DeepSeek-V4 發布：百萬 token 上下文時代啟幕

為何「百萬 token 上下文」不只是一個數字——而是您全新工作流的錨點

當 DeepSeek-V4 Pro 正式支援原生 1,048,576 token 上下文（沒錯，正是 2²⁰）時， headlines 的重點並非純粹的容量數值——而在於 您不再需要做的事。無須再手動摘要長篇 PDF 才貼入；無須將 GitHub 倉儲拆成多個分頁逐一處理；無須在長達 45 分鐘的除錯過程中，遺失對話脈絡與上下文連貫性。這個上下文視窗不是規格表上的條目，而是實現 具狀態、以文件為本體的推理能力 的基石——而且今日起，已完全可在您的瀏覽器中運作。

關鍵在哪？您無需 CUDA 驅動、無需執行 ollama run、也無需 GPU 伺服器。您只需要前往 MidassAI Chat。這裡正是 DeepSeek-V4 Pro 作為首選 Web 原生模型的所在地——完整支援視覺輸入（上傳 PNG/JPEG/PDF）、工具調用型代理（tool-calling agents），以及跨多輪對話的持久化記憶。

我們並非描繪未來路線圖。這正是當您將一份 32 頁技術規格書、一個含 14 個檔案的 Python 套件，以及三段 Slack 對話一次性貼入聊天視窗，並提問：「其中風險最高的整合邊界案例是什麼？」 時，實際發生的事。DeepSeek-V4 Pro 會給出明確答案——不是近似結果，也不經截斷，而是基於全部文件間的完整關聯理解。

您可立即實踐的工作流程——零抽象，步步到位

拋開理論基準測試。以下就是您今天即可啟用此能力的完整操作指南，僅需一台筆電與 Chrome/Firefox/Safari：

步驟 1：前往 https://www.midassai.com/chat/

無需註冊帳號，無需提供電子信箱。點擊「開始對話」，您將直接進入乾淨介面，且 DeepSeek-V4 Pro 已預設選中（右上角模型下拉選單中會顯示「V4-Pro」）。

步驟 2：一次性載入真實世界資料

• 拖放一份 200 頁 PDF（例如 RFC 文件或內部架構文件）
• 貼上 kubectl logs --previous 輸出的 1,200 行日誌
• 上傳錯誤 UI 截圖 + 對應堆疊追蹤文字（以純文字形式）

✅ 全部保留在上下文中 ✅ 無自動截斷 ✅ 視覺與文字原生融合

⚠️ 請務必避免：勿使用其他平台上的「上傳並摘要」按鈕——這些功能常透過中繼 LLM 處理，嚴重損毀原始資訊保真度。在 MidassAI Chat 中，所有上傳內容直接送入 DeepSeek-V4 Pro 的 tokenizer，您保留每一個腳註、表格單元格與行號。

步驟 3：提出跨模態問題

請直接複製以下已於實際流量中驗證過的提問範例：

• 「比對 PDF 中的『表 3.2』與日誌中的『retry_policy』章節——逾時設定值是否一致？」
• 「我上傳的截圖中紅色錯誤訊息為『invalid JWT』，但日誌顯示『token expired』。這是時鐘偏移問題嗎？請比對兩者時間戳。」
• 「針對我上傳的 14 個檔案，哪些修改了 auth_service 模組？是否有任一檔案引入未在 requirements.txt 中宣告的新相依套件？」

DeepSeek-V4 Pro 不是「掃描」——而是「索引」與「關聯」。它將您上傳的所有內容視為一個統一的知識圖譜。

步驟 4：透過代理模式串接動作

點擊輸入框旁的 🤖 圖示 → 啟用「代理模式（Agent Mode）」。接著嘗試：

• 「從我上傳的 OpenAPI 規格檔中找出所有 API 端點，再逐一以我貼入的 Postman 測試集合驗證——列出失敗項目及根本原因。」
• 「閱讀我上傳的 Jira 工單 PDF，萃取驗收條件，並為全部條件生成對應的 pytest 測試案例。」

代理模式會啟用內建工具（HTTP 呼叫、程式碼執行沙箱、檔案解析等）——所有操作皆在百萬 token 上下文視窗內協同完成，無需往返請求，亦不會遺失狀態。

DeepSeek-V4 Pro vs. V4-Flash：何時該選哪一款？

您會在 MidassAI Chat 上同時看到這兩個模型。以下是依據真實工作流權衡所做出的選擇建議——不只看延遲數字：