深度探索是什么？2026年的独立指南

如果在过去十二个月内你搜索过“什么是DeepSeek”，你可能已经遇到了令人喘不过气的标题和非常少的通俗易懂的解释。本指南将解决这个问题。DeepSeek是一家位于杭州的AI实验室，构建开放权重的大型语言模型，在Hugging Face上分发它们，并运行一个低成本API，该API模仿了OpenAI和Anthropic的线格式。其当前旗舰产品DeepSeek V4预览版于2026年4月24日发布，作为两个混合专家模型发布，具有一百万个token的上下文窗口。到本文结束时，你将了解公司制造的产品，模型之间的差异，每百万token的费用，以及DeepSeek真正竞争的领域——以及它不竞争的领域。

深度探索简述

DeepSeek是一家中国AI研究实验室，成立于2023年，由量化对冲基金High-Flyer支持，开发开放权重的基座模型。成立于2023年的DeepSeek在2024年底因其免费开源的V3模型而受到关注，该模型表示使用更强大的芯片训练，成本仅为OpenAI和Google等公司构建的模型的几分之一。几周后，在2025年1月，它发布了一个推理模型R1，该模型达到了类似的基准或超过了世界上许多领先的LLM。公司在其许可下发布其权重，提供详细的技术报告，并在以下网址运行开发者API： https://api.deepseek.com 该API与OpenAI Chat Completions和Anthropic SDK格式兼容。如果你想知道“什么是DeepSeek”的简短答案：它是一个接近前沿的模型制造商，主要在价格、开放性和长上下文效率上竞争，而不是在原始基准领导力上竞争。

深度探索V4系列——当前一代

2026年4月24日，DeepSeek发布了V4预览版。这家中国初创公司推出了V4 Flash和V4 Pro系列，宣称在编码基准测试中表现出顶级性能，在推理和代理任务方面取得了重大进步。与之前的发布不同，V4作为一个双层家族发布，共享单一的功能集，思维模式由请求参数控制，而不是单独的模型ID。

DeepSeek-V4-Pro（1.6T参数，49B激活）和DeepSeek-V4-Flash（284B参数，13B激活）——两者都支持一百万个token的上下文长度。两个模型输出最多384,000个token。两者都是开放权重，可从以下网址下载： 官方Hugging Face仓库. 若需更深入的建筑细节，请参阅我们对 DeepSeek V4的分解，对 DeepSeek V4-Pro and DeepSeek V4-Flash的分层撰写，或浏览DeepSeek模型库中的所有DeepSeek模型 DeepSeek模型中心.

为什么选择两个模型而不是一个

分割是务实的。V4-Flash以低每令牌价格处理大量聊天、摘要、RAG和标准编码工作；V4-Pro则保留用于前沿级别的代理编码和推理，其基准提升足以证明其输出成本大约是六倍。在DeepSeek的最大推理努力设置（“思考最大”）下，截至2026年4月，V4-Pro在已发布的编码和推理基准测试中取得了领先的开放权重分数——包括在SWE-Bench Verified上达到80.6%——尽管它仍然在最具挑战性的代理任务上落后于当前的封闭前沿GPT-5和Claude 4系列。在相同的思考最大设置下，V4-Flash在更长的思考预算下缩小了推理差距，但通常的警告是，一个13B活跃模型将位于一个49B活跃模型之后，在最具复杂性的代理工作流程中。

深度探索的起源——简短的血统

• 2023 — DeepSeek由李文峰在杭州创立，源自High-Flyer量化基金。
• 2024年底 — 发布DeepSeek V3；技术报告称训练计算成本约为560万美元。
• 2025年1月 — DeepSeek R1推理模型发布。马克·安德森当时称其为“AI的斯普特尼克时刻”。R1的训练成本后来被披露为294,000美元（路透社，2025年9月）。
• 2025年8月至12月 — V3.1和V3.2引入DeepThink切换和精细定价。
• April 24, 2026 — 发布V4预览版，与“GPT-5.5同一天发布”。

