2026年計(jì)算機(jī)行業(yè)AI模型系列（三）：DeepSeek V4和Kimi K2.6，性能躍升，國(guó)產(chǎn)算力適配加快

DeepSeek V4 發(fā)布：長(zhǎng)上下文能力突破，開源模 型進(jìn)入百萬(wàn) token 原生時(shí)代

事件：2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 發(fā)布 V4模型，擁有百萬(wàn)字超長(zhǎng)上下文， 在 Agent 能力、世界知識(shí)和推理性能上均實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)與開源領(lǐng)域的領(lǐng)先。本次發(fā)布 的 V4 系列包括 DeepSeek V4-Pro 與 DeepSeek V4-Flash，均支持 1 M 上下文。 其中，V4-Pro 總參數(shù) 1.6T、激活 49 B，定位高難度推理、復(fù)雜分析和 Agent 任 務(wù)；V4-Flash 總參數(shù) 284B、激活 13B，更強(qiáng)調(diào)效率與部署成本。兩款模型均提供 不同推理強(qiáng)度檔位，便于用戶在效果、時(shí)延和成本之間做權(quán)衡。

（一）模型架構(gòu)創(chuàng)新：從 Attention 瓶頸到上下文稀疏化

DeepSeek V4 引入了新的混合注意力機(jī)制。傳統(tǒng) Transformer 在序列長(zhǎng)度持續(xù)上 升后，計(jì)算和顯存壓力都會(huì)明顯增加，這也是超長(zhǎng)上下文長(zhǎng)期難以真正落地的核心 約束。V4 的改進(jìn)方向，正是針對(duì)這一瓶頸。

根據(jù)官方技術(shù)文檔，V4 將 CSA（Compressed Sparse Attention 與 HCA（ Heavily Compressed Attention） 兩類注意力機(jī)制結(jié)合使用，CSA 先對(duì) KV cache 做壓縮，再進(jìn)行稀疏選擇；HCA 采用更高壓縮率，但保留密集注意力計(jì)算； 同時(shí)疊加滑動(dòng)窗口分支，以保留局部依賴關(guān)系。整體思路并不是簡(jiǎn)單把窗口做大， 而是在信息保留和計(jì)算成本之間重新分配資源。 從結(jié)果看，這套機(jī)制本質(zhì)上是把 Attention 由“全量計(jì)算”改成“壓縮后有選擇地計(jì) 算”，從而降低長(zhǎng)序列中的無(wú)效訪存和冗余計(jì)算。與此前主要依賴 MoE 做參數(shù)側(cè) 稀疏化不同，V4把優(yōu)化重點(diǎn)進(jìn)一步推進(jìn)到序列處理路徑，核心目標(biāo)是降低長(zhǎng)上下文 場(chǎng)景下的底層計(jì)算與訪存開銷。

除注意力機(jī)制外，V4 還引入 mHC 以增強(qiáng)深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練穩(wěn)定性，使用 Muon 優(yōu)化 器提升收斂效率，并配合FP4量化感知訓(xùn)練、并行框架和 KV cache 管理做工程適 配。單看某一項(xiàng)改動(dòng)并非完全全新，但幾項(xiàng)升級(jí)圍繞“長(zhǎng)上下文可訓(xùn)練、可推理、可 復(fù)現(xiàn)”協(xié)同展開，說(shuō)明V4更偏向模型結(jié)構(gòu)與工程實(shí)現(xiàn)的協(xié)同優(yōu)化。 后訓(xùn)練部分同樣是 V4 能力提升的重要來(lái)源。按照官方報(bào)告描述，V4延續(xù)了先專才 化、再統(tǒng)一收斂的思路，但將 V3.2 中的混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段替換為OPD（On-Policy Distillation），即先按數(shù)學(xué)、代碼、Agent 等方向訓(xùn)練專家，再把不同能力蒸餾回統(tǒng) 一模型。這種‘先拆分、再整合’的路徑，有助于減少多任務(wù)直接混訓(xùn)時(shí)的能力牽 制，尤其適合當(dāng)前推理、工具使用和代碼任務(wù)差異較大的模型階段。對(duì)產(chǎn)業(yè)觀察而 言，這意味著模型優(yōu)化正在從單一通用指標(biāo)，轉(zhuǎn)向更注重任務(wù)結(jié)構(gòu)的后訓(xùn)練組織方 式。

