TLDR：DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 的 V4 系列中在推理、程式碼、長上下文分析與代理工作流方面能力最強的模型。根據DeepSeek 的 V4 發佈公告與官方模型定價表，這是一個專家混合（Mixture-of-Experts）模型，具備總參數 1.6 兆、活躍參數 490 億、100 萬 token 的上下文視窗，以及最多 384,000 個輸出 token。
依據 DeepSeek 自身的基準測試，V4 Pro 在 MMLU 取得90.1、在 MMLU-Pro 取得73.5、在 HumanEval 取得76.8、在 LongBench-V2 取得51.5。獨立測試則更為細緻：美國 CAISI（U.S. Center for AI Standards and Innovation）評估指出其在數學與科學方面表現強勁，包括OTIS-AIME-2025 達 97% 與 GPQA-Diamond 達 90%，但在保留的網安、抽象推理與軟體工程測試上較弱。
**實務結論：**當難度較高的程式開發、推理或長文件任務值得為未快取 token 支付約為 V4 Flash 三倍的費率時，使用 DeepSeek V4 Pro。對高量應用先以 V4 Flash 起步，僅將困難或失敗的任務路由至 V4 Pro。若開發者尋求簡單、具成本效益的多模型接入，像 CometAPI 這樣的平台提供與 OpenAI 相容的統一端點，能同時存取 DeepSeek V4 Pro 與數百種其他模型。
關鍵重點
- 架構與規模：1.6T 總參數／49B 活躍參數的 MoE，採用混合 Compressed Sparse Attention（CSA）+ Heavily Compressed Attention（HCA），在 100 萬上下文時將單 token 推論 FLOPs 降至約 27%，KV 快取降至約 10%，相較於先前的 DeepSeek-V3.2。
- 上下文與效率：原生 100 萬 token 上下文，最多 384K 輸出 token，讓長期規劃的代理任務與完整程式碼庫分析變得可行。
- 基準（V4-Pro-Max）：80.6% SWE-bench Verified、93.5% LiveCodeBench、Codeforces 評分 3206、90.1% GPQA Diamond，代理能力評分強（如 MCPAtlas Public 約 73.6）。官方 DeepSeek 定價為未快取輸入 token $0.435/百萬、快取輸入 token $0.003625/百萬、輸出 token $0.87/百萬。
- 該模型僅支援文字。Copilot 擴充可透過其他模型代理圖片，但這不代表 V4 Pro 原生支援多模態。
- DeepSeek 支援 OpenAI Chat Completions、其 Responses API 實作、Anthropic 相容介面、JSON 輸出、工具呼叫與思考模式控制。
- CAISI 測得 V4 Pro 在SWE-bench Verified 74%、GPQA Diamond 90%、OTIS-AIME-2025 97%，但在PortBench 44%與ARC-AGI-2 semi-private 46%。
已確認的模型規格
| 規格 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|
| API 模型 ID | deepseek-v4-pro |
| 目前文件化版本 | DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| 架構規模 | 總參數 1.6T；活躍參數 49B |
| 上下文視窗 | 1M tokens |
| 最大輸出 | 384K tokens |
| 輸入模態 | Text |
| 推理模式 | Thinking 與 Non-thinking |
| 思考強度 | 官方介面已記錄之 high 與 max |
| 結構化輸出 | 支援 JSON 輸出 |
| 代理功能 | 支援工具呼叫與 Responses API |
| API 相容性 | OpenAI Chat Completions 與 Anthropic 相容 API |
| 開放權重 | Yes |
| 預設帳戶併發數 | 500 concurrent V4 Pro requests |
什麼是 DeepSeek V4 Pro？
DeepSeek V4 Pro（常見模型 ID 為 deepseek-v4-pro）是 DeepSeek-V4 系列中高能力階層的模型，由中國 AI 實驗室 DeepSeek 開發。它於 2026 年 4 月 24 日與較輕量的 DeepSeek-V4-Flash 一同以預覽版釋出，並在 2026 年 8 月中以版本字串 DeepSeek-V4-Pro-0813 進入一般可用（GA）。
作為一個專家混合（Mixture-of-Experts）模型，它在每個 token 僅啟用其總參數的一小部分（在 1.6 兆中啟用 490 億）。此設計結合注意力機制創新，使其在維持高能力的同時，推論效率更佳，特別是在極長上下文下。該模型目前僅支援文字（多模態能力仍在開發），採用 MIT 授權，並提供開放權重於 Hugging Face。
DeepSeek 的定位：V4-Pro 目標是增強代理能力、豐富世界知識（在開源模型中領先、僅落後於某些 Gemini 變體），以及在數學、STEM 與程式碼推理方面達到接近頂尖閉源系統的水準。
它支援雙模式——thinking（思維鏈／延伸推理，許多配置預設開啟）與 non-thinking（更快）——並可設定推理強度（包含最大 “V4-Pro-Max”）。API 相容性涵蓋 OpenAI Chat Completions 與 Anthropic Messages 格式，並支援工具呼叫、結構化 JSON 輸出，以及測試功能如填空式（FIM）補全（non-thinking 模式）與會話前綴延續。
DeepSeek V4 Pro 發佈狀態
- **2026 年 4 月 24 日：**DeepSeek 宣布 V4 預覽版、開放權重與 V4 Pro 與 V4 Flash 的 API 存取。
- **2026 年 7 月 24 日：**DeepSeek 在三個月的遷移期後停用了舊的 and API 名稱。