如果您想看长版本，我们的 DeepSeek历史 文章详细介绍了每个主要版本，并附有引用。

深度探索真正擅长做什么

编程与竞技编程

这是在V4-Pro真正与——并在某些基准测试中击败——封闭前沿模型竞争的领域。在编码基准测试中，DeepSeek V4-Pro在Terminal-Bench 2.0（67.9%对65.4%）、LiveCodeBench（93.5%对88.8%）和Codeforces评级（3206对未报告分数）上领先于Claude。Claude Opus 4.6在SWE-bench Verified（80.8%对80.6%）上略有领先，在HLE（40.0%对37.7%）和HMMT 2026数学（96.2%对95.2%）上有明显领先。特别是Codeforces评级引人注目——DeepSeek报告称，这使模型在人类竞赛参与者中大约排在第23位。

长文本效率

V4建立在百万令牌提示应该便宜，而不仅仅是可能的假设之上。我们设计了一种混合注意力机制，结合了压缩稀疏注意力（CSA）和重度压缩注意力（HCA），以显著提高长上下文效率。在100万令牌上下文设置中，与DeepSeek-V3.2相比，DeepSeek-V4-Pro只需要27%的单令牌推理FLOPs和10%的KV缓存。在实践中这意味着将整个代码库或非常长的合同放入单个提示中，在成本上不再是不负责任的。

Open weights

每个最新的发布（V4-Pro、V4-Flash、V3.2、V3.1、R1）都提供MIT许可下的代码和模型权重。一些较老的发布（V3基础、Coder-V2、VL2）将MIT许可的代码与单独的DeepSeek模型许可的权重分开，因此如果您对许可有要求，请检查具体的仓库。对于更深入的阅读，请参阅 [0] DeepSeek 是开源的吗？.

DeepSeek的不足之处

[1] 诚信为本。V4-Pro 并非如某些发布报道所暗示的那样是全能的赢家。

• [2] 事实回忆和世界知识 — SimpleQA-Verified在57.9%与Gemini的75.6%相比，揭示了有意义的实际知识检索差距。如果您的用例需要准确的真实世界知识回忆——而不仅仅是代码生成——Gemini具有明显的优势。
• 边界 closed models still lead on some axes — DeepSeek本身表示该模型“仅略逊于OpenAI的GPT-5.4和Gemini 3.1-Pro，‘表明其发展轨迹落后于当前一代前沿模型约3到6个月’”。
• [4] 监管摩擦 [5] — DeepSeek 的应用程序和服务在多个司法管辖区受到限制；详见 DeepSeek availability by country.
• [6] 隐私 — conversations on the official chat are processed in China. Treat anything sensitive accordingly; DeepSeek privacy [7] 详细介绍了这一点。

您如何实际使用DeepSeek

[8] 有三个表面，它们的行为不同。

1. [9] 网络聊天 at chat.deepseek.com [10] — 在服务器端保存您的聊天历史；无需除账户外的任何设置。浏览 [11] DeepSeek 聊天 [12] 以获取操作指南。
2. [13] 移动应用 [14] 在 iOS 和 Android 上 — 相同的模型，相同的 DeepThink 切换，相同的聊天记忆。
3. [15] 开发者 API at https://api.deepseek.com [16] — 无状态，按令牌计费，与 OpenAI 和 Anthropic-SDK 兼容。

对于开发者来说，关键的区别是聊天请求触发了 POST /chat/completions，与OpenAI兼容的端点，并且API是无状态的 stateless. 服务器不记得之前的回合；您的客户端必须在每个请求中重新发送完整的对话历史。这与网络聊天的行为相反。

最小Python调用

以下是一个使用OpenAI SDK针对DeepSeek V4-Pro在思考模式下的最小Python示例：

from openai import OpenAI

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

print(resp.choices[0].message.content)

当启用思考模式时，响应返回 reasoning_content alongside the final content。值得了解的有用参数： temperature (DeepSeek建议代码使用0.0，数据分析使用1.0，通用聊天使用1.3，创意写作使用1.5)， top_p, max_tokens （高达384,000）和 reasoning_effort ("high" or "max"）。更全面的介绍请参阅 DeepSeek API documentation 和 DeepSeek API getting started tutorial.

