DeepSeek V4 震撼灰测：百万 Token 上下文与 2025 知识库全解析

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引言：DeepSeek 的春节前“深水炸弹”

就在全球 AI 开发者都在期待 DeepSeek 的下一步动作时，这家以高性价比和极致架构著称的国产大模型厂商在春节前夕悄然释放了重磅更新。2 月 11 日，不少细心的用户发现，DeepSeek 的 App 和网页端已经开始灰度测试一项足以改变游戏规则的升级：上下文窗口从 V3 版本的 128K 直接跃升至 1M（百万）token。

这不仅是一次简单的参数调整，更预示着传闻中的 DeepSeek V4 或已进入发布倒计时。作为关注 AI资讯 和 AGI 进展的读者，我们需要深入挖掘这次灰度测试背后隐藏的技术逻辑与行业信号。更多前沿 AI新闻 和 大模型 动态，欢迎访问 https://aigc.bar。

百万上下文：跻身长文本处理第一梯队

在此前的版本中，DeepSeek V3 系列虽然在推理能力上表现卓越，但 128K 的上下文容量在处理超长文档、复杂代码库或全书翻译时略显捉襟见肘。此次灰度测试直接将窗口拉升到 1M token，意味着 DeepSeek 已在长文本维度上正式对标 Google 的 Gemini 系列。

1M token 的上下文意味着什么？这意味着你可以一次性向模型喂入数本长篇小说，或者整个中型项目的源代码。对于开发者和专业研究人员来说，这种“过目不忘”的能力将极大地提升生产力，减少了因上下文截断而导致的逻辑断层。

知识库跨越式更新：截止至 2025 年 5 月

除了上下文的长度，模型“脑海”中的知识新鲜度同样令人惊叹。根据测试反馈，该模型自述的知识截止日期已更新至 2025 年 5 月。在不联网的状态下，它已经能够准确回答 2025 年 4 月发生的社会新闻与科技动态。

这种更新频率在当前的 LLM 领域是非常罕见的，通常大模型的预训练数据会有半年到一年的滞后。DeepSeek 这种近乎“实时”的更新能力，不仅展示了其高效的数据处理流水线，也让用户在进行 Prompt 创作和信息检索时能获得更具时效性的反馈。

技术拆解：Model 1 架构与 Engram 模块的合力

此次灰度测试并非空穴来风。早前在 DeepSeek 的 GitHub 仓库 FlashMLA 中，开发者就发现了一个代号为 “Model 1” 的神秘分支。代码显示，该模型在 KV 缓存布局、稀疏性处理和 FP8 数据格式解码上与当前的 V3.2 架构有显著差异，这指向了一次底层的架构重构。

结合 DeepSeek 近期发表的论文，我们可以窥见其背后的技术支撑： 1. Engram 模块：引入了“条件记忆”机制，通过哈希查找取代昂贵的神经网络计算。这种“查算分离”的架构极大地降低了超长上下文下的推理开销。 2. mHC 机制：解决了大规模模型训练中的稳定性问题，为更深、更广的模型训练提供了保障。

这些技术的融合，使得新模型在反应速度上甚至优于现有的 671B 规模的 V3 模型，有测试者猜测，灰度测试的版本可能是一个经过高度优化的 200B 规模模型。

展望：DeepSeek V4 会是今年的“年夜饭”吗？

去年 DeepSeek R1 在农历新年前夕发布，彻底颠覆了全球对国产大模型的认知。而今年的这一系列动作——从百万上下文灰测到知识库更新，更像是正式发布前的“开胃菜”。

目前的灰度版本仍为纯文本模型，尚未整合多模态能力。但随着 DeepSeek V4 的脚步临近，我们有理由期待一个集超长上下文、实时知识库、极致推理速度以及多模态识别于一体的全能型旗舰模型。

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结论

DeepSeek 的这次悄然升级，再次证明了其在技术创新上的“快、准、狠”。无论是百万 token 的突破，还是 2025 年知识库的更新，都展示了国产大模型在 AGI 征途上的雄厚实力。真正的“年夜饭”或许即将来临，让我们拭目以待。

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