雷科技 AI 硬件组 |   编辑：TSkinght |   监制：罗超

雷科技（ID：leitech）算了下，距离 DeepSeek 上一次大版本更新已经过去 484 天，虽然期间一直有小版本更新，也引发了不少讨论，但这终究不是大家期待的 V4。

图源：DeepSeek

不过，好消息是我们终于不用再等了，DeepSeek V4 在 4 月 24 日早上 10:56 正式发布，首发就有 Flash 和 Pro 两个版本。这个消息很快就在海外刷屏，DeepSeek V4 发布的推文，短时间内就收获了数万点赞和数百万次浏览，评论区也是挤满了人。

图源：X

DeepSeek V4 的关注度实在太高，以至于 DeepSeek 不得不在官方推文下留言：

请仅以我们官方账号发布的 DeepSeek 新闻为准。其他渠道的声明并不代表我们的观点。

DeepSeek 发布这个声明的原因，是此前有人谣传 DeepSeek 迫于压力将不会开源 V4 版本（或仅开源小参数版本）。这个谣言甚至在一定程度上引发了开源 AI 社区的恐慌，不过现在这些谣言都被 DeepSeek V4 的全模型全量开源击碎了，而且还是大家熟悉的 Apache 2.0 许可证。

有外国网友直接在底下留言：开源人工智能之王回归了。

对的，DeepSeek，回来了。

开源王者，

以怎样的姿势归来？

此次发布的 DeepSeek V4 预览版本分为 Pro 和 Flash 两个模型，其中 Pro 面向复杂推理、高阶 Agent 和高强度任务，Flash 则面向高频调用、低成本部署和快速响应场景。

其中 V4-Pro 采用 1.6T 总参数、49B 激活参数的 MoE 架构，V4-Flash 则为 284B 总参数、13B 激活参数，两者都支持 100 万 token 的上下文长度。虽然参数差距巨大，但是根据官方的说法，他们借助算法优化了两个模型的参数调用，使得两个模型在日常任务中的表现几乎相同。

在小雷看来，这也揭示了 DeepSeek 对下一阶段大模型竞争方向的判断：模型不只是要更强，还要更便宜、更开放，这样才能更容易被企业和开发者真正用起来。如果你深度使用过 OpenClaw，云端 Token 的消耗速度肯定会让你印象深刻，随着 AI 的用途越发广泛、能力越发强大，Token 成本已经成为所有人都必须面对的问题。

但是，很多任务其实并不需要 Pro 级的 AI 模型去处理，比如办公辅助、内容摘要、数据整理等场景，更需要的是速度、稳定性和成本控制。所以将模型一分为二，然后让 Flash 版在轻量化任务中保持 Pro 的性能，就足以让使用者和企业节省大量的 Token 费用。

聊回 DeepSeek V4，小雷觉得最值得关注的就是百万级 token 上下文。对普通用户来说，这意味着更长的文档、更复杂的对话、更完整的项目资料，可以被一次性纳入模型处理，不用再拆分成多个片段分阶段完成。

而且 DeepSeek V4 的 Agent 及推理能力也得到了大幅度增强，配合更长的上下文，足以让其具备出色的连贯操作能力，这也是为未来的 "Claw" 生态大爆发提前做好准备。小雷认为，DeepSeek 赶在如今的时间段发布 V4 版本，肯定也是有这方面的考量。

更关键的是，DeepSeek V4 延续了 DeepSeek 一贯的高性价比路线。过去很多大模型竞争喜欢强调参数规模和榜单成绩，但 DeepSeek 却更强调工程效率和使用门槛，因为它真正想解决的不是让少数人看到技术上限，而是让更多人承担得起 AI 成本。

这种思路对国产 AI 非常关键，中国市场有庞大的中小企业、垂直行业和内容生产需求，但它们不可能长期承受高昂的海外模型调用成本。DeepSeek V4 如果能在性能和价格之间继续保持平衡，就会成为更广泛应用场景里的基础模型。