旧版模型ID

如果您维护的是旧版集成，则遗留的ID deepseek-chat and deepseek-reasoner 仍然有效，并且目前分别路由到 deepseek-v4-flash 在非思考模式和思考模式下。它们将在 2026年7月24日15:59 UTC退役；在那之后，带有那些ID的请求将失败。迁移是一个单行 model= 交换—— base_url does not change.

价格——您实际支付的金额

截至2026年4月的价格，直接来自DeepSeek的公共定价页面。在 DeepSeek API定价参考 上进行验证，然后再投入生产。

DeepSeek在2025年期间实施的低谷/夜间折扣于2025年9月5日结束，并且尚未恢复。不要围绕它进行预算。

工作示例——V4-Flash，一百万次调用

使用2,000个token缓存的系统提示、200个token的用户信息和300个token的回复进行1,000,000次调用：

• 缓存输入：2,000 × 1,000,000 = 2,000,000,000 × $0.0028/M = $5.60
• 未缓存输入：200 × 1,000,000 = 200,000,000 × $0.14/M = $28.00
• 输出：300 × 1,000,000 = 300,000,000 × $0.28/M = $84.00
• Total: $117.60

在V4-Pro的速率下进行相同的工作量需要1,421.00美元——大约是12倍。对于大多数生产聊天和RAG，Flash是默认的；当需要代理编码任务或真正需要花费来解决困难推理问题时，请选择Pro。 DeepSeek pricing calculator 将为任何您提供的token混合计算数值。

DeepSeek与替代方案的比较

对于一句话总结：DeepSeek在价格和开放性方面具有竞争力。来自OpenAI、Anthropic和Google的封闭前沿模型在事实回忆、某些代理任务和生态系统完善方面仍具有优势，而DeepSeek在每token成本显著较低的情况下，在编码基准测试中领先或持平。主要收获：V4-Pro在大多数类别上与GPT-5.4和Claude Opus 4.6真正具有竞争力，并在编码基准测试中胜出。它在一般知识和HLE方面落后于Gemini-3.1-Pro，在少数代理任务上落后于GPT-5.4。对于这样一个以API形式提供、价格仅为封闭源代码价格一小部分的开源模型来说，这是一个有意义的成就。

详细的一对一比较请见 DeepSeek vs ChatGPT and DeepSeek vs Claude；进行更广泛的调查，请参阅 DeepSeek 替代方案.

应该使用DeepSeek的人

• Developers 在运行高容量代理编码工作流程中，输出token成本占主导地位。
• 需要用于微调、本地部署或审计的开源权重的研究人员和工程师 已经熟悉OpenAI SDK并希望有一个近乎即插即用的第二提供商的团队
• 对成本敏感的生产用户 that already speak the OpenAI SDK and want a near-drop-in second provider.
• Cost-sensitive production users 批量处理聊天、摘要或RAG。

可能不应该使用的人：任何有数据不得在中国处理这一硬性要求的用户，任何受到DeepSeek限制的司法管辖区内的用户，以及任何工作负载主要由与当前世界知识基准的事实回忆主导的用户。

关于特定角色的指导，请参阅 DeepSeek开发者版 或浏览所有 DeepSeek beginner guides 入口点。

实话实说

DeepSeek并非在所有方面都是世界上最好的AI实验室，其发布材料有时夸大了情况。截至2026年4月，它是最可信的开源重量级挑战者，在最具挑战性的基准测试上落后三到六个月，在几个编码基准测试上领先，并且价格足够低，以至于转换成本很少能超过尝试它的成本。这正是“DeepSeek是什么”这个问题真正指向的组合：一个改变了严肃AI价格底线的实验室，同时保持了权重可下载。

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.