2026年计算机行业AI模型系列（三）：DeepSeek V4和Kimi K2.6，性能跃升，国产算力适配加快

DeepSeek V4 发布：长上下文能力突破，开源模 型进入百万 token 原生时代

事件：2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布 V4模型，拥有百万字超长上下文， 在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。本次发布 的 V4 系列包括 DeepSeek V4-Pro 与 DeepSeek V4-Flash，均支持 1 M 上下文。 其中，V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49 B，定位高难度推理、复杂分析和 Agent 任 务；V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，更强调效率与部署成本。两款模型均提供 不同推理强度档位，便于用户在效果、时延和成本之间做权衡。

（一）模型架构创新：从 Attention 瓶颈到上下文稀疏化

DeepSeek V4 引入了新的混合注意力机制。传统 Transformer 在序列长度持续上 升后，计算和显存压力都会明显增加，这也是超长上下文长期难以真正落地的核心 约束。V4 的改进方向，正是针对这一瓶颈。

根据官方技术文档，V4 将 CSA（Compressed Sparse Attention 与 HCA（ Heavily Compressed Attention） 两类注意力机制结合使用，CSA 先对 KV cache 做压缩，再进行稀疏选择；HCA 采用更高压缩率，但保留密集注意力计算； 同时叠加滑动窗口分支，以保留局部依赖关系。整体思路并不是简单把窗口做大， 而是在信息保留和计算成本之间重新分配资源。 从结果看，这套机制本质上是把 Attention 由“全量计算”改成“压缩后有选择地计 算”，从而降低长序列中的无效访存和冗余计算。与此前主要依赖 MoE 做参数侧 稀疏化不同，V4把优化重点进一步推进到序列处理路径，核心目标是降低长上下文 场景下的底层计算与访存开销。

除注意力机制外，V4 还引入 mHC 以增强深层网络训练稳定性，使用 Muon 优化 器提升收敛效率，并配合FP4量化感知训练、并行框架和 KV cache 管理做工程适 配。单看某一项改动并非完全全新，但几项升级围绕“长上下文可训练、可推理、可 复现”协同展开，说明V4更偏向模型结构与工程实现的协同优化。 后训练部分同样是 V4 能力提升的重要来源。按照官方报告描述，V4延续了先专才 化、再统一收敛的思路，但将 V3.2 中的混合强化学习阶段替换为OPD（On-Policy Distillation），即先按数学、代码、Agent 等方向训练专家，再把不同能力蒸馏回统 一模型。这种‘先拆分、再整合’的路径，有助于减少多任务直接混训时的能力牵 制，尤其适合当前推理、工具使用和代码任务差异较大的模型阶段。对产业观察而 言，这意味着模型优化正在从单一通用指标，转向更注重任务结构的后训练组织方 式。

此外，在具体应用方向上，DeepSeek V4 也对 Agent 场景做了较多工程化优化。 官方报告提到的重点包括工具调用格式调整、长链任务中的上下文保留，以及用于 训练和评测的 DSec 沙箱基础设施等，以及针对 Claude Code 、OpenClaw、 OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化，在代码任务、 文档生成任务等方面表现均有提升。

（二）模型性能：开源第一梯队，与闭源前沿仍有差距

从能力结构看，DeepSeek V4 可归入当前开源模型第一梯队，其优势主要体现在长 上下文效率和开源模型综合能力提升上，但在通用知识和复杂 Agent 任务上，与 头部闭源模型仍有一定差距。整体来看，DeepSeek V4虽仍落后GPT-5.4与Gemini3.1约3–6个月，但差距显著缩小。在性能逐步收敛的背景下，效率、成本和部署能 力的重要性进一步提升。 通用知识方面，V4 领先多数开源模型。V4-Pro-Max 在 SimpleQA-Verified 上取得 57.9，显著高于多数开源模型，但与 Gemini-3.1-Pro High 的 75.6 仍有差距；在数 学、STEM、竞赛型代码的测评也大体呈现开源领先、闭源仍强的格局。 Agent 能力方面，V4 较前代大幅提升，但与海外顶尖模型仍存差距。官方报告显 示，V4-Pro-Max 在 SWE Verified 上达到 80.6，与 Gemini-3.1-Pro High 持平； 但在 Terminal Bench 2.0、Toolathlon 等更强调复杂交互和工具调用的任务上，较 GPT-5.4 及部分闭源模型仍有差距。 长上下文方面，V4 的差异化最为明确。在 1M token 场景下，V4-Pro 单 token 推 理 FLOPs 约为 V3.2 的 27%，KV cache 约为其 10%；V4-Flash 则进一步降至 约 10% 和 7%。同时，LongBench-V2、MRCR 1M、CorpusQA 1M 等长上下文 任务较前代也有明显提升。

（三）价格与效率：长上下文成本实现结构性下降，性价比优势延续

对比海外模型，V4-Pro 与 GPT-5.5、GPT-5.4、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 同样支持 1M 上下文长度，但价格端更低。DeepSeek 官方定价显示，V4-Pro 支 持 1M 上下文，缓存未命中输入/输出价格分别为 12元/24元每百万 token；相比之 下，OpenAI GPT-5.5 API 标价为 $5/$30 每百万 token，Claude Opus 4.7 为 $5/$25 每百万 token。因此，在长文档处理、代码库级理解、多轮 Agent 调用等 高 token 消耗场景中，V4-Pro在单位token成本上具备优势。 对比国内模型，阿里 Qwen3.6-Max、Kimi K2.6、GLM-5.1、MiniMax-M2.7 等高端 模型在价格端同样具备竞争力，但上下文窗口多集中在约 200K–256K 区间。 DeepSeek V4 将国产旗舰模型推入 1M 上下文阵营，更适合复杂 Agent、长程推 理和超长文本任务——V4-Pro 可以承接复杂 Agent、长程推理、超长文本处理和代 码仓库级理解等高上下文依赖任务；V4-Flash 则在轻量Agent、批量文本处理和成 本敏感型场景中具备应用潜力有望在轻量 Agent、批量文本处理和成本敏感型场景 中形成更高性价比路径。