此外，在具體應(yīng)用方向上，DeepSeek V4 也對(duì) Agent 場(chǎng)景做了較多工程化優(yōu)化。 官方報(bào)告提到的重點(diǎn)包括工具調(diào)用格式調(diào)整、長(zhǎng)鏈任務(wù)中的上下文保留，以及用于 訓(xùn)練和評(píng)測(cè)的 DSec 沙箱基礎(chǔ)設(shè)施等，以及針對(duì) Claude Code 、OpenClaw、 OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 產(chǎn)品進(jìn)行了適配和優(yōu)化，在代碼任務(wù)、 文檔生成任務(wù)等方面表現(xiàn)均有提升。

（二）模型性能：開源第一梯隊(duì)，與閉源前沿仍有差距

從能力結(jié)構(gòu)看，DeepSeek V4 可歸入當(dāng)前開源模型第一梯隊(duì)，其優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在長(zhǎng) 上下文效率和開源模型綜合能力提升上，但在通用知識(shí)和復(fù)雜 Agent 任務(wù)上，與 頭部閉源模型仍有一定差距。整體來(lái)看，DeepSeek V4雖仍落后GPT-5.4與Gemini3.1約3–6個(gè)月，但差距顯著縮小。在性能逐步收斂的背景下，效率、成本和部署能 力的重要性進(jìn)一步提升。 通用知識(shí)方面，V4 領(lǐng)先多數(shù)開源模型。V4-Pro-Max 在 SimpleQA-Verified 上取得 57.9，顯著高于多數(shù)開源模型，但與 Gemini-3.1-Pro High 的 75.6 仍有差距；在數(shù) 學(xué)、STEM、競(jìng)賽型代碼的測(cè)評(píng)也大體呈現(xiàn)開源領(lǐng)先、閉源仍強(qiáng)的格局。 Agent 能力方面，V4 較前代大幅提升，但與海外頂尖模型仍存差距。官方報(bào)告顯 示，V4-Pro-Max 在 SWE Verified 上達(dá)到 80.6，與 Gemini-3.1-Pro High 持平； 但在 Terminal Bench 2.0、Toolathlon 等更強(qiáng)調(diào)復(fù)雜交互和工具調(diào)用的任務(wù)上，較 GPT-5.4 及部分閉源模型仍有差距。 長(zhǎng)上下文方面，V4 的差異化最為明確。在 1M token 場(chǎng)景下，V4-Pro 單 token 推 理 FLOPs 約為 V3.2 的 27%，KV cache 約為其 10%；V4-Flash 則進(jìn)一步降至 約 10% 和 7%。同時(shí)，LongBench-V2、MRCR 1M、CorpusQA 1M 等長(zhǎng)上下文 任務(wù)較前代也有明顯提升。

（三）價(jià)格與效率：長(zhǎng)上下文成本實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性下降，性價(jià)比優(yōu)勢(shì)延續(xù)

