Hướng dẫn toàn diện về DeepSeek V4: Tính năng, benchmark, so sánh với các đối thủ

Sau nhiều tháng đồn đoán và ngay sau khi ra mắt GPT-5.5 và Claude Opus 4.7, DeepSeek cuối cùng đã phát hành DeepSeek V4. Phiên bản này bao gồm hai mô hình xem trước, V4-Pro và V4-Flash, được định giá cạnh tranh và hiệu năng gần như vượt trội.

DeepSeek V4-Pro tự hào có tổng cộng 1,6 nghìn tỷ tham số với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token theo mặc định. DeepSeek tuyên bố rằng nó chỉ chậm hơn các mô hình khép kín tiên tiến nhất từ ​​3 đến 6 tháng trong khi có giá chỉ bằng một phần nhỏ so với những đối thủ cạnh tranh như OpenAI và Anthropic.

Bài viết này sẽ đề cập đến bản phát hành DeepSeek V4, xem xét các tính năng chính, hiệu năng benchmark và so sánh nó với các đối thủ cạnh tranh.

DeepSeek V4 là gì?

DeepSeek V4 là dòng mô hình ngôn ngữ lớn, trọng lượng mở mới được mong đợi từ lâu của phòng thí nghiệm AI DeepSeek từ Trung Quốc. Được phát hành vào ngày 24 tháng 4 năm 2026, dòng V4 có hai phiên bản: DeepSeek-V4-Pro và DeepSeek-V4-Flash. Cả hai mô hình đều sử dụng kiến ​​trúc Mixture of Experts (MoE) và cung cấp cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ 1 triệu token theo mặc định.

Điều làm cho DeepSeek V4 trở thành một bản phát hành quan trọng trong ngành là sự kết hợp giữa hiệu năng gần như vượt trội và giá cả siêu cạnh tranh. Mô hình V4-Pro tự hào có tổng cộng 1,6 nghìn tỷ tham số (49 tỷ tham số hoạt động), khiến nó trở thành mô hình trọng lượng mở lớn nhất hiện có.

Mặc dù có kích thước lớn, DeepSeek tuyên bố rằng nó chỉ chậm hơn các mô hình đóng tiên tiến nhất từ ​​3 đến 6 tháng trong khi giá chỉ bằng một phần nhỏ so với các đối thủ cạnh tranh như OpenAI và Anthropic.

Những tính năng chính của DeepSeek V4

Hãy cùng xem xét một số tính năng nổi bật của phiên bản mới nhất:

Cải tiến cấu trúc và hiệu quả xử lý ngữ cảnh 1 triệu token

Tính năng nổi bật của DeepSeek V4 là khả năng xử lý ngữ cảnh dài một cách hiệu quả cao.

Theo ghi chú kỹ thuật, dòng V4 sử dụng Hybrid Attention Architecture kết hợp giữa Compressed Sparse Attention (CSA) và Heavily Compressed Attention (HCA).

Nhờ những thay đổi về cấu trúc này, ngữ cảnh 1 triệu token hiện là tiêu chuẩn trên tất cả các dịch vụ DeepSeek.

DeepSeek tuyên bố rằng, trong kịch bản ngữ cảnh 1 triệu token, DeepSeek-V4-Pro chỉ yêu cầu 27% số phép tính FLOPs suy luận token đơn và chỉ 10% cache KV so với phiên bản tiền nhiệm, DeepSeek-V3.2.

Ba chế độ suy luận

Để cung cấp cho người dùng khả năng kiểm soát chi tiết về độ trễ và hiệu suất, DeepSeek V4 bao gồm ba chế độ suy luận:

• Non-think: Phản hồi nhanh chóng, trực quan cho các tác vụ thường nhật và các quyết định rủi ro thấp.

• Think High: Phân tích logic có ý thức, chậm hơn nhưng có độ chính xác cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.

