逛逛GitHub 2026-04-24 11:42 浙江
核心点:
① 百万上下文标配,全新 token 压缩 + DSA 稀疏注意力,计算量远低于传统方案
② 两个版本:V4-Pro(1.6T 参数,49B激活)和 V4-Flash(更轻更快更便宜)
③ Agent 能力开源最强,内部已替代使用,体验优于 Sonnet 4.5,接近 Opus 4.6 非思考模式
④ 推理性能超越所有已公开评测的开源模型,比肩顶级闭源
⑤ API 已上线:model 参数改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash,支持思考/非思考模式
⑥ 针对 Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化
⑦ 权重开源在 HuggingFace 和 ModelScope,技术报告同步公开
⑧ 旧模型名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 三个月后停用(2026-07-24)
怎么用:
① 在线体验:chat.deepseek.com 或官方 App
② API 调用:base_url 不变,model 参数改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash
相关链接:
① 模型权重:https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
② 国内镜像:https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4
③ 技术报告:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
④ API 文档:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode






DeepSeek 本地部署内容重点
这篇内容围绕《DeepSeek V4 来了。》做进一步整理,重点不是简单收藏资源名,而是帮助你判断它和当前任务是否匹配。建议先看清楚学习目标、使用场景和目录结构,再决定是否继续投入时间。
适合谁先看
- 正在查找DeepSeek 本地部署、相关课程或实操案例,想快速判断内容价值的人。
- 已经接触过AI、DeepSeek、DeepSeek V4、人工智能、开源项目,但还缺少系统路线和落地步骤的人。
- 希望把教程内容转成真实项目、自动化流程、作品交付或效率提升的人。
学习前先确认什么
- 先确认核心目标:硬件条件、模型选择、Ollama 路线、本地运行和 API 接入。
- 再确认自己的基础:先跑出最小可用版本,再考虑知识库、脚本、自动化或 Agent 工作流。
- 最后确认风险点:重点检查显存、模型大小、下载来源、启动参数和响应速度。
推荐使用方式
- 先通读介绍,提取目录、工具、平台、交付物和适合人群。
- 把课程或资源拆成 3 个小目标:能跑通、能复现、能独立改造。
- 学习过程中记录环境、账号、插件、模型、提示词和报错,方便后续复盘。
- 完成后用一个小项目验证,而不是只停留在看完课程或收藏资料。
常见问题
这类DeepSeek 本地部署内容适合零基础吗?
如果你是零基础,建议先从安装、账号、基础概念和最小可用案例开始,不要一开始就追求复杂工作流。能独立复现一个小结果,比一次性看完大量章节更重要。
怎么判断它是否值得长期学习?
看三个信号:内容是否有清晰目录,是否覆盖实际操作,是否能解决明确问题。如果只有概念介绍或资源堆叠,就更适合当作补充材料,而不是主线教程。
相关阅读和学习路线
如果你想继续沿着“DeepSeek 本地部署”这个方向学习,可以先从下面这些站内内容建立路线,再回到本文判断具体资源是否适合自己。



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