Sarvam AI 发布语音识别模型 Saaras V4，覆盖 22 种印度法定语言及全球英语口音，宣称均达最先进准确率。模型采用编码器-解码器架构，解码器为自研 30 亿参数混合状态空间模型。支持 5 种输出模式、最多 50 个关键词提示，流式首 token 时延低于 150 毫秒，定价 ₹30/小时。目前仅 API 可用，权重未公开，自托管仅支持 v3。所有数据均为厂商自报，尚无独立复现。

深度求索原计划将DS V4 Pro请求自动路由至新上线的DS V4.1 Flash，因部分开发者反对，将V4 Pro下线时间从9月10日推迟至9月14日12:00，之后仍会强制路由，开发者需尽快适配。

DeepSeek宣布自2026年9月10日起调整flash系列API定价，空闲时段输入缓存命中降至0.02元、未命中降至1元、输出降至4元，高峰时段为两倍。此次降价距8月涨价仅24天，降幅最高达60%，Pro版本价格保持不变。

深度求索宣布DS V4 Flash模型将于9月10日降价，缓存命中降幅60%，未命中降33%，输出仅降11%。相比8月17日涨价前，仅闲时缓存价格持平，其他模式仍贵100%至300%，整体降幅有限。

DeepSeek-V4模型采用混合压缩注意力（mHC），将KV缓存分为状态缓存和分页缓存，分别管理滑窗KV与压缩条目。上下文并行通过点对点通信和all-gather处理跨rank压缩窗口。磁盘前缀缓存中，压缩条目易存，滑窗KV需重算或周期检查点。mHC通过融合内核、重算和DualPipe优化，将访存开销压至6.7%。

DeepSeek-V4采用Muon优化器，通过谱范数最速下降实现逐矩阵正交化，用Newton-Schulz迭代逼近SVD，混合系数提升小奇异值并精确稳定大值。RMS匹配对齐AdamW，部分参数仍用AdamW。Q/KV归一化替代QK-Clip防logit爆炸，Anticipatory Routing打断MoE路由正反馈，MTP预测多token，训练配方含32T token等细节。

本文介绍DeepSeek-V4模型结构中MoE层的四处改动：路由打分从sigmoid改为sqrt(softplus)以消除饱和；前三层用固定hash routing替代稠密层；增加极小序列级平衡损失；SwiGLU加硬截断防离群值。模型采用FP4量化，61层全MoE，每token激活6个expert，稀疏度64，总参数约49B。

该文详解DeepSeek-V4的mHC残差结构：将单条残差流拓宽为4条，通过读、写、混三算子连接子层。为保稳定，混合矩阵被约束为双随机矩阵（非负、行和列和均为1），经Sinkhorn-Knopp迭代投影实现，使复合映射增益从3000降至1.6。初始化时等价于普通Transformer，参数量仅占0.005%，带来推理性能提升，并与Kimi K3的Attention Residuals形成对比。

本文详解DeepSeek-V4模型结构：HCA将128个token压缩为一条目，无需稀疏选择；CSA与HCA交错排布，确保全局信息不丢失；滑窗分支弥补压缩导致近token不可见；Q/KV归一化替代QK-Clip；部分RoPE加输出反旋转消除绝对位置；attention sink解决softmax权重分配缺陷；1M上下文KV cache仅5.3GiB，FLOPs约38G。

本文介绍DeepSeek-V4模型中的压缩稀疏注意力（CSA）机制。KV缓存每4个token压缩为一条，1M上下文仍有26万条目，故用lightning indexer打分选择top-1024块。Indexer源自V3.2的DSA，采用64头128维、ReLU加权和FP4量化，通过KL散度模仿主注意力分布训练。V4将索引对象从token改为压缩块，query共享低秩latent。文章详述了indexer实现细节、一层CSA的完整维度流程及参数统计。

本文介绍DeepSeek-V4的注意力机制，从MHA到CSA/HCA的演进，重点分析压缩KV缓存的方法。V4将每4或128个token压缩为一条512维KV向量，采用重叠窗口和逐通道softmax加权，K与V共享单头，配合分组输出投影降低参数。相比前代，V4首次压缩缓存条目数，以支持1M上下文的高效推理。

本文介绍DeepSeek-V4模型架构：Pro版总参数1.6T、61层，Flash版284B、43层，均采用4条残差流、交错CSA/HCA压缩注意力与MoE结构。相比V3.2，推理FLOPs降至27%、KV缓存仅10%。文章提供层排布、维度对照表及参数明细，并预告后续将分篇详解各模块设计。

DeepSeek V4 Flash通过Autoprompt自动生成提示词，在Terminal-Bench 2.1测试中完成率从67.42%升至82.02%，提升14.61个百分点。Autoprompt规划、构建、测试、审查、修复提示词，减少人工翻译意图的循环，但耗时增3倍、Token翻倍。官方82.7分因框架不同不可直接比较，提升稳定性待验证。

DeepSeek宣布V4系列API新定价，采用峰谷错峰计价：高峰时段（9-12点、14-18点）价格翻倍，空闲时段减半。V4-Pro转正式商用，两款模型支持384K上下文及多种功能，旨在调节算力负载，提升服务稳定性。

作者使用DeepSeek V4 Pro改进PHP扩展Yaconf，实现子目录支持和compact存储。V4 Pro速度快、理解力强，但稳定性差：Edit失败超百次，一次git操作丢失核心代码，上下文压缩后遗忘决策。性能实测随机访问提升40%，内存降16%。作者认为V4 Pro虽快，但当前国内模型中Qwen3.8更稳妥。

AMD MI300X显卡成功运行3040亿参数的DeepSeek V4 Flash模型，实测单流解码168.6 tok/s，总吞吐达830 tok/s。但部署过程充满挑战，需修复FP8格式不兼容、MoE路由错误等问题，显存使用接近极限，系统脆弱，仅适合技术验证，不适合生产环境。

DeepSeek V4 Flash以极低价格提供高性能，7分钱生成3D游戏，5毛钱完成CS任务，性能接近Opus 4.8，成本仅为顶尖模型的百分之一。海外平台争相加码补贴，开发者大量使用，推动开源模型普及。文章认为这标志着AI应用黄金时代开启，并预告DeepSeek Code编程工具即将推出。

DeepSeek-V4-Flash正式版发布一周内登顶全球大模型调用量榜首，周调用量达7.1万亿Token，中国模型包揽前五。其Agent能力大幅提升，价格极低，单任务成本仅3美分，吸引海外开发者迁移，推理成本降60%-85%。分析认为，中国AI以性能与价格优势改写全球市场规则，冲击美国头部模型。

Reddit用户用24GB显存和96GB内存的电脑成功运行DeepSeek-V4-Flash-0731，引发硬件门槛讨论。量化技术和开源社区推动本地AI普及，虽速度慢且成本高，但提供隐私和掌控感。对比云服务，本地运行代表技术民主化趋势，未来可能成为主流。