• Think Max: Đẩy khả năng suy luận đến mức tối đa tuyệt đối để khám phá giới hạn khả năng của mô hình.

Khả năng agentic được nâng cao

DeepSeek V4 rõ ràng được tối ưu hóa cho lập trình agentic. Ghi chú phát hành cho biết nó tích hợp liền mạch với các AI agent hàng đầu như Claude Code, OpenClaw và OpenCode, nó đã và đang thúc đẩy cơ sở hạ tầng lập trình agentic nội bộ của DeepSeek.

Tối ưu hóa huấn luyện nâng cao

Bên trong, DeepSeek đã giới thiệu Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) để tăng cường các kết nối dư và ổn định sự lan truyền tín hiệu. Họ cũng chuyển sang sử dụng Muon Optimizer để hội tụ nhanh hơn và ổn định huấn luyện tốt hơn, huấn luyện trước các mô hình trên hơn 32 nghìn tỷ token đa dạng.

Các benchmark DeepSeek V4

Theo kết quả nội bộ của DeepSeek, DeepSeek V4 thể hiện hiệu năng ấn tượng, đặc biệt khi được đẩy đến giới hạn suy luận tối đa (DeepSeek-V4-Pro-Max).

Theo ghi chú phát hành chính thức, đây là cách mô hình này so sánh với các tiêu chuẩn ngành nói chung:

Kiến thức và suy luận

Pro-Max dễ dàng vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở khác và đánh bại những mô hình tiên tiến cũ hơn như GPT-5.2. Nó đạt điểm số rất cạnh tranh là 87,5% trên MMLU-Pro và 90,1% trên GPQA Diamond, cùng với 92,6% trên GSM8K cho toán học. Mặc dù vẫn còn chậm hơn so với các mô hình tiên tiến nhất (GPT-5.4 và Gemini-3.1-Pro) vài tháng, nhưng nó đã thu hẹp đáng kể khoảng cách về kiến ​​thức.

Các tác vụ agentic

Pro-Max ngang bằng với các mô hình mã nguồn mở hàng đầu, đạt 67,9% trên Terminal Bench 2.0 và 55,4% trên SWE-Bench Pro. Mặc dù xếp hạng thấp hơn một chút so với các mô hình khép kín mới nhất trên bảng xếp hạng công khai, các thử nghiệm nội bộ cho thấy nó vượt trội hơn Claude Sonnet 4.5 và đang tiến gần đến mức độ của Opus 4.5.

Ngữ cảnh dài

Cửa sổ 1 triệu token không chỉ để làm màu. Pro-Max mang lại kết quả cực kỳ mạnh mẽ ở đây, đạt 83,5% trong các bài kiểm tra tìm kiếm "kim trong đống rơm" MRCR 1M (MMR). Điều này thực sự vượt qua Gemini-3.1-Pro trên các tiêu chuẩn học thuật về ngữ cảnh dài.

DeepSeek V4 Pro so với Flash

Do kích thước nhỏ hơn, Flash-Max tự nhiên đạt điểm thấp hơn về kiến ​​thức thuần túy và gặp khó khăn với các agent workflow phức tạp nhất. Tuy nhiên, nếu bạn cung cấp cho nó "ngân sách suy nghĩ" lớn hơn, nó sẽ đạt được điểm số suy luận tương đương với các mô hình tiên tiến hơn, khiến nó trở thành một lựa chọn cực kỳ tiết kiệm chi phí cho khối lượng công việc nặng.

Làm thế nào để truy cập DeepSeek V4?

Hiện tại có một số cách để truy cập DeepSeek V4:

• Giao diện web: Bạn có thể thử cả hai mô hình ngay lập tức tại chat.deepseek.com thông qua Instant Mode hoặc Expert Mode.

• Truy cập API: API hiện đã có sẵn. Các nhà phát triển chỉ cần cập nhật tham số mô hình của họ thành deepseek-v4-pro hoặc deepseek-v4-flash. API duy trì khả năng tương thích với cả định dạng API OpenAI ChatCompletions và Anthropic.

