DeepSeek v4 （深求 v4）

DeepSeek v4 （深求 v4）
DeepSeek v4

```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ.get('DEEPSEEK_API_KEY'), base_url="https://api.deepseek.com" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-pro", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"}, {"role": "user", "content": "Hello"}, ], stream=False, reasoning_effort="high", extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} ) print(response.choices[0].message.content) ```

## DeepSeek V4 发布摘要新的 DeepSeek V4 模型在人工智能社区引起了兴奋，早期报告显示其性能达到“前沿水平”，可能以更低的成本超越 Anthropic 的 Opus 4.6。Hacker News 上的用户正在积极讨论其能力，特别是其编码潜力以及在 MMLU-Pro 等基准测试中的表现，该测试中它与 Gemini-3.1-Pro 和 GPT-5.4 并列。模型权重现已在 Hugging Face 上发布，开发者赞扬在正式新闻发布 *之前* 发布文档，这是开源开发的积极信号。虽然有些人对它不是原生多模态表示失望，但也有人强调其令人印象深刻的吞吐量性能。此外，还有关于人工智能快速发展以及跟上新发布的挑战的讨论，一些人开玩笑说需要人工智能来跟踪人工智能的进展。


import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get('DEEPSEEK_API_KEY'),
    base_url="https://api.deepseek.com")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False,
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}
)

print(response.choices[0].message.content)