精读 DeepSeek V4 技术报告：DSA稀疏注意力与万亿MoE架构

## 精读 DeepSeek V4 技术报告：DSA稀疏注意力与万亿MoE架构 ### 论文信息 - **标题**：DeepSeek-V4 Technical Report - **发布**：2026年4月 - **机构**：DeepSeek - **协议**：MIT 开源 ### 核心创新 #### 1. DSA 稀疏注意力机制 DeepSeek V4 引入全新的混合注意力机制（Hybrid Attention），使长上下文推理成本大幅下降： - 原生支持 1M tokens 上下文 - 百万 token 输入成本仅为传统方案的零头 #### 2. MoE 架构升级 | 模型 | 总参数 | 激活参数 | MoE 层数 | |------|--------|---------|---------| | V4-Pro | 1.6T | 49B | 61层 | | V4-Flash | 284B | 13B | 28层 | #### 3. 性能对比 - Agentic Coding：开源最佳 - SuperCLUE 中文评测：登顶 - 数学/STEM/竞赛编程：超越所有已公开开源模型 ### 产业影响 - 端云协同成为行业共识 - V4 的开源发布标志着国产大模型进入"百万上下文+极致性价比"时代 - 部署成本降至新低（MIT协议免费使用） ### 延伸阅读 - [DeepSeek V3 技术报告](https://arxiv.org/abs/2412.19437) - [DeepSeek V4 接入教程](https://www.cnblogs.com/qiniushanghai/p/19958003)