可进入对比
档案摘要 / Decision snapshot
先判断能不能用于选型。
有真实任务证据
来自模型卡
边界优先
30 秒结论
可进入选型对比,但仍以案例证据为准。
来自公开模型资料库,并已补厂商/官方/模型家族证据;当前站内暂无可核验 A 类案例。
这页有来源、有风险说明、有公开可核验 A 类案例。
数据可信度 / 证据强度
强
A 类案例
7
AA 评分
51.51
官方来源
2 个补充入口
案例来源
7 条可核验
来自公开资料与模型数据库 + Artificial Analysis + 2 个厂商/官方/模型家族证据入口;AA 不是唯一事实来源。
Evidence Distribution
案例证据分布
DeepSeek V4 Pro (Max) 当前关联 7 条 A 类案例;这里按任务、来源和复核时间观察证据结构。
Evidence Snapshot
证据快照覆盖
DeepSeek V4 Pro (Max) 的 7 条 A 类案例中,已有 7 条完成本地证据快照;0 条仍在快照队列。
可用 manifest 复核
等待落盘
需补抓
需人工复核
证据完整度
5 / 5
Feishu Bitable
2 个入口
7 条
已绑定
已标注
能力边界
用标签表达信号,不用标签替代证据。
通用/待核验
暂无数据
待核验
开放/混合信号
中
| 厂商 | DeepSeek |
|---|---|
| 厂商页 | DeepSeek |
| 发布时间 | 2026-04-24 |
| 模型 ID | deepseek-v4-pro-max |
| 上下文 | 暂无数据 |
| 输出 | 暂无数据 |
| 模态 | 文本 / 多模态待核验 |
| 推理 | 是 / 推理模型或 thinking 模式 |
| 价格 | 官方未披露 / 暂无数据 |
| 可用平台 | DeepSeek |
| AA 评分 | 51.51 |
| 基础模型发布时间 | Artificial Analysis 未披露 |
| 资料来源 | 公开资料、厂商信息和案例库 |
| A 类案例 | 7 |
谱系位置
它在厂商路线中的位置
此页将 DeepSeek V4 Pro (Max) 放入 DeepSeek 的当前 Atlas 路线中。若同厂前后代资料不足,先保留为路线追踪入口,不脑补谱系关系。
2026-04-24
DeepSeek V4 Pro (Max) 资料状态
来自公开资料与模型数据库 + Artificial Analysis + 2 个厂商/官方/模型家族证据入口;AA 不是唯一事实来源。
公开档案
模型状态
DeepSeek V4 Pro (Max) 当前标记为已有真实案例。
案例库
公开案例复核
已有 7 条可核验 A 类案例,达到完整补齐线
案例时间线
最近进入档案的 A 类案例
用采集时间呈现证据进入 Atlas 的顺序,方便复核来源新鲜度。
2026-06-26T22:55:00Z
DeepSeek V4 Pro Max used to port embedded firmware from CH32V203 to RP2040-Zero
86thAuspiciousVerse / code_generation
2026-06-26T22:55:00Z
DeepSeek V4 Pro Max used to build a full-stack short video feed system (Go + Vue 3)
KYJCASTER / full_stack_development
2026-06-26T15:20:00Z
Zero Code Studio: AI Code Generation Platform Powered by DeepSeek V4 Pro
LQF-dev / code_generation
2026-06-26T15:20:00Z
Silicon Civilization Stock Trade: AI-Powered A-Share Trading Signal System
madeye / maxlv / financial_analysis
2026-06-26T15:20:00Z
AgentMemory: Persistent Memory Compression for AI Coding Agents via DeepSeek V4 Pro
rohitg00 / memory_compression
适合场景
- - 作为完整模型索引和厂商路线追踪入口
- - 推理/agentic workflow 候选
不适合
- - 缺少真实案例时不要包装成推荐
- - 缺字段时不要脑补价格、性能或上下文
真实案例
可核验 A 类案例精选
当前展示 7 条代表案例;排序优先看模型卡精选、证据可信度、快照状态和公开仓库/技术任务信号。案例总数仍为 7。
Representative Evidence
代表案例排序
当前第一代表案例是“DeepSeek V4 Pro Max used to build a full-stack short video feed system (Go + Vue 3)”。它会优先出现在本页,是因为该案例同时进入模型卡精选、具备 100/100 的证据可信度,并带有 已快照证据。
模型卡精选优先
A+ 完整链路
archive/evidence/deepseek-v4-pro-max-feedsystem-video-go/manifest.json
Coding / repo / agent
KYJCASTER 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理软件工程任务执行
KYJCASTER · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
KYJCASTER 公开的代码代理与软件工程案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T22:55:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:这是一个围绕软件工程任务执行的真实任务,公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作:Developer used DeepSeek V4 Pro Max to build an optimized version of the feedsystem_video_go project — a Go + Vue 3 short video feed system with account management, video upload/publish, likes, comments, follows, feed ra…
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Complete production-grade full-stack application with Go backend (GORM, JWT auth, Redis caching, RabbitMQ async workers), Vue 3 frontend, Docker Compose deployment, 100 test users, and comprehensive API documentation co…
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担软件工程任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro Max was used as the primary development tool to build/optimize the entire system. Commit history shows rapid development session (5 commits in ~45 minutes on 2026-04-25) covering features from P2 (SSE no…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:0 stars, single development session. README does not explicitly mention DeepSeek usage — only the repository description states 'deepseek v4 pro(max) version'. The original project by LeoninCS/feedsystem_video_go exists…
原始记录:DeepSeek V4 Pro Max used to build a full-stack short video feed system (Go + Vue 3)
86thAuspiciousVerse 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理软件工程任务执行
86thAuspiciousVerse · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