更何况单论开源模型的话，在目前的各项测试中 DeepSeek V4 都几乎拿到了第一，并且媲美海外闭源模型的最新版本（不过 V4 测试时 GPT 5.5 和 Opus 4.7 都还没发布）。开源意味着你只需要投入前期的硬件成本，就能够近乎零成本使用该模型，这对于不少大型企业来说也极具诱惑力。

国产算力，终于等来主场

既然聊到硬件成本，那么就不得不提 DeepSeek V4 对国产算力卡的支持了。在 V4 版本的开发过程中，华为、寒武纪等中国芯片企业都深度参与其中，并且与 DeepSeek 一起基于国产芯片重构 AI 大模型的算法逻辑并进行生态适配。

其实，在过去很长一段时间里，国产 AI 芯片面临的最大问题，并不是没有产品，而是缺少足够强、足够主流的真实业务负载，去测试国产算力芯片是否真正能够稳定运行主流大模型。

当然，你要拿 Qwen、kimi、豆包等 AI 模型去跑也确实可行，但是因为模型都是基于 CUDA 生态研发的，想在昇腾等芯片上跑通就需要借助兼容层来运行，相当于牺牲效率来换取低廉的硬件成本（某种程度上来说也是不得已而为之），也很难展示国产芯片的真正性能。

而 DeepSeek V4 的出现就解决了这个问题，它既有长上下文需求，又有复杂推理需求，还会被大量开发者和企业调用。如果国产芯片能在这样的模型上跑出稳定表现，肯定会比单纯公布硬件规格更有说服力，同时也能证明基于国产芯片深度适配后的国产模型，在性能和性价比上依然能够跻身全球前列。

图源：雷科技

对华为昇腾来说，DeepSeek V4 应该是今年最重磅的项目了。虽然昇腾过去已经在政企、运营商、云计算和 AI 训练推理场景里积累了不少案例，但要真正形成生态，还需要更多头部模型和开发框架的支持。

除了华为昇腾，还有另一个值得注意的企业——寒武纪，作为另一家在首日就宣布支持 DeepSeek V4 的芯片企业，它也受到了很多关注，只有少数在开发阶段就已经开始进行优化的芯片，能够在首日直接适配 DeepSeek，适配的国产 AI 芯片数量超过了英伟达芯片。虽然早前传闻 DeepSeek 会放弃对 CUDA 生态的支持，但现在看来显然是误传。

事实上，DeepSeek 的早期版本仍然是在英伟达的硬件上训练出来的，后续才逐渐转向华为昇腾，并且首批硬件访问权限仅提供给华为，等于是拉着华为一起搞 " 联合研发 "。

这种做法的效果是显著的，基于昇腾 950 超节点，DeepSeek V4-Pro 在 8K 输入场景下可实现约 20ms 的单 token 解码时延，单卡 Decode 吞吐约 4700 TPS，V4-Flash 则可实现约 10ms 的时延，单卡 Decode 吞吐约 1600 TPS，是英伟达此前可公开出口给中国的 H20 算力卡的 2.87 倍。

这些数字的意义，不是说让国产芯片的海报上又增添几串数字，而是让市场第一次可以用更接近真实应用的方式去评估国产 AI 算力。而且也告诉市场，大模型推理不是简单看芯片峰值算力，还要看显存访问、并行调度、低精度计算、通信效率和推理框架的协同。

虽然英伟达的算力卡性能确实称得上全球最强，但是其真正的核心是 CUDA 生态，所以国产芯片想要追赶英伟达，就不能只靠堆硬件参数（制程限制下一时半会儿也追不上），而是要让模型、框架和应用一起迁移过去，打造真正的软硬件协同。