對(duì)比海外模型，V4-Pro 與 GPT-5.5、GPT-5.4、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 同樣支持 1M 上下文長(zhǎng)度，但價(jià)格端更低。DeepSeek 官方定價(jià)顯示，V4-Pro 支 持 1M 上下文，緩存未命中輸入/輸出價(jià)格分別為 12元/24元每百萬(wàn) token；相比之 下，OpenAI GPT-5.5 API 標(biāo)價(jià)為 $5/$30 每百萬(wàn) token，Claude Opus 4.7 為 $5/$25 每百萬(wàn) token。因此，在長(zhǎng)文檔處理、代碼庫(kù)級(jí)理解、多輪 Agent 調(diào)用等 高 token 消耗場(chǎng)景中，V4-Pro在單位token成本上具備優(yōu)勢(shì)。 對(duì)比國(guó)內(nèi)模型，阿里 Qwen3.6-Max、Kimi K2.6、GLM-5.1、MiniMax-M2.7 等高端 模型在價(jià)格端同樣具備競(jìng)爭(zhēng)力，但上下文窗口多集中在約 200K–256K 區(qū)間。 DeepSeek V4 將國(guó)產(chǎn)旗艦?zāi)Ｐ屯迫?1M 上下文陣營(yíng)，更適合復(fù)雜 Agent、長(zhǎng)程推 理和超長(zhǎng)文本任務(wù)——V4-Pro 可以承接復(fù)雜 Agent、長(zhǎng)程推理、超長(zhǎng)文本處理和代 碼倉(cāng)庫(kù)級(jí)理解等高上下文依賴任務(wù)；V4-Flash 則在輕量Agent、批量文本處理和成 本敏感型場(chǎng)景中具備應(yīng)用潛力有望在輕量 Agent、批量文本處理和成本敏感型場(chǎng)景 中形成更高性價(jià)比路徑。

DeepSeek V4 的核心邊際變化并非絕對(duì)參數(shù)規(guī)模擴(kuò)張，而是長(zhǎng)上下文推理效率的 系統(tǒng)性改善。根據(jù)官方技術(shù)文檔，在 100 萬(wàn) token 場(chǎng)景下，V4-Pro 單 token 推 理FLOPs降至V3.2的27%，KV cache占用降至10%；V4-Flash則進(jìn)一步壓縮至10% 和7%。這意味著在上下文窗口顯著放大的同時(shí)，單位推理開銷并未線性膨脹，長(zhǎng)上下文應(yīng)用從可運(yùn)行逐步向可部署過(guò)渡。 在旗艦?zāi)Ｐ推毡橄蜷L(zhǎng)上下文、Agent 化和復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行方向演進(jìn)的背景下， DeepSeek V4 已具備與海外頭部模型進(jìn)行部分能力對(duì)比的基礎(chǔ)，同時(shí)延續(xù)了較為突 出的成本優(yōu)勢(shì)。后續(xù)其在代碼生成與理解、長(zhǎng)文檔處理、企業(yè)知識(shí)庫(kù)、多文檔研究和 Agent 工作流等場(chǎng)景中的落地表現(xiàn)，將成為驗(yàn)證模型商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵。 V4-Pro-Max 在部分能力上已接近閉源前沿模型，V4-Flash 則提供了更高性價(jià)比路 徑。其意義不只在于 benchmark 提升，更在于通過(guò)開源生態(tài)、長(zhǎng)上下文能力和低單 位 token 成本，有望壓縮閉源模型在部分高token消耗場(chǎng)景中的價(jià)格溢價(jià)。

Kimi K2.6 發(fā)布，全面精進(jìn)代碼和 Agent 集群能力

事件：2026 年 4 月 20 日，Moonshot AI 發(fā)布 Kimi K2.6。K2.6 強(qiáng)調(diào)長(zhǎng)程代碼任 務(wù)、Agent 自主執(zhí)行、多模態(tài)輸入和 Agent Swarm 編排能力。根據(jù)官方微信公眾 號(hào)，Kimi K2.6 已通過(guò) Kimi.com、Kimi App、API 與 Kimi Code 提供使用，并定 位為具備開源編碼、長(zhǎng)程執(zhí)行和 Agent Swarm 能力的新一代模型。 Kimi API 文檔 顯示，K2.6 支持文本、圖像和視頻輸入，支持思考/非思考模式以及對(duì)話/Agent 任 務(wù)，上下文長(zhǎng)度為 256K。

