DeepSeek在產品迭代與技術開源兩條線上同步提速。正式版V4宣佈7月中旬上線，屆時API將啓動峯谷定價機制，高峯時段價格翻倍；聯合北京大學發布的推理加速框架DSpark已全量部署於線上服務，使單用戶生成速度最高提升85%。兩項進展疊加釋出，顯示這家公司正將商業化壓力管理與技術能力兌現同步推進。

6月29日，DeepSeek團隊宣佈DeepSeek V4正式版計劃於7月中旬上線，並同步引入峯谷定價策略。根據公布的價格表，高峯時段API價格為平時價格的兩倍，平時價格與現行V4 API定價持平。高峯時段界定為每日上午9時至12時及下午2時至6時。官方表示，此舉旨在更合理地配置資源、提升服務穩定性。

在技術層面，DeepSeek於6月27日聯合北京大學發布推理加速框架DSpark，並同步開源全棧推測性解碼工具鏈DeepSpec。論文由公司創始人梁文鋒本人署名，已上傳至公開代碼庫。實測顯示，DSpark部署後V4-Flash單用戶生成速度提升60%至85%，V4-Pro提升57%至78%，效果已在線上服務全量驗證。這也是DeepSeek完成500億元孖展後首次對外發布的開源技術成果。

對API用戶而言，峯谷定價將直接推高工作時段使用成本；對開發者而言，推理速度的顯著提升或可在高併發場景下部分抵消成本壓力，並進一步降低推理優化的落地門檻。

DeepSeek V4模型預覽版於4月24日上線並同步開源，具備百萬字超長上下文，在Agent能力、世界知識及推理性能上均實現國內與開源領域領先。正式版預計於7月中旬推出，將帶來進一步的功能優化與性能提升。

V4系列分為兩個規格：旗艦版V4-Pro總參數量達1.6萬億，激活參數49B，預訓練數據量33T，支持1M上下文，網頁端以專家模式運行；輕量版V4-Flash總參數284B，激活參數13B，預訓練數據32T，同樣支持1M上下文，網頁端以快速模式運行。兩款模型均已開源並提供API服務。

峯谷定價是此次正式版更新的另一核心變量。該機制將每日API使用成本切分為兩個層級，平時價格維持現行水平不變，高峯時段收費翻倍。對於在工作時段密集調用API的企業用戶而言，成本影響將較為直接；而有條件將批量任務遷移至低峯時段運行的用戶，則可在定價調整後維持原有成本水平。

DSpark並非全新架構的模型，而是在現有V4模型基礎上引入了推測性解碼模塊，核心在於工程層面的優化落地。推測性解碼的基本邏輯是：先由輕量級小模型快速生成候選token（草稿），再由大模型並行驗證，接受符合目標分佈的連續前綴，從而在不損失生成質量的前提下提升速度。

DSpark針對這一技術路線在實際落地中的兩個核心瓶頸提出了針對性方案。

其一是半自迴歸生成架構，主要解決並行草稿的"後綴衰減"問題——並行獨立生成各位置token時，位置間缺乏依賴約束，越往後錯誤累積越嚴重，驗證接受率隨之斷崖式下跌。DSpark採用"並行主幹+輕量串行頭"的兩階段設計：並行主幹保留速度優勢，串行模塊則補充相鄰token間的依賴關係，修正語義衝突，直接提升每輪驗證的有效接受長度。測試顯示，2層深度的DSpark有效接受長度甚至超過5層深度的純並行方案DFlash。

其二是置信度調度驗證機制，針對全量驗證導致的算力浪費問題。DSpark在草稿模型上增加置信度評分模塊，實時預測每個候選token的條件接受概率，並通過"順序溫度縮放"校準方法將評分誤差從3%-8%壓縮至約1%。在此基礎上，調度器根據實時負載動態調整驗證長度：低併發時拉滿算力，高併發時主動裁剪低價值token，避免資源爭搶與速度驟降。