可以说，DeepSeek V4 给 Qwen、豆包、kimi 等国产顶级大模型提前蹚了路，告诉大家：国产芯片是真的行。

CPU 也被 DeepSeek 重新点燃

在写这篇文章查询资料的时候，小雷还看到了一则新闻：英特尔财报发布，Q1 营收超预期，盘前股价飙升近 30%。在英特尔的财报中，最值得关注的就是数据中心与人工智能业务部门 ( DCAI ) 营收达 51 亿美元，同比增长 22%。

图源：百度股票

AI 的需求，正在从 GPU 逐渐转移到 CPU 上。有读者可能好奇，小雷为什么要在 DeepSeek 的文章里提这个？因为 DeepSeek 恰恰是 CPU 需求增长的主要推手之一，其 V4 版本就引入了年初曝光的 mHC 架构，该架构的核心逻辑是 " 查算分离 "。

举个例子，以前的 AI 大模型，查资料和推算都是在 GPU 上完成的，不仅挤占算力，也占用大量显存；而 mHC 架构则是将模型中静态数据（即非调用数据）存储在 CPU 的系统内存中，GPU 仅需处理推理所需的数据即可。

这种设计，直接将大参数模型对显存的压力转移到了 CPU 的系统内存上，而 CPU 即使是消费级的产品，也可以轻松挂载 128GB 乃至 256GB 的内存。这使得万亿参数规模的 DeepSeek V4 无需堆叠昂贵的显卡阵列就可以完成本地化部署。

不过，CPU 也因此需要更深度地介入到 AI 模型推理中，这使得高性能、高能效且高内存带宽支持的处理器更受欢迎。而英特尔此前发布的至强 6 最高可支持 12 通道内存，单内存规格最高为 256GB，意味着一颗 CPU 最高可挂载 3TB 的系统内存（在英特尔的产品线中，甚至有支持 4TB 的特化版本）。

某种程度上，mHC 架构也算是降低了市场对 HBM 内存（VRAM）的需求，却让压力回到了 DRAM 上。短期来看，可能确实让内存的价格稍微回落（毕竟 DRAM 的制造难度比 HBM 小很多），但是长期来看，估计会让所有内存都处于持续的紧缺状态，消费电子行业接下来可能还要继续承压。

图源：veer

而且，随着类 "OpenClaw" 应用的普及，PC 对 CPU 的要求也更高，因为 AI 需要一个高效的 CPU 在端侧进行指令处理和执行。这也使得英特尔的新处理器备受关注，酷睿 Ultra 300 系列的高能效 + 高端侧算力设计，恰好满足此类应用的需求。

在开源模型 + 开源 AI 应用的双重推动下，英特尔的营收估计还会持续上涨，这也让雷科技（ID：leitech）意识到，如今的 AI 浪潮中，如何最大程度地利用现有的计算硬件生态，将会是未来 AI 生态需要优先考虑的事情。

写在最后

在雷科技（ID：leitech）看来，DeepSeek V4 的意义其实已经不只是 " 又一个强大的国产大模型发布 " 这么简单，而是告诉我们，模型能力固然重要，但模型能不能被更多人用起来，能不能跑在更便宜、更容易获得的硬件上，才是下一阶段 AI 竞争的关键。

这不禁让我想到了当年 macOS 与 Windows 的竞争，同为最早的图形界面操作系统，前者虽然性能更强，但是因为仅支持苹果的硬件，导致其在后续的几十年里份额仅有 Windows 的十分之一甚至更低。而在 AI 领域也是如此，闭源 AI 模型虽然能力强大，但是普通开发者和小型企业却面临用不起、难以部署等问题。

而 DeepSeek V4 其实恰好解决了这些问题。首先开源就意味着免费，其次 100 万 token 上下文和更强的 Agent 能力，又让其真正成为生产力工具，而对国产芯片生态的支持，也让其能够适应不同的硬件环境，相当于给全球的 AI 开发者们开辟了一条新的康庄大道。

只能说，484 天的等待没有白费，DeepSeek 这次带回来的，不只是一个更强的 V4，而是一个更开放、更低成本、更接近普通人的 AI 世界。

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