DeepSeek-V4 發佈背後值得我們關注的幾件事。

首先是遲到 15 個月的真正原因。很多人以爲是研發卡住了，其實不是。DeepSeek 做了一個極其大膽的決定：把整個底層架構從英偉達的 CUDA 生態遷移到華爲昇騰芯片上。CUDA 是英偉達的護城河，全球 AI 行業十幾年的代碼、工具、生態全在上面，幾乎沒人敢繞開。DeepSeek 硬是啃下來了，遷移過程中遇到訓練崩潰、穩定性不足等一堆問題，最終在昇騰 950PR 上把推理速度提升了 35 倍。黃仁勳在播客裏說，如果 DeepSeek 在華爲芯片上首發，對美國來說是「a horrible outcome」。能讓老黃說出這種話，就知道這件事的分量。

然後是百萬上下文。以前百萬 token 的上下文窗口基本是 Google Gemini 的獨家能力，其他主流模型大多隻支持十幾萬。DeepSeek 這次直接宣佈百萬上下文是所有版本的標配，包括免費版，而且開源。一百萬 token 什麼概念？《三體》三部曲加起來差不多就這個量，你可以把整套書丟進去問任何問題。

代碼能力方面，V4 已經進入世界第一梯隊。官方說內部員工已經在用它做編程智能體了，體驗優於 Claude Sonnet 4.5，接近 Opus 4.6 的非思考模式。在 Codeforces 競技編程測評上超過了 GPT-5.4，在 SWE-Verified 軟件工程測試上和 Opus 4.6 幾乎打平。要知道 Claude 在代碼領域一直是斷崖式領先的，連谷歌和 OpenAI 內部都有人偷偷用它寫代碼，所以「接近」這個詞含金量很高。

關於免費的商業邏輯，背後金主幻方量化提供資金和算力支持，普通用戶免費用，靠企業端 API 收費賺錢。V4-Pro 的 API 調用成本大約是 Claude Opus 4.6 的七分之一、GPT-5.4 的四分之一。

還有一個有意思的細節：DeepSeek 開始去北大中文系招人做數據標註了。以前它是出了名的「理科做題機器」，數學代碼邏輯樣樣在線，但寫有溫度的文字總差一口氣。現在開始補這塊短板，說明 AI 競爭正在從「誰更聰明」轉向「誰更像人」。

DeepSeek 面前還有不少問題：世界知識儲備仍然遜於 Gemini，核心人才被字節、騰訊、小米高薪挖走，能不能守住那種不急不躁的研發文化也是個未知數。但至少到今天，他們用行動註解了那句荀子的話：「不誘於譽，不恐於誹，率道而行，端然正己。」

默默上線，沒有發佈會，沒有直播，沒有預熱，就是把東西做出來，開源，上線，完了。（來自默庵·超級個體）

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@玉淵譚天 #中國AI需要活在自己的節奏裏# 在這個國外主流大模型平均91.4天就迭代一個版本的時代，DeepSeek時隔近5個月，纔再次更新。這次更新，藏着中國大模型發展的兩大核心關鍵。

第一，國產算力提供支撐。DeepSeek與華爲昇騰國產芯片體系深度適配。而當國產芯片開始在具體場景裏能夠接住原本由外國芯片承擔的計算任務，企業就可以不再依賴特定進口型號。
第二，國產軟硬件協同的AI研發生態正在逐漸完善。儘管當前中國的製程不佔優、單卡性能有限，但我們也會通過系統設計、集羣架構、軟硬件協同、電力能耗等優勢排布，在既有條件下，探索新的發展解法。

率道而行，端然正己。中國AI，更需要活在自己的節奏裏。

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DeepSeek 官網更新 API 文檔，新發布的旗艦級大模型 DeepSeek-V4-Pro 開啓限時 2.5 折優惠，至 2026 年 5 月 5 日 23:59 結束。調價後，輸入價格（緩存命中）低至每百萬 tokens 0.25 元，輸入價格（緩存未命中）爲 3 元，輸出價格爲 6 元。該模型採用混合專家（MoE）架構，總參數量達 1.6 萬億，單次激活參數約 490 億，支持百萬級超長上下文窗口。其系列還包括 DeepSeek-V4-Flash 版本，總參數 2840 億，激活參數 130 億，同樣支持百萬級上下文。