科技行业：DS~V4长上下文降本带来需求扩张-260426（18页）.pdf

1、DS-V4长上下文降本带来需求扩张华泰研究4月24日DeepSeek发布V4系列模型及论文，核心变化是围绕1Mtoken上下文的低成本实用化,对模型架构、训练流程与基础设施进行系统性升级。我们认为，市场容易将V4理解为“降本压低算力/存储需求”，但更重要的边际变化在于长上下文成本下降后，复杂Agent、多文档分析、长周期任务、在线学习等场景可用性提升，推理调用量与存储访问频次有望扩张。潜在催化剂包括国产算力Day0适配、昇腾950超节点后续放量、DeepSeek多模态与Engram路线推进，以及国内开源模型算法互通带来的产业发展。DeepSeek-V4推进低成本实现1M上下文海外头部闭源模型已

2、普遍实现1M上下文，国内模型追赶更多是能力对齐。我们认为，V4的预期差在于把“能看1M”推进到“较低成本看1M”。从价格看，V4-Flash输入、缓存命中、输出价分别为1元、0.2元、2元,V4-Pro分别为12元、1元、24元；在参数量高于多数国内模型的情况下，价格仍具竞争力。DeepSeek官方信息显示，受限于高端算力，Pro服务吞吐仍有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro价格会明显下调。我们认为，长上下文价格曲线下移，是行业需求扩张的重要前提。Attention精细化带来单位成本下降，有望推动需求总量上升能力差距收窄，Agent任务成为应用主线DeepSeek-V4论文显示，

3、V4-Pro-Max在通用知识评估中位居开源大模型前列，但仍落后Gemini-3.1-Pro等海外专有模型；推理能力超越此前开源模型，并在多项指标上匹敌闭源模型；代码Agent能力与K2.6、GLM-5.1相当。DeepSeek官方承认V4发展轨迹落后前沿尖端模型约3到6个月。我们认为，V4的产业意义不在于单点能力超越，而在于通过长上下文、推理预算分档、长程Agent推理轨迹保留和快速指令机制，使复杂任务从演示走向可规模部署，进而提升国内模型应用渗透率。投资结论1）国产AI算力与超节点。V4Day0适配昇腾、寒武纪等国产算力，对1M上下文、MoE专家并行和低精度推理提出持续硬件需求。且据Dee

4、pSeek官方信息，Pro吞吐受高端算力约束，昇腾950超节点后续放量有望改善供给、降低价格。相关标的：寒武纪、昇腾生态相关产业链公司。2）国内模型与Agent应用生态。V4未改变大模型向各行业渗透趋势，且国内开源模型算法可互通，理论上国产大模型生态会相互受益。相关标的：智谱、MiniMax。我们认为，随着长上下文成本下降、国产算力适配推进和多模态/Engram后续迭代，行业景气度与估值扩张空间有望逐步体现。风险提示：宏观经济波动，技术进步不及预期，中美竞争加剧。研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。DeepSeek

5、-V4发布：长上下文从能力展示走向成本竞争核心变化：1M上下文进入低成本实用化阶段DeepSeek-V4的主线是1M上下文实用化。4月24日DeepSeek发布V4系列模型及论文（DeepSeek-V4:TowardsHighlyEfficientMillion-TokenContextIntelligence，后文统一简称DeepSeek-V4论文），核心并不是单纯追求模型更大或benchmark更高，而是围绕百万token上下文、推理成本下降、Agent长程任务和test-timescaling搭建一套模型架构与系统工程方案。随着复杂Agent工作流、大规模跨文档分析、长周期推理任务发展，

6、模型不仅需要具备更长上下文窗口，也需要以更低成本、更高效率处理超长序列。我们认为，V4的产业意义在于把长上下文从功能参数推进到成本参数，后续影响将体现在推理价格、Agent任务可用性、存储结构和国产算力适配多个环节。1M上下文正在成为头部模型竞争门槛。OpenAlGPT-5.4/GPT-5.4Pro为1.05M上下文，GPT-4.1系列主打1M上下文；GoogleGemini3.1ProPreview、Gemini3.1Flash-LitePreview、Gemini3ProPreview均为1,048,576输入限制，Gemini2.5系列仍列为1M级上下文；AnthropicClaudeO