雷科技（ID：leitech）算了下，距離DeepSeek上一次大版本更新已經(jīng)過去484天，雖然期間一直有小版本更新，也引發(fā)了不少討論，但這終究不是大家期待的V4。

圖源：DeepSeek

不過，好消息是我們終于不用再等了，DeepSeek V4在4月24日早上10:56正式發(fā)布，首發(fā)就有Flash和Pro兩個版本。這個消息很快就在海外刷屏，DeepSeek V4發(fā)布的推文，短時間內(nèi)就收獲了數(shù)萬點贊和數(shù)百萬次瀏覽，評論區(qū)也是擠滿了人。

圖源：X

DeepSeek V4的關注度實在太高，以至于DeepSeek不得不在官方推文下留言：

請僅以我們官方賬號發(fā)布的 DeepSeek 新聞為準。其他渠道的聲明并不代表我們的觀點。

DeepSeek發(fā)布這個聲明的原因，是此前有人謠傳DeepSeek迫于壓力將不會開源V4版本（或僅開源小參數(shù)版本）。這個謠言甚至在一定程度上引發(fā)了開源AI社區(qū)的恐慌，不過現(xiàn)在這些謠言都被DeepSeek V4的全模型全量開源擊碎了，而且還是大家熟悉的Apache 2.0許可證。

有外國網(wǎng)友直接在底下留言：開源人工智能之王回歸了。

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對的，DeepSeek，回來了。

開源王者，以怎樣的姿勢歸來？

此次發(fā)布的DeepSeek V4預覽版本分為Pro和Flash兩個模型，其中Pro面向復雜推理、高階Agent和高強度任務，F(xiàn)lash則面向高頻調(diào)用、低成本部署和快速響應場景。

其中V4-Pro采用1.6T總參數(shù)、49B激活參數(shù)的MoE架構，V4-Flash則為284B總參數(shù)、13B激活參數(shù)，兩者都支持100萬 token 的上下文長度。雖然參數(shù)差距巨大，但是根據(jù)官方的說法，他們借助算法優(yōu)化了兩個模型的參數(shù)調(diào)用，使得兩個模型在日常任務中的表現(xiàn)幾乎相同。

圖源：DeepSeek

在小雷看來，這也揭示了DeepSeek對下一階段大模型競爭方向的判斷：模型不只是要更強，還要更便宜、更開放，這樣才能更容易被企業(yè)和開發(fā)者真正用起來。如果你深度使用過OpenClaw，云端Token的消耗速度肯定會讓你印象深刻，隨著AI的用途越發(fā)廣泛、能力越發(fā)強大，Token成本已經(jīng)成為所有人都必須面對的問題。

但是，很多任務其實并不需要Pro級的AI模型去處理，比如辦公輔助、內(nèi)容摘要、數(shù)據(jù)整理等場景，更需要的是速度、穩(wěn)定性和成本控制。所以將模型一分為二，然后讓Flash版在輕量化任務中保持Pro的性能，就足以讓使用者和企業(yè)節(jié)省大量的Token費用。

聊回DeepSeek V4，小雷覺得最值得關注的就是百萬級 token 上下文。對普通用戶來說，這意味著更長的文檔、更復雜的對話、更完整的項目資料，可以被一次性納入模型處理，不用再拆分成多個片段分階段完成。

圖源：DeepSeek

而且DeepSeek V4的Agent及推理能力也得到了大幅度增強，配合更長的上下文，足以讓其具備出色的連貫操作能力，這也是為未來的“Claw”生態(tài)大爆發(fā)提前做好準備。小雷認為，DeepSeek趕在如今的時間段發(fā)布V4版本，肯定也是有這方面的考量。

更關鍵的是，DeepSeek V4延續(xù)了DeepSeek一貫的高性價比路線。過去很多大模型競爭喜歡強調(diào)參數(shù)規(guī)模和榜單成績，但DeepSeek卻更強調(diào)工程效率和使用門檻，因為它真正想解決的不是讓少數(shù)人看到技術上限，而是讓更多人承擔得起AI成本。

圖源：DeepSeek

這種思路對國產(chǎn)AI非常關鍵，中國市場有龐大的中小企業(yè)、垂直行業(yè)和內(nèi)容生產(chǎn)需求，但它們不可能長期承受高昂的海外模型調(diào)用成本。DeepSeek V4如果能在性能和價格之間繼續(xù)保持平衡，就會成為更廣泛應用場景里的基礎模型。

