DeepSeek V4有幾勁？預覽版發布後要點睇

發布狀態：穩陣講法係「預覽版已出」

目前最硬淨嘅證據係，DeepSeek API Docs新聞頁喺2026年4月24日列出「DeepSeek-V4 Preview Release」。

呢點要同之前嘅報道分開睇。Kili Technology喺2026年3月中旬仍指V4未正式發布；Tokenmix亦喺2026年4月21日報道V4仍未發布。 所以比較準確嘅講法唔係「完整版已經大規模穩定開放」，而係「預覽版發布後，市場開始進入早期評估階段」。

Pixverse就4月24日V4預覽版提到，DeepSeek V4有100萬token級上下文，並可透過deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash作API存取。 但實際可用範圍、型號設定同規格，可能因帳戶、地區、API方案或發布節奏而有差異；真正落地前，仍應以官方API文件為準。

邊啲地方最值得留意？

1. 編程能力：最受關注，但跑分要查證

DeepSeek V4最多人睇住嘅賣點之一係寫code、改bug同處理軟件開發任務。NXCode形容V4可能係一個大型MoE模型，配合100萬token級上下文同強勁編程指標；但同時亦明確提醒，相關基準測試主張仍未經驗證。

Overchat提到，X上曾流傳所謂SWE-bench Verified跑分，聲稱V4成績非常高；但同一張圖入面嘅AIME 2026分數有不自然之處，並被社群註記指出很可能係假圖。 換句話講，對V4編程能力有期待係合理，但如果只靠流傳截圖或單一跑分就決定搬上生產環境，就太心急。

2. 長上下文：100萬token好吸引，但唔等於一定識用

多篇外部文章提到，DeepSeek V4可能支援100萬token級上下文。 如果實際運行時真係穩定，呢點對處理長規格書、大型codebase、合約、研究報告或者企業內部文件嘅RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）會好有價值。

但「放得入好多字」同「真係搵得到重點、推理得啱」係兩回事。SitePoint亦提醒，喺未有公開分數嘅情況下，唔應該憑空斷言具體差距；它較保守地將V4可能擅長嘅領域歸納為編程、多語言生成、長上下文資訊檢索同結構化推理。

3. 價格效率：可能係最大殺傷力之一

DeepSeek V4另一個令人留意嘅位係性價比。Simon Willison形容DeepSeek V4係以較低成本提供接近前沿模型能力嘅選項。

不過，企業或開發團隊計數時唔應該只睇每百萬token單價。真正成本仲包括延遲、重試率、失敗率、輸出質素、長文輸入時嘅總token量，以及工程團隊為咗補救錯誤而花嘅時間。最終平唔平，要用自己嘅工作流去量度。

同GPT、Gemini相比，V4大概企喺邊？

現階段比較穩陣嘅判斷係：DeepSeek V4好可能已經接近前沿級，但未能清楚證明它已經全面超越最新頂級模型。

Simon Willison引述嘅整理指，DeepSeek-V4-Pro-Max透過擴展推理token，在標準推理基準上表現高於GPT-5.2同Gemini-3.0-Pro；但仍略低於GPT-5.4同Gemini-3.1-Pro。 如果按呢個框架理解，V4更似係一個貼近最前線、但仍大約落後最新頂尖模型數個月距離嘅模型，而唔係已經穩坐「全球最強」。

要分清楚資料可信度

DeepSeek V4最容易被高估嘅位，就係有人抽出幾個好靚嘅數字，然後直接下結論話「世界最強」。開發者基準測試當然重要，但未經第三方重現嘅數字，應該等到更多驗證先好當真。

如果公司或開發者想試，應該點試？

如果你真係想將DeepSeek V4列入生產候選，最實際係先做細規模PoC（概念驗證），而唔係直接睇排行榜換模型。以下幾項特別值得量度：

1. 程式碼修復：用自己repo入面嘅bug修復、測試生成、重構任務，睇正確率同返工次數。
2. 長文RAG：用長規格書、內部文件或技術文檔，測試它可唔可以搵到正確段落，並提供有根據嘅答案。
3. Agent流程：評估多步計劃、工具調用、遇錯恢復同長對話穩定性。
4. 多語言任務：測試摘要、FAQ、技術文件、繁體中文／英文混合內容等情境；SitePoint亦將多語言生成列為V4可能擅長嘅領域之一。
5. 成本同速度：除咗API單價，仲要量度回應時間、重試率、失敗率，以及長上下文任務嘅總成本。

暫時評價

DeepSeek V4係一個官方已確認進入預覽階段、值得密切留意嘅模型。 如果外部文章提到嘅長上下文、編程能力同價格效率能夠喺實際工作負載中重現，它有機會成為開發輔助、RAG同Agent應用入面相當有競爭力嘅選擇。

但另一方面，現時圍繞V4嘅部分亮眼跑分仍夾雜未驗證資訊同可疑外洩資料。 所以最合理結論係：DeepSeek V4睇落相當強，但未到可以斷言「全球最強」嘅階段。真正導入前，應該用自己嘅任務測性能、成本同穩定性。