deepseek-chatdeepseek-reasoner - **2026 年 8 月 13 日：**依據 DeepSeek 的即時模型表，當前別名指向 V4-Pro-0813 模型版本。
deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro 如何運作？
在核心設計上，V4 Pro 是一個 MoE 模型，具有總參數 1.6 兆，每次前向傳遞啟用活躍參數 490 億。此設計在維持高容量的同時，讓推論成本可控。V4 Pro 與 V4 Flash 皆支援100 萬 token 的上下文視窗以及最多384,000個輸出 token。兩者在發佈時僅支援文字（早期文件指出多模態仍在開發中），並以寬鬆的MIT 授權釋出，開放權重可於 Hugging Face 取得。
關鍵架構創新包含：
- 混合注意力機制：結合 Compressed Sparse Attention（CSA）與 Heavily Compressed Attention（HCA）。在 100 萬 token 設定下，相較於 DeepSeek-V3.2，DeepSeek-V4-Pro 的單 token 推論 FLOPs 僅需約 27%，KV 快取記憶體約為 10%。這使得常態化的百萬上下文更加實用。
- Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC）：強化殘差連接，以改善訓練穩定性與訊號傳遞。
- Muon Optimizer：用於預訓練，以取得更快的收斂與更高的穩定性。
- 以超過 32 兆高品質 token 進行預訓練，隨後採用複合式後訓練管線（領域特化 SFT + RL，並進行 on-policy 蒸餾）。
上述改進使 100 萬 token 的上下文可常態使用於長期代理任務、完整程式碼庫分析，或大型文件集合，而不再承受過去的記憶體與計算懲罰。
如何存取 DeepSeek V4 Pro（含 CometAPI）
存取方式：
- 官方 DeepSeek API（
https://api.deepseek.com）——使用模型deepseek-v4-pro。 - 在 Hugging Face 上的開放權重，可用於本地或私有部署。
- 聚合器與無伺服器平台（OpenRouter、Together、DeepInfra 等）。
CometAPI 使用者建議：CometAPI 透過單一、與 OpenAI 相容的端點（https://api.cometapi.com/v1）提供對 DeepSeek V4 Pro（與 V4 Flash）的便捷存取。你可獲得跨 500+ 模型的統一計費、具競爭力的費率（常見平台級折扣）、即時用量儀表板，並在自 OpenAI SDK 遷移時幾乎零代碼變更（僅需更換 base URL 與金鑰）。對希望在 Claude、GPT、Gemini 與 V4 Pro 之間進行 A/B 測試而不想管理多個帳戶的獨立開發者與團隊特別實用。
誰該使用 DeepSeek V4 Pro？
V4 Pro 值得以下情境的認真試用：
- 具可追溯引用的大型文件綜整；
- 規模為整個儲存庫的程式開發與程式碼審查；
- 長時間運作且重複使用上下文的代理；
- 具驗證性的數學與 STEM 輔助；
- 結構化報告或文件生成；
- 高量推理且對 token 成本高度敏感的場景；
- 計畫最終走向開放權重部署管道的團隊。
對於簡單代理任務、分類、擷取、路由，或對延遲更敏感的工作，V4 Flash 可能是更好的起點。DeepSeek 自述 Flash 在推理上接近 Pro，且在較簡單的代理評測上表現一致，同時使用更小的活躍模型。
當必須原生理解圖片、採購政策禁止依賴預覽狀態，或組織無法建立評估與驗證控管時，V4 Pro 作為預設選擇較弱。官方的GitHub Copilot 整合指南明確說明 V4 僅支援文字；該擴充的圖片處理由獨立的代理模型完成。
DeepSeek V4 Pro 與 V4 Flash 對比
| 決策因素 | V4 Pro | V4 Flash |
|---|---|---|
| 主要角色 | 困難推理、程式開發、代理 | 高量與低延遲工作 |
| 總參數／活躍參數 | 1.6T / 49B | 284B / 13B |
| 上下文 | 1M | 1M |
| 最大輸出 | 384K | 384K |
| 併發 | 500 | 2,500 |
| 建議用途 | 升級處理層 | 預設路由層 |
合理的系統設計可先以 Flash 負責擷取、摘要、分類、基礎對話與簡單程式開發；當 Flash 未通過驗證器、回報低信心、遭遇複雜的儲存庫變更，或需要更深入規劃時，再升級至 Pro。
此方法反映更廣泛的經濟原則：模型選擇應跟隨產出價值，而非僅追求理論上的最大智力。
結論與建議
DeepSeek V4 Pro 對開放權重 AI 而言是重要一步：在程式開發與推理上接近前沿能力，透過架構創新讓百萬上下文變得實用，並以合理經濟性讓高端智能可被更廣泛使用。結合開放權重（MIT）、強勁的代理基準，以及積極的官方定價，鞏固了 DeepSeek 在 2026 年 AI 版圖中的重要地位。
對多數開發者與團隊而言，從官方 API 或可靠聚合器開始是最快的途徑。CometAPI 以精簡化存取脫穎而出——在更廣泛的多模型平台中提供 DeepSeek V4 Pro（與 Flash），進一步降低營運摩擦。無論你在打造程式代理、分析長文件，或最佳化推論成本，V4 Pro 都值得嚴肅評估。
來源與延伸閱讀
- DeepSeek V4 預覽發佈： https://api-docs.deepseek.com/news/news260424/
- DeepSeek 官方定價： https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
- Hugging Face DeepSeek-V4-Pro： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
- 技術報告（arXiv/Hugging Face）：DeepSeek-V4 論文
- Artificial Analysis 報導與 Intelligence Index 報告
- 當代評論與獨立評估（2026）
- CometAPI DeepSeek 模型與文件： https://www.cometapi.com/ 與相關模型頁
本概覽基於截至 2026 年 8 月之公開資訊。投入生產前請務必核對最新官方來源。