Zui近，DeepSeek 推出了其Zui新一代旗舰模型 DeepSeek V4，这一版本在上下文长度、推理Neng力以及多模态支持方面实现了显著提升。对于开发者和AI爱好者来说这无疑是一个值得深入探索的里程碑。

为什么要在TRAE中使用DeepSeek V4？

Ru果你是 TRAE 的忠实用户，那么你一定知道它强大的模型集成Neng力。而如今随着 DeepSeek V4 的发布，我们终于Ke以在 TRAE 中通过自定义模型的方式，率先体验这款新模型带来的强大功Neng。

不过由于官方尚未完全适配，因此我们需要手动进行一些配置。虽然过程稍显繁琐，但一旦成功，你将Neng享受到前所未有的AI交互体验。

准备工作：获取API Key

你需要登录 DeepSeek 开放平台，创建一个专用的 API key。这个 key 将用于后续在 TRAE 中的配置。

注意：生成后务必保存好该 API key，因为之后将无法 查kan。

在TRAE中添加DeepSeek V4模型

打开 TRAE，进入模型管理界面在对话框下方点击“添加模型”。按照提示填写相关信息，并选择模型 ID 为 deepseek-chat。这个模型为非思考模式下的 flash 版本，Ke以有效避免部分兼容性问题。

常见问题与解决方案

在使用过程中，可Neng会遇到如下错误：

当 DeepSeek 模型处于思考模式时每一轮对话中模型返回的 reasoning_content必须原样传回 API。TRAE IDE 目前尚未正确处理这个字段，在多轮对话中就会触发错误。

针对这个问题，有几种应对策略：

方案一：添加模型时模型 ID 选择 deepseek-chat，该模型为 flash 非思考模式，可避免出现该错误。

方案二：Ru果对话中途出现该错误，可尝试新开对话，但该方案不保证有效。

方案三：尽量使用 TRAE CN，我的国际版尝试多次每次必出该错误，但 TRAE CN hen少出现。

性Neng表现与实际体验

根据官方介绍，DeepSeek V4 系列在多个维度上实现了跨越式升级：

新增 Engram 2.0 长效记忆模块，破解长文本场景下记忆与推理冲突难题，使长文本理解Neng力再提升 40%；

全栈适配国产主流芯片，推出轻量化部署工具链，模型落地综合成本降低 50%；

V4-Pro 在 Agentic Coding 评测中登顶开源模型榜首，内部交付质量接近顶尖闭源模型 Opus 4.6，综合体验优于 Sonnet 4.5；

世界知识测评大幅领先开源阵营，仅稍逊于 Gemini-Pro-3.1。

此外DeepSeek V4 支持高达 1M Token 的上下文处理容量，这意味着你Ke以一次性载入《三体》三部曲全集、中型软件项目源码库、企业年度合同卷宗等大规模文本内容，彻底解决传统大模型分段拆解、信息丢失的问题。

实战案例：复刻Windows系统

为了测试 DeepSeek V4 的实际表现，我们尝试了一个有趣的任务——设计并创建一个类似 Windows 操作系统的 Web OS。这个系统需要具备完整功Neng：从文本编辑器、带 Python 的终端、代码编辑器、可玩的游戏，到文件管理器、画图工具、视频编辑器，甚至包括 Mac OS 系统预装软件。

设计并创建一个类似 Windows 操作系统的 Web OS，具备完整功Neng：从文本编辑器、带 Python 的终端、代码编辑器、可玩的游戏，到文件管理器、画图工具、视频编辑器，以及所有重要的 Mac OS 系统预装软件。Ke以使用任意库来实现。让整体效果有趣、细节丰富，呈现出超出常人预期的细节，在一个代码块中尽情发挥创意与美感。

效果如下整体架子没什么问题，但是 UI 感觉差了点意思，不是那么的还原。不过基本应用的功Neng，比如绘图、游戏、编辑器功Nengdou是完备的，比较符合大家对 DeepSeek 新版本理科生的认知。

缓存命中率与推理效率

网上说的特别便宜由于没有对比，先不聊太多，但是缓存命中这个，真的值得一提，粗略计算命中率 %。在实际使用中，DeepSeek V4 的响应速度非常快，尤其是在处理重复请求时缓存机制发挥了重要作用。

专家模式 vs 快速模式

目前，DeepSeek 提供了两种主要模式：快速模式和专家模式。快速模式适合日常对话，而专家模式则疑似路由到了geng大、geng强的模型——hen可Neng就是 DeepSeek V4 本身。

geng绝的是有人猜测这背后可Neng藏着 V4 Lite 轻量模型，虽然官方没承认，但这多模态Neng力Yi经甩上一代几条街了！

这场未官宣的技术突袭，被业内视作新一代旗舰模型 DeepSeek V4 发布前的终极预热。结合底层架构革新与性Neng突破，国产大模型正式跻身全球百万级上下文第一梯队，AI长文本处理与生产力工具赛道迎来颠覆性变革。

Ru果你也想第一时间体验 DeepSeek V4 的强大功Neng，不妨在 TRAE 中动手试试吧！

作者简介

飞哥数智谈，现居于济南，AI 提效、AI 编程实践者，AI·Spring 社群发起人，同时担任 TRAE Friends 社区济南 Fellow，致力于 AI 提效与 AI 编程落地。

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