86thAuspiciousVerse 公开的代码代理与软件工程案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T22:55:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:这是一个围绕软件工程任务执行的真实任务,公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作:Developer used DeepSeek V4 Pro Max to port the fluid_vb embedded firmware project from CH32V203 RISC-V platform to RP2040-Zero (RP2040) board. The repository was explicitly created to test V4 Pro Max's coding capability…
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Complete C++ codebase for RP2040-Zero implementing fluid simulation firmware originally written for CH32V203. Repository contains working ported code with hardware abstraction for RP2040 GPIO/peripheral differences.
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担软件工程任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro Max was used as the primary coding assistant for the entire firmware porting task — generating C++ code that adapts hardware registers, peripheral initialization, and control logic from one RISC-V MCU to…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:Single-commit repo (2026-05-04), 0 stars. Small personal project; code quality and correctness not independently verified. The repo description explicitly states it was created to test V4 Pro Max coding capability.
原始记录:DeepSeek V4 Pro Max used to port embedded firmware from CH32V203 to RP2040-Zero
LQF-dev 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理智能体流程编排
LQF-dev · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
LQF-dev 公开的智能体工作流案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T15:20:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:这是一个围绕智能体流程编排的真实任务,公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作:LQF-dev built Zero Code Studio, an engineering-focused AI code generation platform based on Spring Boot + LangChain4j + LangGraph4j, using DeepSeek V4 Pro as the core LLM. The platform supports tool calling, Workflow or…
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Full-stack AI code generation platform with dual-engine architecture (LangChain4j tool-calling mode and LangGraph4j workflow mode), covering generate → modify → preview → deploy. Includes DAG-based task planning, three-…
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担智能体流程编排相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro serves as the primary reasoning model powering the platform's code generation pipeline. It handles complex Vue engineering generation in reasoning mode and supports structured task planning via tool call…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:Relatively small project (60 stars), single developer. Platform is functional but not widely adopted.
原始记录:Zero Code Studio: AI Code Generation Platform Powered by DeepSeek V4 Pro
madeye / maxlv 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理代码审查和测试生成
madeye / maxlv · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
madeye / maxlv 公开的代码审查与测试案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T15:20:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:madeye built a Chinese A-share stock trading strategy dashboard called 'Silicon Civilization Stock Trade' (硅基文明消费股交易系统), focused on AI infrastructure supply chain stocks. The system uses DeepSeek V4 Pro (deepseek-v4-pro) for real-time trading signal generation and market analysis, with deepseek-v4-flash as the backtesting model. The system ingests market data via Tushare Pro + AkShare, generates DeepSeek-powered strategy signals, and supports TypeScript-based backtesting. The live dashboard is deployed at scs.maxlv.net.
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Production live dashboard (scs.maxlv.net) with real-time stock signals, target prices, and DeepSeek-powered strategy analysis for Chinese A-share AI infrastructure stocks. Includes backtesting engine, static snapshot ge…
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担代码审查和测试生成相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro is used as the primary strategy signal generation model, analyzing market data and producing trading recommendations. deepseek-v4-flash handles the computationally heavier backtesting tasks. The system c…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:Small project (46 stars), personal trading system. Financial claims should not be taken as investment advice.