更何況單論開源模型的話，在目前的各項測試中DeepSeek V4都幾乎拿到了第一，并且媲美海外閉源模型的最新版本（不過V4測試時GPT 5.5和Opus 4.7都還沒發(fā)布）。開源意味著你只需要投入前期的硬件成本，就能夠近乎零成本使用該模型，這對于不少大型企業(yè)來說也極具誘惑力。

國產(chǎn)算力，終于等來主場

既然聊到硬件成本，那么就不得不提DeepSeek V4對國產(chǎn)算力卡的支持了。在V4版本的開發(fā)過程中，華為、寒武紀等中國芯片企業(yè)都深度參與其中，并且與DeepSeek一起基于國產(chǎn)芯片重構AI大模型的算法邏輯并進行生態(tài)適配。

其實，在過去很長一段時間里，國產(chǎn)AI芯片面臨的最大問題，并不是沒有產(chǎn)品，而是缺少足夠強、足夠主流的真實業(yè)務負載，去測試國產(chǎn)算力芯片是否真正能夠穩(wěn)定運行主流大模型。

當然，你要拿Qwen、kimi、豆包等AI模型去跑也確實可行，但是因為模型都是基于CUDA生態(tài)研發(fā)的，想在昇騰等芯片上跑通就需要借助兼容層來運行，相當于犧牲效率來換取低廉的硬件成本（某種程度上來說也是不得已而為之），也很難展示國產(chǎn)芯片的真正性能。

而DeepSeek V4的出現(xiàn)就解決了這個問題，它既有長上下文需求，又有復雜推理需求，還會被大量開發(fā)者和企業(yè)調(diào)用。如果國產(chǎn)芯片能在這樣的模型上跑出穩(wěn)定表現(xiàn)，肯定會比單純公布硬件規(guī)格更有說服力，同時也能證明基于國產(chǎn)芯片深度適配后的國產(chǎn)模型，在性能和性價比上依然能夠躋身全球前列。

圖源：雷科技

對華為昇騰來說，DeepSeek V4應該是今年最重磅的項目了。雖然昇騰過去已經(jīng)在政企、運營商、云計算和AI訓練推理場景里積累了不少案例，但要真正形成生態(tài)，還需要更多頭部模型和開發(fā)框架的支持。

除了華為昇騰，還有另一個值得注意的企業(yè)——寒武紀，作為另一家在首日就宣布支持DeepSeek V4的芯片企業(yè)，它也受到了很多關注，只有少數(shù)在開發(fā)階段就已經(jīng)開始進行優(yōu)化的芯片，能夠在首日直接適配DeepSeek，適配的國產(chǎn)AI芯片數(shù)量超過了英偉達芯片。雖然早前傳聞DeepSeek會放棄對CUDA生態(tài)的支持，但現(xiàn)在看來顯然是誤傳。

事實上，DeepSeek的早期版本仍然是在英偉達的硬件上訓練出來的，后續(xù)才逐漸轉向華為昇騰，并且首批硬件訪問權限僅提供給華為，等于是拉著華為一起搞“聯(lián)合研發(fā)”。

圖源：雷科技

這種做法的效果是顯著的，基于昇騰950超節(jié)點，DeepSeek V4-Pro在8K輸入場景下可實現(xiàn)約20ms的單token解碼時延，單卡Decode吞吐約4700 TPS，V4-Flash則可實現(xiàn)約10ms的時延，單卡Decode吞吐約1600 TPS，是英偉達此前可公開出口給中國的H20算力卡的2.87倍。

這些數(shù)字的意義，不是說讓國產(chǎn)芯片的海報上又增添幾串數(shù)字，而是讓市場第一次可以用更接近真實應用的方式去評估國產(chǎn)AI算力。而且也告訴市場，大模型推理不是簡單看芯片峰值算力，還要看顯存訪問、并行調(diào)度、低精度計算、通信效率和推理框架的協(xié)同。

雖然英偉達的算力卡性能確實稱得上全球最強，但是其真正的核心是CUDA生態(tài)，所以國產(chǎn)芯片想要追趕英偉達，就不能只靠堆硬件參數(shù)（制程限制下一時半會兒也追不上），而是要讓模型、框架和應用一起遷移過去，打造真正的軟硬件協(xié)同。

