深度探索路线图在V4预览后的样子

如果您维护与`deepseek-chat`或`deepseek-reasoner`的生产集成，那么DeepSeek路线图在2026年4月24日——V4预览版发布的那一天——就不再是抽象的。这一天开始对您可能仍在使用的旧ID进行90天的倒计时。本指南面向需要了解变化、即将到来的是什么以及哪些具体日期和价格应纳入下一轮冲刺计划板上的工程师和技术买家。我目前在生产环境中运行V4-Pro和V4-Flash，之前还运行过V3、V3.2和R1；以下时间表是基于DeepSeek的自身公告、V4技术报告以及路透社、彭博社、TechCrunch和CNBC的报道构建的。到结束时，您将拥有一个清晰的迁移计划、适用于V4两个级别的有效成本模型，以及对DeepSeek未来走向的清醒看法。

深度探索路线图的简要版

DeepSeek’s current generation is V4 Preview于2026年4月24日发布，作为两个开放重量的专家混合模型： deepseek-v4-pro (1.6T total / 49B active) and deepseek-v4-flash (284B / 13B active). Both ship under the MIT license and default to a 1,000,000-token context window with up to 384,000 output tokens. DeepSeek-V4 Preview is officially live and open-sourced, with V4-Pro at 1.6T total / 49B active params and V4-Flash at 284B total / 13B active params, marketed as the “era of cost-effective 1M context length.”

主要路线图项目，用简单的话来说：

• April 24, 2026 — V4预览版发布；网页聊天默认切换到V4。
• 2026年7月24日，15:59 UTC — 过时 deepseek-chat and deepseek-reasoner ID已完全退役。在此时间戳之后，旧ID将无法访问——它们目前分别路由到非思考模式和思考模式下的deepseek-v4-flash。
• 峰值折扣 于2025年9月5日结束，并且没有随着V4回归。
• V4稳定版+未来层级 — 预览版意味着将会有一个稳定版发布；DeepSeek尚未承诺具体日期。

“V4预览”实际上对路线图意味着什么

“预览”是一个有意为之的标签。这意味着DeepSeek认为V4已足够成熟，可以发布权重并路由付费API流量，但在稳定发布之前保留修改价格和行为权利。该发布仍然被标记为预览，DeepSeek并未在预览版发布时公布最终公开API价格。在您的内部规划中，将每个引用的价格与日期和官方定价页面的链接关联起来。

V4系列也完成了一个长期架构弧。DeepSeek之前的发布是12月的V3.2（以及V3.2 Speciale）；V4以两个预览模型发布——V4-Pro（总容量1.6T，活跃49B）和V4-Flash（总容量284B，活跃13B）——两者均为MIT许可下的1M-token-context Mixture-of-Experts。实验室的观点是，百万token上下文现在是一个效率问题，而不是能力问题。DeepSeek于2026年4月24日发布了V4预览版——这是一个新的开放权重Mixture-of-Experts系列，其论点是百万token上下文处理不再是能力问题，而是一个效率问题。

迁移：从旧ID到V4模型ID

任何拥有实时集成的用户都应将迁移视为一个在7月23日故意做出的单行更改，而不是在压力下做出的。聊天请求达到 POST /chat/completions, the OpenAI-compatible endpoint, at https://api.deepseek.com仅有的 model 字段需要更改。DeepSeek的自身指导：保持base_url，只需更新模型为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash；API支持OpenAI ChatCompletions和Anthropic surfaces；两种模型都支持1M上下文和双模式（思考/非思考）。

映射表

使用OpenAI SDK进行最小化Python迁移，并在V4-Pro上开启思考模式：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Plan the migration."}],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

每次请求都要记住的两件事：API是 stateless因此，您的客户端必须在每次调用时重新发送对话历史（网页聊天会为您保持状态；API不会），并且思考模式返回 reasoning_content alongside the final content如果您需要逐步操作指南，请参阅 DeepSeek API getting started 指南涵盖了SDK设置的完整流程。

路线图上的定价：从这里开始的费率走向

V4-Flash低于其替代的V3.2的费率；V4-Pro为前沿代理工作引入了更高等级。截至2026年4月的费率卡（请在TechCrunch上核实） DeepSeek API pricing 在提交预算之前的一页）：

TechCrunch指出，V4 Flash每百万输入令牌收费0.14美元，每百万输出令牌收费0.28美元，低于GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini和Claude Haiku 4.5；V4 Pro的标价为0.0145美元/美元，促销价为0.87美元（标价3.48美元）也低于Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7和GPT-5.4。这使得DeepSeek在2026年4月成为最便宜的边缘层API之一，尽管“最便宜”是一个不断变化的目标——在签订合同之前，请对照每个提供商的当前定价页面进行确认。

工作成本示例：V4-Flash，1百万次调用

工作负载：100万个API调用，使用2000个令牌的系统提示（第一次调用后缓存），200个令牌的用户消息（每次调用针对缓存的词首缓存失败），以及300个令牌的响应。使用 deepseek-v4-flash:

