DeepSeek R1 与 DeepSeek V4 Pro 在参数量上属于不同量级的模型。
V4 Pro总参数量是 R1 的约 2.4 倍，但其激活参数量仅比 R1 多出约 32%，
这得益于其更极致的稀疏化 MoE 架构。
1 核心参数对比
| 对比维度 | DeepSeek R1 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| 总参数量 | 671B（约 6710 亿） | 1.6T（约 1.6 万亿） |
| 激活参数量 | 37B（约 370 亿） | 49B（约 490 亿） |
| 架构类型 | 混合专家（MoE） | 混合专家（MoE） |
| 上下文长度 | 131K | 1M（100 万 Token） |
| 发布时间 | 2025 年 1 月 | 2026 年 4 月 |
2 参数差异解读
1）总参数量翻倍不止
V4 Pro 的 1.6T 总参数使其成为当时规模最大的开源权重模型之一。
相比之下，R1 的 671B 总参数量约为其42%**。
2）激活参数控制得当
尽管总参数量激增，V4 Pro 通过更先进的混合注意力架构(如压缩稀疏注意力），
将单次推理激活的参数控制在 49B，仅比 R1 的 37B 多出约 32%。
这意味着其推理成本的增长远低于总参数的增长幅度。
3）能力定位不同
R1 主要专注于推理能力，对标 OpenAI o1；
而 V4 Pro 定位为全能旗舰，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均追求领先。
reference
DeepSeek-R1 Release
https://api-docs.deepseek.com/news/news250120/?datasets-category=nlp#1
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120/#1
DeepSeek R1 Distill Llama 8B vs DeepSeek-V4-Pro-0813
https://llm-stats.com/models/compare/deepseek-r1-distill-llama-8b-vs-deepseek-v4-pro-0813#1
DeepSeek kymaapi