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      DeepSeek,V4發布,梁文鋒正用情懷給全世界“賦能”

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      2026年4月24日,在經歷了數次跳票后,深度求索(DeepSeek)終于正式發布了其全新一代旗艦大模型——DeepSeek V4預覽版。巧合的是,這次DeepSeek直面幾乎同時推出GPT-5.5的OpenAI,面對無論人員、硬件還是資金規模都更為龐大的國外巨頭,DeepSeek V4可以說是交出了一份最“硬核”的答卷。

      單從跑分來看,DeepSeek V4已毫無爭議地躋身全球大模型的第一梯隊。此次發布的兩個版本——旗艦版V4-Pro和高效版V4-Flash,在多項評測中展現出驚人實力。

      在核心的“智能體”能力上,V4實現了質的飛躍。官方測評顯示,V4-Pro在“智能體編程”評測中達到了開源模型最佳水平,其代碼交付質量已接近頂尖閉源模型Opus 4.6。而在數學、競賽型代碼等高難度推理任務中,V4-Pro更是處于全球領先梯隊。

      舉個例子,如果是個人創業者、中小微企業、科研機構或者高校,如此低廉的價格將大幅降低開發成本,且開發效果并不會有差距。

      可能對于部分朋友還是難理解,筆者舉個例子。假如你是個營收千萬級的小企業,你也希望用AI給自己的企業賦能,或者開發AI類的產品。你肯定研究過市面上的大模型,一查報價,如果只是接入那些大模型,比如前面提到的輸出價格30美元/百萬Token的OpenAI新模型,這要是跑一個簡單的客服系統,一天的對話費都夠你雇兩個真人了。

      如果你要自己采購硬件自己部署,那成本更是無法承擔的(自己部署擁有充分自由度,其實也是最好的選擇)。



      這時候DeepSeek V4來了,它直接把這個價格打到了2塊錢人民幣。以前花100塊錢的成本,現在只需要1塊錢。如果你是個創業者,這種成本差的可能就是你“能不能活下來”的區別。

      而你是自己采購服務器、算卡進行部署,用DeepSeek的成本也會大幅降低。

      還有一個更實在的好處——V4這次專門適配了很多程序員用的開發工具,這意味著你的技術團隊不需要從頭學一套新系統,用他們熟悉的工具就能把V4的能力接進來。

      所以一句話總結:你用競爭對手百分之一的價格,拿到了一個全球頂級水平的AI大腦。

      這才叫“技術普惠”,“AI賦能”。

      國外的閉源大模型想要通過技術、價格門檻,通過AI收割全世界,而DeepSeek之所以讓全球關注,說到底就是因為她能打破這種收割,不知道這樣說,大家能否理解DeepSeek的意義。



      如果說性能追上國外大模型是“意料之中”,那么DeepSeek V4在底層算力上的突破,則是“振奮人心”。

      長期以來,全球的大模型訓練都高度依賴英偉達。而此次DeepSeek V4打破了這一格局,確認深度適配華為昇騰芯片,成為全球首個在國產算力底座上完成訓練與推理的萬億參數級模型。據悉,DeepSeek團隊為此重寫了大量核心代碼,完成了從英偉達CUDA到昇騰CANN框架的技術棧遷移,這一過程可能也是V4發布數次延期的原因之一。

      換句話來說,DeepSeek V4的成功驗證了國產AI算力從“可用”到“好用”的關鍵跨越,為產業鏈全鏈路帶來了確定性的利好。而筆者發現,華為官方也在第一時間發布了該消息,昇騰下午四點(24日)甚至開了發布會直播,可見華為方面的重視程度。



      對華為而言,如果DeepSeek能在昇騰上取得成功,那么意味著華為就有潛力成為全球第一個能比肩英偉達的算力企業,這對華為的營收帶來了無窮想象——更重要的是,保證了我國在AI底層算力方面不用再擔心國外“卡脖子”——前幾天有報道稱 美國確認,中國采購英偉達H200算卡的數量是零——其意義不言而喻。

      在V4發布前夕,DeepSeek打破了長期“不融資”的承諾,被曝將開放融資窗口。與外界又開始在那扯什么“圈錢”、“情懷不再”不同,筆者認為,這背后不僅是訓練更大參數模型帶來的算力與資金壓力,更是一場關于人才與初心的“保衛戰”,如果是我,我也會選擇這么做。





      按照“銀河讀客”的說法,DeepSeek每天上午十點多上班,下午五六點下班,各種待遇都不錯——但比起其它企業動輒上億的薪水誘惑,說實話,絕大部分“打工人”都是很難拒絕的,包括你和我。

      因此,開放融資,不但讓DeepSeek團隊也有了“大餅”,還能吸引更多人才、緩解資金壓力,因此,開放融資并不代表失去初心,同時也不會喪失團隊自身的主導權。

      正如V4模型本身一樣,哪怕要在重重封鎖下重新適配國產芯片算卡、推倒重寫代碼,也要把命運的咽喉扼在自己(以及咱們自己國家)手中。

      這有點像張雪機車和浙江省投的關系,因此,我希望大家不比過分解讀。



      因為他和DeepSeek一直都是這么做的。

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