• Cached input: 2,000 × 1,000,000 = 2,000,000,000 tokens × $0.0028/M = $5.60
• Uncached input: 200 × 1,000,000 = 200,000,000 tokens × $0.14/M = $28.00
• Output: 300 × 1,000,000 = 300,000,000 tokens × $0.28/M = $84.00
• Total: $117.60

Same workload on deepseek-v4-pro: $29.00 + $348.00 + $1,044.00 = $1,421.00大约是花费的10倍；为那些基准提升足以证明其价值的任务预留V4-Pro。 DeepSeek pricing calculator 如果你的形状不同，它将处理算术运算。

V4擅长什么——以及不擅长什么

DeepSeek在V4公告中的自我定位非常坦率。V4-Pro（reasoning_effort=max）在标准推理基准测试中相对于GPT-5.2和Gemini-3.0-Pro表现出优异的性能，但性能略低于GPT-5.4和Gemini-3.1-Pro，这表明其发展轨迹落后于领先的边缘模型约3到6个月。这个差距是路线图上要关注的主要事项。

在V4已经胜出之处：

• Agentic coding — DeepSeek宣称在编码基准测试中表现出顶级性能，并在推理和代理任务上取得了重大进步。
• 开放模型知识 — “在世界知识基准测试中，DeepSeek V4-Pro显著领先于其他开源模型，仅略逊于顶级闭源模型Gemini-3.1-Pro，”DeepSeek表示。
• Long-context efficiency — 据称，V4-Pro使用约27%的单令牌FLOPs和约10%的V3.2的KV缓存；V4-Flash将这些比例降至约10%和约7%。

V4的不足之处：

• 多模态 — 与许多闭源同行不同，V4 Flash和V4 Pro仅支持文本，而它们提供音频、视频和图像的理解和生成支持的闭源同行，视觉和音频仍然像在Ascend 950芯片上一样，属于不同的模型家族。 DeepSeek VL2.
• 封闭前沿知识测试 ——与GPT-5.4 / Gemini 3.1 Pro相比，存在3-6个月的差距是真实的。

路线图中的硬件和供应链跟踪

— V4是DeepSeek第一代在中文硅上可见地训练和服务的生成。DeepSeek与华为合作，其“超级节点”技术结合了Ascend 950芯片进行计算，Counterpoint的魏孙指出，V4运行在国内芯片华为和寒武纪上，而R1是在Nvidia硬件上训练的。这改变了路线图风险特征的两个方向：减少对美国出口控制的暴露，但更多依赖于仍在成熟的国内供应链。

推理努力模式：一个参数，而非模型ID

V4中最干净的变化之一是思维模式不再是独立的ID。两者 deepseek-v4-pro and deepseek-v4-flash 都接受三种设置：

1. 非思维（默认） ——最快且最便宜；支持FIM完成（Beta）。
2. 思维 — reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}.
3. 思维-max — reasoning_effort="max"；需要 max_model_len >= 393216 以避免截断。

其他值得在客户端包装中固定的参数： temperature — (DeepSeek建议代码/数学为0.0，数据分析为1.0，通用聊天和翻译为1.3，创意写作为1.5)。 top_p, max_tokensJSON模式（response_format={"type": "json_object"}设计用于返回有效的JSON，但不保证——包含单词“json”以及一个小型示例模式和集合 max_tokens 高级），工具调用、流式传输和上下文缓存。

路线图上的下一个目标（以及尚未确认的内容）

DeepSeek尚未发布V4稳定版、V4 Speciale或V5的日期计划。我们所知道的是：

• V4稳定版发布 —— 由预览标签暗示；没有公开日期。
• 其他V4变体 ——路透社援引《The Information》报道，V4有两个正在开发中的额外变体。过去的形式（V3 → V3.1 → V3.2 → V3.2-Speciale）表明有增量Speciale或编码调整的层级。
• 多模态 —— 发布时仅提供文本；预计相关工作将首先出现在VL系列中。
• AGI框架 ——DeepSeek表示，它仍然致力于长期主义，稳步朝着其最终目标AGI前进。将其视为方向，而非可交付成果。

团队实际下一步行动

1. 审查您的模型字符串在代码库中搜索 deepseek-chat and deepseek-reasoner. Anything still using them needs updating before 2026年7月24日，15:59 UTC.
2. 根据工作负载选择层级默认为V4-Flash；仅在基准测试证明大约10倍输出成本合理的情况下升级到V4-Pro。
3. 重新测试提示在V4中，推理-努力行为发生了变化；针对V3.2思考的提示可能需要调整。
4. 重置您的成本模型. 峰值折扣 are gone; the cache-hit/miss split is now where savings live. The DeepSeek context caching 指南解释了如何构建提示以实现目标。
5. 实事求是地比较。如果您正在与Anthropic或OpenAI进行基准测试，比较涵盖了权衡。 DeepSeek vs Claude and DeepSeek vs ChatGPT 比较涵盖了权衡。

关于前几代产品以及实验室如何达到现在的介绍，请参阅 DeepSeek history and the broader DeepSeek beginner guides.

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.