国产算力机会来了！DeepSeek V4全量开源，华为寒武纪赢麻了

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。

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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。

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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。

图源：DeepSeek

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。

图源：DeepSeek

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。

图源：DeepSeek

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”。

图源：雷科技

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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