• Trọng số mở: Cả hai mô hình đều được phát hành theo Giấy phép MIT. Bạn có thể tải xuống trọng số trực tiếp từ Hugging Face hoặc ModelScope. Phiên bản Pro có dung lượng tải xuống 865GB, trong khi phiên bản Flash có dung lượng dễ quản lý hơn nhiều là 160GB.

DeepSeek V4 so với các đối thủ cạnh tranh

Trong thời gian qua, chúng ta đã chứng kiến ​​sự ra mắt của GPT-5.5 của OpenAI và Claude Opus 4.7 của Anthropic. Mặc dù các mô hình này sở hữu khả năng hàng đầu, đặc biệt là trong suy luận ngữ cảnh dài và lập trình agentic, DeepSeek V4 cạnh tranh mạnh mẽ về giá trị và khả năng truy cập mở.

Dưới đây là cách DeepSeek-V4-Pro so sánh với các mô hình hàng đầu mới từ OpenAI và Anthropic:

Lưu ý: Đối với người dùng ưu tiên ngân sách, DeepSeek V4 Flash chỉ có giá 0,14 USD cho 1 triệu token đầu vào và 0,28 USD cho 1 triệu token đầu ra, thấp hơn cả những mô hình nhỏ như GPT-5.4 Nano.

DeepSeek V4 tốt đến mức nào?

DeepSeek V4 là một bản phát hành mang tính đột phá đáng kinh ngạc. Theo các báo cáo đánh giá của DeepSeek, mô hình Pro chỉ chậm hơn những mô hình tiên tiến hàng đầu (như GPT-5.4 và Gemini-3.1-Pro) từ 3 đến 6 tháng về lộ trình phát triển.

Tuy nhiên, nhìn vào bối cảnh rộng hơn của ngành, hiệu năng thô chỉ là một nửa câu chuyện. Điểm nổi bật lớn nhất của DeepSeek V4 nằm ở hiệu quả xử lý ngữ cảnh cực cao và mức giá cực kỳ thấp.

Cung cấp các khả năng gần như tiên tiến, bao gồm cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với GPT-5.5 hoặc Opus 4.7, DeepSeek V4 là lựa chọn hấp dẫn nhất cho những tác vụ doanh nghiệp khối lượng lớn, các nhà nghiên cứu mã nguồn mở và những nhà phát triển có ngân sách hạn chế.

Các trường hợp sử dụng DeepSeek V4

Với những điểm mạnh đó, đây là một vài lĩnh vực mà V4 vượt trội:

• Kỹ thuật  phần mềm tự động: Các tiêu chuẩn đánh giá agentic mạnh mẽ và khả năng tích hợp với các công cụ như OpenClaw làm cho V4-Pro trở thành ứng cử viên sáng giá cho việc tự động tái cấu trúc và gỡ lỗi codebase.

• Xử lý tài liệu khối lượng lớn: Chi phí giảm trong điện toán ngữ cảnh 1 triệu token có nghĩa là các nhà phân tích tài chính và nhóm pháp lý có thể xử lý hàng núi PDF, báo cáo 10-K và hợp đồng với chi phí rất thấp.

• Triển khai và nghiên cứu cục bộ: Vì sử dụng giấy phép MIT, các nhà nghiên cứu có thể chạy lượng tử hóa (đặc biệt là trên mô hình Flash 160GB) để thử nghiệm AI cấp độ tiên tiến cục bộ trên phần cứng tiêu dùng cao cấp.

Lời kết

DeepSeek V4 là một bước tiến lớn cho cộng đồng AI mã nguồn mở. Mặc dù GPT-5.5 và Claude Opus 4.7 có thể vượt trội hơn ở những bài kiểm tra lập trình và suy luận khó nhất, DeepSeek V4 đã dân chủ hóa quyền truy cập vào các cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và những agentic workflow phức tạp