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DeepSeek 百萬上下文詳解 — 1M 輸入 · 384K 輸出

V4 系列全系 1M token 上下文、最大輸出 384K;經濟的長上下文來自架構而非補貼。

1M
token 輸入
約 75 萬漢字 / 整個中型程式碼儲存庫
384K
最大輸出
完整專案、長報告一次生成
27%
FLOPs(vs V3.2)
1M 負載下的相對算力開銷

混合注意力:CSA + HCA

壓縮稀疏注意力(CSA)

將注意力運算壓縮到稀疏的關鍵位置上,長序列下的運算量隨長度增長遠慢於標準注意力——這是 1M 視窗可行的前提。

重度壓縮注意力(HCA)

對「久遠」上下文做重度壓縮記憶,KV 快取降至 V3.2 的約 10%;搭配 128K 精確視窗兼顧召回品質。

實際負載建議

情境建議檔位理由
整個儲存庫的程式碼智慧代理deepseek-flash1M 裝入整個儲存庫 + 視覺讀取架構圖,併發 2500 適合 CI 批次處理
數百頁文件 RAGdeepseek-flash快取命中 $0.003,重複檢索成本趨零
超長離線推理deepseek-v4-pro1.6T 旗艦處理最難的跨檔案推理,批次處理不吃並行上限

限制提示:官方與第三方評測均指出,1M 檢索召回與 Claude Opus 4.6(MRCR)仍有差距;世界知識廣度弱於 Gemini-3.1-Pro——事實性問答建議搭配檢索。