原始记录:Silicon Civilization Stock Trade: AI-Powered A-Share Trading Signal System
rohitg00 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理智能体流程编排
rohitg00 · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
rohitg00 公开的智能体工作流案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T15:20:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:这是一个围绕智能体流程编排的真实任务,公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作:rohitg00 built AgentMemory, the top-ranked persistent memory system for AI coding agents (24K+ stars). The system uses DeepSeek V4 Pro as the recommended model for background memory compression and summarization tasks. …
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Persistent memory server for AI coding agents that compresses old context via LLM summarization, supports multi-agent scoping (AGENT_ID), and provides recall/write APIs. Deployed as a sidecar service alongside coding ag…
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担智能体流程编排相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro is explicitly recommended as the optimal model for memory compression workloads, scoring within rounding error of Claude Sonnet 4.6 on summarization quality while costing $0.87/M output tokens vs $15/M (…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:Model recommendation is based on developer benchmarks, not independent evaluation. Cost comparison may change with pricing updates.
原始记录:AgentMemory: Persistent Memory Compression for AI Coding Agents via DeepSeek V4 Pro
yanqiyao1 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理软件工程任务执行
yanqiyao1 · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
yanqiyao1 公开的代码代理与软件工程案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T15:20:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:这是一个围绕软件工程任务执行的真实任务,公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作:yanqiyao1 built SeekCode, a terminal-native code agent designed specifically for DeepSeek models. It defaults to deepseek-v4-pro as the primary model and deepseek-v4-flash as the fast companion. The tool is engineered f…
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Full-featured terminal code agent (npm package: seekcode) with interactive mode, one-shot tasks, multi-provider support (deepseek, nvidia-nim, openrouter, novita, fireworks, sglang), local HTTP/SSE server mode, and Deep…
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担软件工程任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro is the default and primary model for all code reasoning tasks. The entire context management, reasoning effort tuning, and thinking stream handling is purpose-built around DeepSeek V4 Pro's capabilities.…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:Small project (8 stars), early stage. Specific to DeepSeek model ecosystem.
原始记录:SeekCode: Terminal-Native Code Agent Built Around DeepSeek V4 Pro
maifeipin 使用 DeepSeek V4 Pro (Max) 处理知识检索和问答
maifeipin · DeepSeek V4 Pro (Max)
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
maifeipin 公开的知识库与检索问答案例,来源为 公开代码库,复核于 2026-06-26T15:20:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务:这是一个围绕知识检索和问答的真实任务,公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作:maifeipin built Lite Agent, a lightweight AI assistant engine that connects to Feishu (WebSocket), Telegram, DingTalk, and WeChat Work. The system uses DeepSeek V4 Pro as its primary LLM backend and features a dynamic s…
公开产物:公开材料提供公开代码、README 或项目配置,可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作:Production multi-channel AI assistant with 10+ built-in skills (RSS, billing, ops, security, blog, media, cloud backup), automatic OCR for image messages, cron-based scheduled tasks, multi-agent task orchestration, and …
模型作用:DeepSeek V4 Pro (Max) 在该案例中承担知识检索和问答相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作:DeepSeek V4 Pro serves as the primary LLM backbone powering all natural language understanding, task decomposition, skill execution, and multi-turn conversation. The system leverages DeepSeek's thinking mode for complex…
A 类理由:有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物,可公开核验。
风险边界:当前判断基于公开材料;若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述,需要在引用前重新复核。 原始资料写作:Personal project (14 stars). Production deployment is for personal use. OCR endpoint points to private server.
原始记录:Lite Agent: Multi-Channel AI Assistant Engine with Feishu/Telegram/DingTalk Integration
数据缺口
只基于现有字段判断缺口;缺失项不会被猜测填充。
- - 补充方向:核验 价格 的官方/API/案例来源。
- - 补充方向:核验 上下文 的官方/API/案例来源。
- - 补充方向:核验 输出 的官方/API/案例来源。
下一步验证建议
- - 继续保留 A 类案例的原始证据、产物页和版本快照。
- - 补官方发布/API/System Card 来源;若官方未披露,继续标注“官方未披露”。
- - 把 benchmark、教程、发布文保留为背景资料,不提升为真实案例。