DeepSeek V4 的核心边际变化并非绝对参数规模扩张，而是长上下文推理效率的 系统性改善。根据官方技术文档，在 100 万 token 场景下，V4-Pro 单 token 推 理FLOPs降至V3.2的27%，KV cache占用降至10%；V4-Flash则进一步压缩至10% 和7%。这意味着在上下文窗口显著放大的同时，单位推理开销并未线性膨胀，长上下文应用从可运行逐步向可部署过渡。 在旗舰模型普遍向长上下文、Agent 化和复杂任务执行方向演进的背景下， DeepSeek V4 已具备与海外头部模型进行部分能力对比的基础，同时延续了较为突 出的成本优势。后续其在代码生成与理解、长文档处理、企业知识库、多文档研究和 Agent 工作流等场景中的落地表现，将成为验证模型商业价值的关键。 V4-Pro-Max 在部分能力上已接近闭源前沿模型，V4-Flash 则提供了更高性价比路 径。其意义不只在于 benchmark 提升，更在于通过开源生态、长上下文能力和低单 位 token 成本，有望压缩闭源模型在部分高token消耗场景中的价格溢价。

Kimi K2.6 发布，全面精进代码和 Agent 集群能力

事件：2026 年 4 月 20 日，Moonshot AI 发布 Kimi K2.6。K2.6 强调长程代码任 务、Agent 自主执行、多模态输入和 Agent Swarm 编排能力。根据官方微信公众 号，Kimi K2.6 已通过 Kimi.com、Kimi App、API 与 Kimi Code 提供使用，并定 位为具备开源编码、长程执行和 Agent Swarm 能力的新一代模型。 Kimi API 文档 显示，K2.6 支持文本、图像和视频输入，支持思考/非思考模式以及对话/Agent 任 务，上下文长度为 256K。

（一）模型架构创新：从单模型推理走向多模态 Agent 编排

Kimi K2.6 的技术主线围绕 Agentic Coding、多模态理解和并行任务编排展开。 根据 K2.5 官方技术报告，K2.5 通过联合文本-视觉预训练、zero-vision SFT、联合 多模态 RL，以及 Agent Swarm 机制，强化文本、视觉、推理和工具调用之间的协 同；Agent Swarm 可将复杂任务拆解为异构子问题并行执行。 从 K2.6 的公开信息看，这一思路被进一步工程化。官方博客称，K2.6 的 Agent Swarm 可动态拆解任务，并由自创建的领域子 Agent 并发执行；其规模从 K2.5 的 100 个子 Agent、1,500 步，扩展到 K2.6 的 300 个子 Agent、4,000 步协同 执行。因此， Kimi 的核心优化方向，是把复杂 Agent 工作流从单条长链路改造成 多 Agent 横向扩展，通过并行搜索、并行文档分析、并行代码修改和并行内容生成 降低端到端任务时间。 在多模态方向上，Kimi K2.6 延续了 K2.5 的多模态路线。根据官方技术文档，K2.5 模型采用 MoonViT-3D、MLP projector 与 Kimi K2 MoE 语言模型组合，并通过图 文视频联合训练实现视觉与语言能力的协同增强；其视频理解中还通过时序压缩， 在同一上下文窗口下处理更长视频。K2.6 进一步明确其支持文本、图像和视频输入， 这使其更适合前端生成、视觉转代码、视频理解和多模态 Agent 场景。

（二）模型性能：代码与 Agent 场景突出

从能力结构看，Kimi K2.6 的差异化主要体现在 长程代码、复杂工程任务和自主 Agent 执行。官方博客显示，K2.6 面对不同编程语言（如 Rust、Go、Python）和 任务场景（如前端、运维、性能优化）均具备更可靠的泛化能力；在官方博客示例 中，K2.6 曾在 12 小时以上连续执行、4000 多次工具调用和 14 轮迭代中完成本 地模型推理优化任务。 在企业和开发者侧反馈中，K2.6 在工程可靠性上也有所提升。例如 CodeBuddy 内 部评测显示，K2.6 代码生成准确率提升 12%，长上下文稳定性提升 18%，工具调 用成功率达到 96.60%；Vercel 反馈称其在 Next.js benchmark 上提升超过 50%， 并认为其性价比适合 Agentic Coding 和前端生成。这些数据更多来自合作方和内 部评估，但能反映 K2.6 的产品化方向：不是追求单一问答 benchmark，而是强化 长时间、多步骤、真实工程环境中的完成率和稳定性。 Agent 能力方面，K2.6 强调持续执行和主动协作。官方博客提到，K2.6 可在 OpenClaw、Hermes 等自主 Agent 场景中运行，并在内部案例中支持 5 天自主工 程工作流，覆盖监控、事故响应和系统运维等任务，表明 Kimi K2.6 的 Agent 能力 更偏向真实工作流执行，而不只是一次性工具调用。