DeepSeek發表V4-Pro與V4-Flash預覽版：兆級參數、百萬token上下文，全面開源

2026年4月24日，中國AI公司DeepSeek發表兩款新一代語言模型的預覽版：V4-Pro與V4-Flash。V4-Pro採用混合專家（MoE）架構，總參數規模達1.6兆，但每次推論僅啟動約490億參數；體積較小的V4-Flash總參數為2840億，啟動參數130億。兩款模型皆支援百萬token等級的上下文視窗，並延續DeepSeek一貫作法，以MIT授權完整開源釋出權重，任何企業或開發者皆可自由下載、微調、商用，不受授權金限制。

技術意義：低啟動參數換取推論效率

V4-Pro「1.6兆總參數、僅490億啟動」的設計，代表啟動參數占比僅約3%，是目前公開模型中比例最低的架構之一。這種極致稀疏化的MoE設計，意味著模型在保有龐大知識容量的同時，實際運算成本與一般中型模型相近，這是DeepSeek自V3以來持續強化的技術路線，目的在於用更低的硬體門檻跑出更強的能力。百萬token上下文則讓模型能一次處理長文件、整份合約或大型程式碼庫，不需要額外的檢索或分段技術。

與前代及競品比較

相較於前代V3系列，V4-Pro的總參數規模明顯放大，但透過更低的啟動參數比例控制了推論成本，走的是「更大腦容量、更省算力」的路線，與OpenAI、Anthropic等主要走閉源訂閱制的作法形成對比。V4-Flash則鎖定需要更快回應速度與更低成本的應用場景，總參數規模不到V4-Pro的五分之一，屬於同系列中的輕量版本，兩者搭配可覆蓋從即時客服到深度分析的不同需求層級。

業界反應

開源社群普遍關注的重點在於：MIT授權意味著企業可將模型完全私有化部署，不需擔心資料外流或授權費逐字計價的問題，這對成本敏感、又重視資料主權的地區（如東南亞企業）具有吸引力。也有評論指出，兆級參數模型雖然開源，但實際自建推論基礎設施的門檻仍高，多數中小企業仍需仰賴雲端服務商代管部署版本。

對管理者的意義

對管理者而言，這則新聞的重點不在於「又出了一個新模型」，而在於開源大模型的性價比持續逼近甚至超越封閉模型——若企業正在評估是否要自建AI客服、內部知識庫或程式輔助工具，V4-Flash這類輕量開源模型值得列入採購評估清單，因為授權成本趨近於零，只剩下算力與維運的取捨。