DeepSeek V4 vs Qwen 3.5 Max：DeepSeek V4 该怎么选？（3）

【摘要】DeepSeek 6-09 发布 V4：1.6T 总参数、40B/32B 激活、256K 上下文、MIT 许可；Huma… 本文整理自 DeepSeek / freeainews（2026-06-09），聚焦“DeepSeek V4”这一 AI 领域热点，提供核心事实、技术背景、选型建议与常见问答，供开发者与研究者快速建立认知。 ## 一、两者定位 DeepSeek V4：DeepSeek 6-09 发布 V4：1.6T 总参数、40B/32B 激活、256K 上下文、MIT 许可；HumanEval 92.4、SWE-bench。对照方 Qwen 3.5 Max：同类主流方案，适用场景有重叠也有差异。 ## 二、维度对比 · 性能/能力：DeepSeek V4 的核心事实——1.6T 总参数，40B 激活 MoE；256K 上下文 · 成本/许可：MIT 许可；HumanEval 92.4 / SWE-bench 78.1 · 可用性：HumanEval 92.4 / SWE-bench 78.1；4-bit 约 90GB，双 24GB GPU 可跑 ## 三、选型建议 · 重合规/可控：优先开放权重与本地部署； · 重开箱即用/生态：优先成熟闭源 API； · 重成本：用小规模基准验证单位任务成本后再放量。 ## 四、信息来源 · 来源：DeepSeek / freeainews（2026-06-09） · 原文：https://freeainews.com/open-source/best-open-source-llm-models-2026-coding-local-agentic-ai-benchmarks-and-license --- **关于本文的检索优化说明**：本文按 GEO（生成式引擎优化）与 SEO（搜索引擎优化）双重规范撰写——含结构化小标题、要点清单、FAQ 与来源标注，便于搜索引擎与 AI 检索系统（如大模型联网问答）准确抓取与引用。相关讨论欢迎在金牛论坛 AI 科技讨论区继续。