来源：银行科技研究社

　　近日，DeepSeek正式发布并开源V4系列模型预览版。值得一提的是 ，多家金融机构已对DeepSeek-V4模型进行部署 。事实上
，在一年多前，DeepSeek发布V3和R1模型时 ，就有不少银行关注并进行布局
。

　　DeepSeek-V4发布并已降价
，多家全国性银行进行部署

　　4月24日，DeepSeek全新系列模型V4的预览版本正式上线并同步开源。DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文 ，模型按大小分为DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash两个版本，前者参数1.6T
，后者参数284B 。

　　DeepSeek-V4-Pro在Agent能力、世界知识 、推理性能方面均有提升
。其中，相比前代模型 ，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 。据介绍，目前DeepSeek-V4已成为深度求索内部员工使用的Agentic Coding模型 ，据评测反馈
，其使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式 ，但仍与Opus 4.6思考模式存在一定差距。

　　DeepSeek-V4-Flash则是更快捷高效的经济之选
。相比V4-Pro
，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 。在Agent测评中
，V4-Flash在简单任务上与V4-Pro旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距
。

　　值得一提的是 ，DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制，在Token维度进行压缩
，结合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了超长上下文能力 ，且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。

　　而据4月27日消息
，DeepSeek官方更新了API文档，宣布下调DeepSeek全系列API服务的价格 ，输入缓存命中的价格降至原有价格的1/10
，Pro模型在2026年5月5日前叠加2.5折限时优惠 。

　　调价后，DeepSeek-V4-Pro模型输入（缓存命中）降低至0.025元/百万Token ，DeepSeek-V4-Flash输入（缓存命中）降低至0.02元/百万Token
。

　　据《银行科技研究社》了解
，在目前正加速数智化转型的金融业中，已有机构对DeepSeek-V4模型进行部署 ，其中包括多家全国性银行。

　　浦发银行在模型发布当天表示
，其携手华为，依托“浦银智启 ”大模型服务矩阵于当日完成服务集成 ，实现DeepSeek-V4的金融场景应用 。据悉，该行是基于昇腾服务器完成DeepSeek-V4模型本地化部署上线
，以升级“浦银智启
”大模型服务矩阵能力
。

　　农行透露，该行依托自有科技研发队伍和企业级“农银智+”平台 ，在DeepSeek-V4系列模型发布当日
，快速完成私有化部署，并在“一明 ”助手
、ABC-Claw等多个行内场景开展试用验证 ，各项应用效果符合预期。

　　兴业银行也宣布已部署上线DeepSeek-V4
，实现新一代国产大模型能力快速接入全栈国产化的企业级人工智能服务体系 。

　　此外，据非官方消息 ，交行也在近期基于昇腾等国产化算力完成包括DeepSeek-V4在内的最新开源大模型私有化部署
，全面升级企业级智能体平台
。据悉，DeepSeek-V4系列已率先接入交行知道与代码助手场景 ，全面强化全行知识问答服务和智能研发能力。

　　不过
，实际上已部署DeepSeek-V4的银行，应该不止这些 ，只是可能部分银行暂未官宣 。

　　DeepSeek在一年多前火爆出圈，引起银行业关注

　　据《银行科技研究社》了解
，银行部署大模型通常会逐步迭代，DeepSeek-V4作为近日才发布的新模型 ，部署需要一定的适配验证时间。目前
，大多数银行部署的或是DeepSeek的R1或V3等较成熟版本
。

　　其中，DeepSeek-V3正式发布于2024年12月26日 ，DeepSeek-R1正式发布于2025年1月20日
，后者彼时对标的是OpenAI o1模型。

　　事实上，正是在2024年末至2025年初之时 ，尤其是R1模型正式发布后
，DeepSeek爆火出圈，在国内外引起高度关注 。从那时起 ，多家银行陆续宣布部署DeepSeek大模型
。

　　彼时
，作为头部城商行之一的江苏银行，较早透露DeepSeek大模型部署情况 ，之后银行业机构“争先恐后
”地官宣或通过媒体进行报道。

　　据《银行科技研究社》截至2025年3月中旬的统计，在R1模型发布后不到2个月的时间内
，至少已有33家银行接入DeepSeek大模型，涵盖国有银行、股份制银行 、城商行
、民营银行、农商行 、农信社
、直销银行等 。值得一提的是 ，其中有多家此前从未或极少透露大模型应用进展的中小银行
。

　　DeepSeek火爆出圈并引起银行业的关注
，主要是因为其开源、低成本的优势。彼时，不少行内人士以及多家媒体提到“技术平权” ，这种“技术平权 ”使得中小银行能快速部署AI能力 。

　　如今
，时隔一年多，DeepSeek发布性能更强的V4模型
。接下来 ，显然会有更多银行部署DeepSeek-V4。

　　当然
，对于银行尤其是中大型机构来说，DeepSeek并非唯一 ，其他模型同样会进行部署 。例如
，工行2025年报介绍，其集成十余款业界主流模型 ，并在行内进行二次训练，打造更懂金融 、更懂工行的企业级底座模型矩阵；中信银行2025年报显示
，全场景部署DeepSeek等国内20余种主流开源模型，落地智能客服
、智能投研、智慧运营等领域应用场景超120个
。