DeepSeek-V4-Pro

DeepSeek-V4-Pro

用一个 1.6T 参数的混合专家模型生成文字，每个令牌激活 49B，最多可读入一百万个令牌。这是 DeepSeek 的预览版，适合能放下约 1,599 GB 权重的团队。

由 deepseek-ai 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek 的一个预览版文本生成模型。它采用混合专家设计，共 1.6T 参数，每次激活其中 49B。它能读入最多一百万个令牌的上下文。较小的同系列模型 DeepSeek-V4-Flash 有 284B 参数，激活 13B。

适合谁：适合拥有强大硬件、想用开放模型处理长输入、编程和智能体式任务的团队。权重约 1,599 GB，所以普通笔记本或单块显卡无法承受。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
AI 研究 | 实验室 | 研究长上下文的混合专家模型 | 测试模型在超长输入下的表现
基础设施 | 平台团队 | 在集群上托管一个大型开放模型 | 把权重提供给内部用户使用
软件 | 开发者 | 在编程和智能体任务上评估它 | 在一个编程任务上把它的输出和另一个模型比较
文档工作 | 分析人员 | 在一条提示词里输入长篇材料 | 针对一大堆文字提问

如果你只有一台机器或预算有限，可以跳过它。同系列里较小的 Flash 模型是更轻的选择。

用在哪里：

• 带 transformers 库的 Python，Hugging Face 列出的方式
• Windows、macOS 或 Linux 上能放下权重的大型服务器环境
• 你自己的基础设施，因为模型卡给出了自己的下载链接

用例 | 适合谁 | 得到什么
长上下文阅读 | 分析人员 | 来自最多一百万个令牌的回答
编程 | 开发者 | 开放模型写出的代码
智能体工作 | 智能体构建者 | 适合多步骤任务的模型

如何设置：这需要非常大的存储和内存，所以先核对数字。

• 带 Hugging Face 工具的 Python
• I8 权重约需 1,599 GB 磁盘
• 能放下并运行 1.6T 参数模型的服务器硬件

1. 如果还没有 Python，先安装它。
2. 安装 Hugging Face hub 工具。
3. 确认你有放得下权重的空间。
4. 下载这个仓库。
5. 怎么部署服务，请按模型卡来，它在这里看到的内容之后还有。

pip install -U huggingface_hub
hf download deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro

如何使用：运行步骤在这里看到的内容里被截断了，所以权重就位之后，请按完整的模型卡操作。模型卡提到一个最大推理强度模式，叫 DeepSeek-V4-Pro-Max。

示例：你给模型一份很长的文档，并就它提问。模型卡说这个系列最多读入一百万个令牌，所以整篇文字可以放进一条提示词里。

新手与专家：混合专家模型有很多专门的部分，每个令牌只用其中一些。这就是 1.6T 参数只激活 49B 也能运行的原因。这个模型是为大型服务器准备的，所以第一步很小：下载任何东西之前，先读模型卡和大小数字。

模型卡描述了一种混合注意力设计，把 Compressed Sparse Attention 和 Heavily Compressed Attention 结合起来。在一百万个令牌下，它只需要 DeepSeek-V3.2 单令牌计算量的 27% 和 KV 缓存的 10%。它还用了 Manifold-Constrained Hyper-Connections 和 Muon 优化器。预训练用了超过 32T 个令牌。后训练先用 SFT 和 RL 训练各领域专家，再通过在线策略蒸馏把它们合并。

在超过 32T 个令牌上预训练
用 SFT 和 RL 训练各领域专家
通过在线策略蒸馏合并它们
为长提示词提供权重服务

Title: 一百万个令牌时 DeepSeek-V4-Pro 相对 DeepSeek-V3.2 的占比
单令牌推理计算量: 27 %
KV 缓存: 10 %

注意事项：

• 模型卡称这是 V4 系列的预览版。
• 它关于最佳开放模型、取得顶级编程分数的说法是作者自己的。
• 模型卡说 V4-Flash 在思考预算更大时能达到与 Pro 相当的推理水平，但在纯知识和最难的智能体工作上稍逊一筹。
• License: mit。
• Cost to run: 未提及，但对硬件的要求非常大。
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载的文件，以及你交给它的提示词和文档。
• Not for: 小型机器或随意的本地使用，因为权重有 1,599 GB。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：1.6T
• Weights: about 1,599 GB in I8
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：322,162
• 点赞：5,702
• 许可证：mit
• Quantized versions: 31
• Fine-tunes: 17
• 标签：transformers, safetensors, deepseek_v4, text-generation, 8-bit, fp8

链接

• 模型：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
• 文件：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。