DeepSeek Frontier 开放权重 可在FlowHunt中使用

DeepSeek V4-Pro

DeepSeek V4-Pro 是一款顶级前沿 AI 模型,由 DeepSeek 开发并于 2026 年 4 月发布。作为开放权重模型,其训练权重公开可用——您可以在自有 GPU 硬件或私有云上自托管、基于专有数据进行微调,或在本地运行而无需依赖 API。100 万 token 的上下文窗口足够容纳整个代码库、长篇技术文档或长时间的智能体会话而无需截断。

查看更多
DeepSeek V4-Pro 于 2026 年 4 月 24 日发布,是 DeepSeek 第四代 V 系列的旗舰模型。作为一款拥有 100 万上下文窗口和 49B/1.6T MoE 架构的开放权重模型,V4-Pro 成为那些注重编码性能并希望完全掌控数据的团队的首选自托管选项。

基准测试

每项分数只显示一次,并标明其在已跟踪模型中的排名及测评方。

与同属Frontier档的模型在同一尺度下对比
  • DeepSeek V4-Pro本模型
  • GPT-6.1 Sol本模型在4项中领先0项
  • Claude Opus 5.5本模型在5项中领先0项
已验证 独立评测机构,计入排名
综合

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

来源 ↗

DeepSeek V4-Pro 36.0 GPT-6.1 Sol 51.8 Claude Opus 5.5 57.6
#25共45个 已验证
编程

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

来源 ↗另有:自报告 62.7% (DeepSeek Harness minimal mode, max effort)

DeepSeek V4-Pro 62.8% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 74.2%
#10共17个 已验证

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

来源 ↗

DeepSeek V4-Pro 96.4% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 无分数
#2共22个 已验证
智能体

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

来源 ↗

DeepSeek V4-Pro 14.1% GPT-6.1 Sol 56.1% Claude Opus 5.5 59.6%
#20共36个 已验证
推理

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

来源 ↗另有:自报告 42.7% (HLE wo tools (text-only subset flagged in V4.1 card))

DeepSeek V4-Pro 41.0% GPT-6.1 Sol 52.9% Claude Opus 5.5 61.4%
#22共44个 已验证

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

来源 ↗另有:已验证 92.4% (Vals AI own implementation)

DeepSeek V4-Pro 92.8% GPT-6.1 Sol 无分数 Claude Opus 5.5 无分数
#11共37个 已验证

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

来源 ↗

DeepSeek V4-Pro 61.3% GPT-6.1 Sol 94.2% Claude Opus 5.5 93.3%
#18共27个 已验证

DeepSeek V4-Pro 的适用场景

软件工程

它能解决真实的 GitHub Issue,编写跨多种语言的生产级代码,并处理多步骤智能体编码工作流,是 AI 辅助软件开发团队的强有力选择。

科学与技术推理

适用于科学文献综合、假设评估、医疗和法律问答,以及需要深度领域知识的跨学科研究任务。

自托管与私有化部署

DeepSeek V4-Pro 是开放权重模型(49B/1.6T MoE 参数)——其训练权重可公开下载并自行部署。在自有 GPU 硬件或私有云上运行,确保数据永不离开您的环境,消除大规模按 token 计费的 API 成本,或基于专有数据集对模型进行微调。

长文档与代码库分析

凭借 100 万 token 的上下文窗口,DeepSeek V4-Pro 可一次性处理整个软件仓库、长篇幅法律合同、书籍长度的研究报告或大量对话历史——实现深度文档问答、跨文件代码库推理和全面摘要,无需分块策略或 RAG 管道。

竞赛编程

在此水平上,它能高可靠地处理高级数据结构、图算法和面试级挑战题。

优势与局限

优势

  • 强大的软件工程能力
  • 研究生级别的科学推理
  • 竞赛编程能力
  • 综合智能
  • 自托管与数据私有化部署(开放权重)
  • 超长文档与大型代码库处理(100 万上下文)

在FlowHunt中使用

在任意流程中使用DeepSeek V4-Pro,并与你自己的工具和知识源搭配。

  1. 1打开一个流程,或从模板创建
  2. 2添加AI Agent或Generator组件
  3. 3在模型选择器中选择DeepSeek V4-Pro

相关 AI 模型

关于 DeepSeek Hangzhou, China · 成立于 2023 · deepseek.com

DeepSeek是一家中国AI研究实验室,成立于2023年,作为中国最大量化对冲基金之一High-Flyer的子公司。该实验室于2025年初因DeepSeek V3和R1的发布而广为人知,当时这些模型的发布引发了NVIDIA市值迄今为止最大的单日跌幅,原因在于投资者在了解到DeepSeek报告的较低训练成本后,重新评估了前沿模型开发的资本密集度。DeepSeek在前沿实验室中独树一帜,承诺在发布专有研究的同时发布开放权重模型,并通过活跃的社交媒体平台批评闭源模型的定价策略。尽管多个司法管辖区对中国来源AI模型的监管和安全审查仍在持续,其V系列模型(V3至V4-Pro)在西方仍被广泛用作可自行部署的编码和推理模型。

deepseek.com ↗

浏览完整 AI 模型排行榜

常见问题

了解更多

DeepSeek V4-Flash — 基准测试、能力与用例
DeepSeek V4-Flash — 基准测试、能力与用例

DeepSeek V4-Flash — 基准测试、能力与用例

DeepSeek V4-Flash 是 DeepSeek 推出的开放权重 AI 模型(13B/284B MoE),归类为高级(Advanced)层级,支持 100 万 token 上下文窗口。可在 FlowHunt 中直接使用。探索基准评分、优势及推荐用例。...

2 分钟阅读
Llama 4 Scout — 基准测试、能力与用例
Llama 4 Scout — 基准测试、能力与用例

Llama 4 Scout — 基准测试、能力与用例

Llama 4 Scout 是 Meta 推出的开放权重 AI 模型(17B/109B MoE(16个专家)),归类为成熟层级,拥有 1000 万 token 的上下文窗口。了解其基准测试分数、优势及推荐用例。...

2 分钟阅读
DeepSeek MCP 服务器集成
DeepSeek MCP 服务器集成

DeepSeek MCP 服务器集成

将 FlowHunt 与 DeepSeek MCP 服务器集成,将先进的语言模型引入您的 AI 工作流。安全代理 DeepSeek API 调用,支持匿名使用,并解锁智能模型选择、故障切换、动态配置和多轮、富上下文对话等功能。...

1 分钟阅读
AI DeepSeek +5