上下文推理、Agent 工作流与复杂软件工程任务的核心优势。

DeepSeek V4 Pro 模型亮点

DeepSeek V4 Pro 面向长上下文推理、Agent 工作流与复杂软件工程任务的核心优势。

Agent 任务执行

正式版增强了自主规划、工具使用和多步骤任务完成能力，适合构建复杂的 Agent 工作流。

代码库级编程

经过评测的代码库理解与软件工程能力，可支持跨多个文件分析并实施协同修改。

百万级上下文

一百万 token 的上下文窗口，可在同一上下文中处理大量代码、文档和任务历史。

可调节推理

提供 low、high 和 max 三档推理级别，开发者可按任务复杂度调整思考深度。

开放权重部署

官方模型权重采用 MIT 许可证发布，开发者可以在自有或受控基础设施中运行和适配模型。

适用场景

适合使用 DeepSeek V4 Pro 完成代码库维护、终端工程、工具驱动自动化与长上下文分析的典型工作负载。

DeepSeek V4 Pro 使用场景

适合使用 DeepSeek V4 Pro 完成代码库维护、终端工程、工具驱动自动化与长上下文分析的典型工作负载。

代码库维护

分析代码库中的依赖关系，定位受影响文件，并针对已报告的软件问题实施协同修复。

终端工程任务

使用命令行工具检查项目、修改代码、执行构建与测试，并通过迭代检查诊断故障。

多工具自动化

规划工具调用顺序，解读中间结果，并持续执行直至完成工作流或生成结构化交付物。

技术问题求解

对复杂的数学、科学、网络安全与工程问题进行深入推理，生成分步骤解答或调查方案。

长上下文分析

审阅大规模文本或源代码，追踪相隔较远内容之间的关系，并生成整合分析结果。

调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokiway.com/v1",
    api_key="YOUR_TOKIWAY_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)