（一）模型架構(gòu)創(chuàng)新：從單模型推理走向多模態(tài) Agent 編排

Kimi K2.6 的技術(shù)主線圍繞 Agentic Coding、多模態(tài)理解和并行任務(wù)編排展開。 根據(jù) K2.5 官方技術(shù)報(bào)告，K2.5 通過(guò)聯(lián)合文本-視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練、zero-vision SFT、聯(lián)合 多模態(tài) RL，以及 Agent Swarm 機(jī)制，強(qiáng)化文本、視覺(jué)、推理和工具調(diào)用之間的協(xié) 同；Agent Swarm 可將復(fù)雜任務(wù)拆解為異構(gòu)子問(wèn)題并行執(zhí)行。 從 K2.6 的公開信息看，這一思路被進(jìn)一步工程化。官方博客稱，K2.6 的 Agent Swarm 可動(dòng)態(tài)拆解任務(wù)，并由自創(chuàng)建的領(lǐng)域子 Agent 并發(fā)執(zhí)行；其規(guī)模從 K2.5 的 100 個(gè)子 Agent、1,500 步，擴(kuò)展到 K2.6 的 300 個(gè)子 Agent、4,000 步協(xié)同 執(zhí)行。因此， Kimi 的核心優(yōu)化方向，是把復(fù)雜 Agent 工作流從單條長(zhǎng)鏈路改造成 多 Agent 橫向擴(kuò)展，通過(guò)并行搜索、并行文檔分析、并行代碼修改和并行內(nèi)容生成 降低端到端任務(wù)時(shí)間。 在多模態(tài)方向上，Kimi K2.6 延續(xù)了 K2.5 的多模態(tài)路線。根據(jù)官方技術(shù)文檔，K2.5 模型采用 MoonViT-3D、MLP projector 與 Kimi K2 MoE 語(yǔ)言模型組合，并通過(guò)圖 文視頻聯(lián)合訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)視覺(jué)與語(yǔ)言能力的協(xié)同增強(qiáng)；其視頻理解中還通過(guò)時(shí)序壓縮， 在同一上下文窗口下處理更長(zhǎng)視頻。K2.6 進(jìn)一步明確其支持文本、圖像和視頻輸入， 這使其更適合前端生成、視覺(jué)轉(zhuǎn)代碼、視頻理解和多模態(tài) Agent 場(chǎng)景。

（二）模型性能：代碼與 Agent 場(chǎng)景突出

從能力結(jié)構(gòu)看，Kimi K2.6 的差異化主要體現(xiàn)在 長(zhǎng)程代碼、復(fù)雜工程任務(wù)和自主 Agent 執(zhí)行。官方博客顯示，K2.6 面對(duì)不同編程語(yǔ)言（如 Rust、Go、Python）和 任務(wù)場(chǎng)景（如前端、運(yùn)維、性能優(yōu)化）均具備更可靠的泛化能力；在官方博客示例 中，K2.6 曾在 12 小時(shí)以上連續(xù)執(zhí)行、4000 多次工具調(diào)用和 14 輪迭代中完成本 地模型推理優(yōu)化任務(wù)。 在企業(yè)和開發(fā)者側(cè)反饋中，K2.6 在工程可靠性上也有所提升。例如 CodeBuddy 內(nèi) 部評(píng)測(cè)顯示，K2.6 代碼生成準(zhǔn)確率提升 12%，長(zhǎng)上下文穩(wěn)定性提升 18%，工具調(diào) 用成功率達(dá)到 96.60%；Vercel 反饋稱其在 Next.js benchmark 上提升超過(guò) 50%， 并認(rèn)為其性價(jià)比適合 Agentic Coding 和前端生成。這些數(shù)據(jù)更多來(lái)自合作方和內(nèi) 部評(píng)估，但能反映 K2.6 的產(chǎn)品化方向：不是追求單一問(wèn)答 benchmark，而是強(qiáng)化 長(zhǎng)時(shí)間、多步驟、真實(shí)工程環(huán)境中的完成率和穩(wěn)定性。 Agent 能力方面，K2.6 強(qiáng)調(diào)持續(xù)執(zhí)行和主動(dòng)協(xié)作。官方博客提到，K2.6 可在 OpenClaw、Hermes 等自主 Agent 場(chǎng)景中運(yùn)行，并在內(nèi)部案例中支持 5 天自主工 程工作流，覆蓋監(jiān)控、事故響應(yīng)和系統(tǒng)運(yùn)維等任務(wù)，表明 Kimi K2.6 的 Agent 能力 更偏向真實(shí)工作流執(zhí)行，而不只是一次性工具調(diào)用。