DeepSeek V4 正式版箭在弦上：对标 Kimi K3，国产大模型新一轮正面交锋来了

说明：截至2026年7月21日，DeepSeek官方尚未公布V4正式版的具体发布日期。当前已经上线的是DeepSeek V4预览版。本文所说的"正式版即将上线"，是结合模型迁移、旧接口停用等信号作出的行业判断，并非官方发布公告。

前脚，月之暗面刚刚发布拥有2.8万亿参数、100万Token上下文的Kimi K3；后脚，DeepSeek V4正式版的讨论便迅速升温。

这一次，两家公司争夺的已经不只是"国产最强大模型"的头衔。

它们真正瞄准的是同一块市场：

长程编程、复杂推理、知识工作和Agent智能体。

过去，国产大模型的竞争往往集中在参数规模、榜单成绩和API价格；而到了DeepSeek V4与Kimi K3这一代，竞争已经进入新的阶段：

谁能够让模型连续工作更久、调用更多工具、处理更大的项目，并真正完成一项复杂任务？

这场国产大模型的正面交锋，可能才刚刚开始。

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一、Kimi K3先出牌：2.8万亿参数，把模型规模推到新高度

Kimi K3最吸睛的标签，无疑是2.8万亿参数。

根据月之暗面官方资料，Kimi K3是目前Kimi能力最强的旗舰模型，也是首个达到2.8万亿参数规模的开放模型。模型采用MoE混合专家架构，在896个专家中选择16个参与计算，既扩大了模型容量，也尽可能控制单次推理成本。

但Kimi K3真正值得关注的，并不只是"大"。

它同时具备三项关键能力：

• 原生视觉理解；
• 100万Token上下文窗口；
• 面向长程编程、知识工作和复杂推理进行专项优化。

换句话说，Kimi K3想解决的不是"回答一道题"，而是让模型持续阅读代码、查看截图、调用终端、修改项目，并在较少人工干预的情况下完成长时间工程任务。

Kimi K3不只是扩大参数规模，也在重新定义开放模型处理长程任务的能力边界。

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二、DeepSeek V4并不是"还没来"，而是已经完成第一轮亮剑

严格来说，DeepSeek V4并非一款完全未知的模型。

2026年4月，DeepSeek已经正式上线V4预览版，并推出两个不同定位的版本：

DeepSeek V4-Pro

总参数规模约为1.6万亿，推理时激活约490亿参数，主要面向复杂推理、Agent任务、知识工作和高难度编程。

DeepSeek V4-Flash

总参数规模约为2840亿，激活约130亿参数，主打速度、成本与轻量化调用。

两个版本均支持100万Token上下文，最大输出长度达到384K，同时兼容思考模式、非思考模式、工具调用、JSON输出和Anthropic接口。

DeepSeek官方表示，V4-Pro在Agentic Coding评测中达到开源模型领先水平；内部使用反馈认为，其实际交付质量接近部分顶级闭源模型的非思考模式，但与更高强度的闭源推理模式仍存在差距。

这个表述其实很重要。

DeepSeek没有单纯强调参数规模，而是把重点放在了两个词上：

Agent能力和推理效率。

相比单一旗舰模型，DeepSeek选择用Pro与Flash覆盖高性能和高性价比两类需求。

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三、DeepSeek V4与Kimi K3，真正比的是什么？

只看参数，Kimi K3的2.8万亿显然更加震撼。

但参数总量并不能直接等于最终能力。

MoE模型每次推理只会激活部分专家，因此判断模型效率，还需要同时观察激活参数、注意力结构、推理成本、工具调用稳定性和真实任务完成率。

这一代模型的比较标准不能再只是"谁写出的代码看起来更好"。

真正应该测试的是：

给模型一个真实项目和数小时执行时间，最后谁能把项目完整跑起来？

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四、两条技术路线，正在形成明显分野

Kimi K3和DeepSeek V4都采用了面向长上下文的架构创新，但路线并不完全相同。

Kimi K3基于KDA混合线性注意力机制和Attention Residuals构建，并结合Stable LatentMoE扩大专家规模。官方称，这些改进让K3相较K2的整体扩展效率提高约2.5倍。

DeepSeek V4则引入新的Token压缩注意力机制，并结合DeepSeek Sparse Attention，重点降低长上下文推理对计算和显存的需求。DeepSeek同时宣布，100万上下文将成为其官方模型服务的标准配置。

简单理解：

• Kimi K3更像是在扩大模型能力上限；
• DeepSeek V4更关注如何把强能力以更低成本交付出来。

一个不断向规模边界推进，一个延续"高性能、低成本"的技术路线。

这也是两者最值得观察的区别。

Kimi K3冲击规模与多模态上限，DeepSeek V4继续强化推理效率与Agent落地能力。

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五、DeepSeek V4正式版，最可能补强哪些能力？

目前官方尚未明确公布DeepSeek V4正式版的发布时间和完整升级内容。

不过，从预览版的产品路线来看，正式版可能会重点解决三个问题。

第一，进一步提高复杂Agent任务成功率

预览版已经证明V4-Pro能够完成较复杂的代码和文档任务，但Agent真正落地，需要模型在数十次甚至数百次工具调用中保持稳定。

正式版最关键的升级，不一定是榜单多提高几分，而是降低任务执行中的中断率和返工率。

第二，增强多模态与界面操作能力

面对原生多模态的Kimi K3，仅依赖文本和代码能力已经不足以覆盖下一代Agent场景。

图片理解、页面识别、软件界面操作和视觉反馈闭环，可能成为DeepSeek后续必须补齐的能力。

第三，继续拉低顶级模型的使用成本

DeepSeek V4-Flash当前缓存未命中的百万输入Token价格为1元，百万输出Token价格为2元；V4-Pro分别为3元和6元。

如果正式版能够在保持价格优势的同时继续提高Agent和推理能力，DeepSeek仍然可能依靠成本优势快速进入开发工具、企业应用和模型聚合平台。

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六、这场竞争，没有必要急着判断谁"碾压"谁

Kimi K3的优势非常明确：

更大的参数规模、原生多模态、百万上下文，以及面向长程任务的激进架构。

DeepSeek V4的优势同样清晰：

更成熟的双模型产品布局、更低的API价格，以及在推理和Agentic Coding上的持续投入。

但目前公开的性能数据大多来自厂商自身评测，而且两家公司采用的测试设置、思考强度和工具环境并不完全一致。

因此，现阶段直接宣布某一方"全面领先"，意义并不大。

真正具有参考价值的对比，应该来自同一环境下的真实任务：

• 谁能独立修复一个大型项目；
• 谁能准确分析数百页行业资料；
• 谁能连续调用工具而不偏离目标；
• 谁能以更低成本完成同样质量的交付；
• 谁能把演示级Agent变成稳定的生产工具。

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结语

Kimi K3发布后，国产大模型的参数规模被推到了一个新的高度。

而DeepSeek V4正式版一旦完成进一步升级，双方的竞争将不再局限于"谁更会聊天"，而会全面进入代码开发、知识工作、企业Agent和复杂任务执行领域。

上一轮竞争，比的是模型能不能回答问题。

这一轮竞争，比的是模型能不能真正完成工作。

Kimi K3已经率先出牌，接下来，就看DeepSeek V4正式版会如何回应。

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