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DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型，采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入和输出不对称，输入激活只有 8B，输出激活 16B，成本显著低于已知的同尺寸模型。同时，V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练，在基准测试中，成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。

GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。

DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。