可以說，DeepSeek V4給Qwen、豆包、kimi等國產(chǎn)頂級大模型提前蹚了路，告訴大家：國產(chǎn)芯片是真的行。

CPU也被DeepSeek重新點燃

在寫這篇文章查詢資料的時候，小雷還看到了一則新聞：英特爾財報發(fā)布，Q1營收超預期，盤前股價飆升近30%。在英特爾的財報中，最值得關注的就是數(shù)據(jù)中心與人工智能業(yè)務部門(DCAI)營收達51億美元，同比增長22%。

圖源：百度股票

AI的需求，正在從GPU逐漸轉移到CPU上。有讀者可能好奇，小雷為什么要在DeepSeek的文章里提這個？因為DeepSeek恰恰是CPU需求增長的主要推手之一，其V4版本就引入了年初曝光的mHC架構，該架構的核心邏輯是“查算分離”。

舉個例子，以前的AI大模型，查資料和推算都是在GPU上完成的，不僅擠占算力，也占用大量顯存；而mHC架構則是將模型中靜態(tài)數(shù)據(jù)（即非調(diào)用數(shù)據(jù)）存儲在CPU的系統(tǒng)內(nèi)存中，GPU僅需處理推理所需的數(shù)據(jù)即可。

這種設計，直接將大參數(shù)模型對顯存的壓力轉移到了CPU的系統(tǒng)內(nèi)存上，而CPU即使是消費級的產(chǎn)品，也可以輕松掛載128GB乃至256GB的內(nèi)存。這使得萬億參數(shù)規(guī)模的DeepSeek V4無需堆疊昂貴的顯卡陣列就可以完成本地化部署。

不過，CPU也因此需要更深度地介入到AI模型推理中，這使得高性能、高能效且高內(nèi)存帶寬支持的處理器更受歡迎。而英特爾此前發(fā)布的至強6最高可支持12通道內(nèi)存，單內(nèi)存規(guī)格最高為256GB，意味著一顆CPU最高可掛載3TB的系統(tǒng)內(nèi)存（在英特爾的產(chǎn)品線中，甚至有支持4TB的特化版本）。

某種程度上，mHC架構也算是降低了市場對HBM內(nèi)存（VRAM）的需求，卻讓壓力回到了DRAM上。短期來看，可能確實讓內(nèi)存的價格稍微回落（畢竟DRAM的制造難度比HBM小很多），但是長期來看，估計會讓所有內(nèi)存都處于持續(xù)的緊缺狀態(tài)，消費電子行業(yè)接下來可能還要繼續(xù)承壓。

圖源：veer

而且，隨著類“OpenClaw”應用的普及，PC對CPU的要求也更高，因為AI需要一個高效的CPU在端側進行指令處理和執(zhí)行。這也使得英特爾的新處理器備受關注，酷睿Ultra 300系列的高能效+高端側算力設計，恰好滿足此類應用的需求。

在開源模型+開源AI應用的雙重推動下，英特爾的營收估計還會持續(xù)上漲，這也讓雷科技（ID：leitech）意識到，如今的AI浪潮中，如何最大程度地利用現(xiàn)有的計算硬件生態(tài)，將會是未來AI生態(tài)需要優(yōu)先考慮的事情。

寫在最后

在雷科技（ID：leitech）看來，DeepSeek V4的意義其實已經(jīng)不只是“又一個強大的國產(chǎn)大模型發(fā)布”這么簡單，而是告訴我們，模型能力固然重要，但模型能不能被更多人用起來，能不能跑在更便宜、更容易獲得的硬件上，才是下一階段AI競爭的關鍵。

這不禁讓我想到了當年macOS與Windows的競爭，同為最早的圖形界面操作系統(tǒng)，前者雖然性能更強，但是因為僅支持蘋果的硬件，導致其在后續(xù)的幾十年里份額僅有Windows的十分之一甚至更低。而在AI領域也是如此，閉源AI模型雖然能力強大，但是普通開發(fā)者和小型企業(yè)卻面臨用不起、難以部署等問題。

而DeepSeek V4其實恰好解決了這些問題。首先開源就意味著免費，其次100萬 token 上下文和更強的 Agent 能力，又讓其真正成為生產(chǎn)力工具，而對國產(chǎn)芯片生態(tài)的支持，也讓其能夠適應不同的硬件環(huán)境，相當于給全球的AI開發(fā)者們開辟了一條新的康莊大道。

只能說，484天的等待沒有白費，DeepSeek這次帶回來的，不只是一個更強的V4，而是一個更開放、更低成本、更接近普通人的AI世界。

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