国产算力机会来了！DeepSeek V4全量开源，华 为寒武纪成最大赢家？

DeepSeek V4正式发布：开源王者归来，AI竞争进入“实用主义”时代

掐指一算，距离DeepSeek上一次重大版本更新，已经过去了整整484天。尽管期间小修小补的迭代从未间断，也总能引发一阵讨论，但社区翘首以盼的，始终是那个代号“V4”的跨越式升级。现在，等待结束了。

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图源：DeepSeek

4月24日上午10点56分，DeepSeek V4正式亮相，并且一出手就是“双响炮”——面向不同场景的Flash和Pro两个版本同步推出。消息瞬间引爆全球科技圈，相关推文在极短时间内收获数万点赞、数百万浏览，评论区更是挤满了来自世界各地的开发者和研究者。

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热度之高，甚至迫使DeepSeek官方不得不在推文下亲自出面“维稳”，留言提醒：“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。” 这番表态，直接针对的是此前在开源社区流传甚广的一个谣言：称DeepSeek V4可能迫于压力不再开源，或仅开源一个“阉割版”。如今，V4以大家最熟悉的Apache 2.0许可证全模型、全量开源，所有猜测与恐慌不攻自破。难怪有海外网友激动地留言：“开源人工智能之王，回来了。”

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是的，那个熟悉的DeepSeek，带着更强大的实力和更清晰的路线图，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，清晰地划分了两种应用路径：V4-Pro主打复杂推理、高阶智能体和高强度任务；V4-Flash则瞄准高频调用、低成本部署和快速响应场景。这种分工，本身就透露着对市场需求的深刻洞察。

技术规格上，V4-Pro采用了总参数1.6T、激活参数49B的混合专家模型架构；V4-Flash则为284B总参数、13B激活参数。两者均支持惊人的100万token上下文长度。尽管参数规模差距明显，但官方透露，通过精妙的算法优化，两个模型在日常任务中的表现被拉到了同一水平线。

图源：DeepSeek

这背后，其实揭示了一个行业共识：下一阶段的大模型竞争，光“强”是不够的，还必须“省”和“开”。如果你深度体验过各类AI助手，一定会对云端Token的消耗速度感到心惊。随着AI应用场景的拓宽和能力边界的延伸，Token成本已经成为所有用户——无论是个人开发者还是大型企业——都必须精打细算的关键指标。

事实上，大量日常任务，诸如办公辅助、内容摘要、数据整理等，并不需要动用“Pro”级别的重型模型。这些场景更看重速度、稳定性和极致的成本控制。将模型一分为二，让轻量化的Flash版本在特定任务中保持媲美Pro的性能，无疑能为使用者节省下可观的费用。

当然，DeepSeek V4最引人注目的特性之一，莫过于百万级别的上下文窗口。对普通用户而言，这意味着更长的文档、更复杂的多轮对话、更完整的项目资料，都可以被一次性“喂”给模型处理，无需再费心切割分段。连贯性的提升，直接带来了体验的质变。

图源：DeepSeek

与此同时，V4在智能体能力和推理逻辑上的大幅增强，配合超长上下文，使其具备了出色的连贯操作与复杂任务规划能力。这显然是在为即将到来的“智能体”应用生态大爆发，提前铺好基础设施。

更关键的是，DeepSeek V4延续了其一向的高性价比路线。过去，许多模型竞赛热衷于比拼参数规模和基准测试分数，但DeepSeek似乎更执着于工程效率和实际使用门槛。它的目标很明确：不是单纯炫技，展示技术的天花板有多高，而是切实地降低更多人使用AI的成本。

图源：DeepSeek

这种思路对中国市场尤为重要。这里拥有海量的中小企业、垂直行业和内容创作需求，但它们很难长期承受海外闭源模型高昂的调用费用。如果DeepSeek V4能在性能与价格之间继续保持精妙的平衡，它完全有可能成为更广泛应用场景中的“基础模型”。

更何况，单就开源模型阵营而言，DeepSeek V4在目前的各项主流测试中几乎都占据了榜首位置，其表现甚至足以媲美海外闭源模型的最新版本（需注意，V4测试时，GPT-5.5和Opus 4.7尚未发布）。开源意味着，一旦投入前期硬件成本，后续的使用近乎零边际成本。这种诱惑力，对任何有规模应用需求的企业来说，都是难以抗拒的。

国产算力，终于等来主场

谈到硬件成本，就不得不提DeepSeek V4对国产算力芯片的深度支持。在V4的开发过程中，华&为、寒武纪等中国芯片企业深入参与，与DeepSeek团队共同基于国产芯片重构了AI大模型的底层算法逻辑，并完成了深度的生态适配。

过去很长一段时间，国产AI芯片面临的核心困境，并非没有产品，而是缺乏足够强大、足够主流的真实业务负载，来验证其能否稳定、高效地运行顶尖大模型。用通义千问、Kimi、豆包等模型来测试当然可行，但由于这些模型大多基于CUDA生态开发，在昇腾等国产芯片上运行往往需要兼容层转换，相当于牺牲部分效率来换取硬件自主，难以完全展现国产芯片的真实性能。

DeepSeek V4的出现，恰好填补了这一空白。它既具备长上下文处理需求，又拥有复杂的推理能力，未来注定会被海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、优异的表现，其说服力将远胜于任何纸面参数。这同时也能证明，经过深度软硬件协同优化的国产模型，在性能和性价比上，完全有能力跻身全球第一梯队。

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对华&为昇腾而言，DeepSeek V4无疑是今年最具分量的生态项目。尽管昇腾此前已在政企、云计算等多个领域积累了案例，但要形成繁荣的开发者生态，离不开头部模型和主流开发框架的全力支持。

除了华&为，寒武纪同样值得关注。作为首批宣布支持DeepSeek V4的芯片企业之一，它的亮相表明，只有那些在开发早期就深度介入优化的芯片，才能在发布首日实现无缝适配。一个有趣的细节是，此次首批完成适配的国产AI芯片种类，甚至超过了英伟达芯片。尽管早前有传闻称DeepSeek可能放弃CUDA生态支持，但事实证明这纯属误传。

实际上，DeepSeek的早期版本确实基于英伟达硬件训练，后续才逐步向华&为昇腾迁移，并且将首批硬件访问权限独家提供给华&为，相当于开展了一场深度的“联合研发”。

图源：正软商城

这种深度协同的效果是立竿见影的。基于昇腾950超节点，DeepSeek V4-Pro在8K输入场景下可实现约20毫秒的单token解码延迟，单卡解码吞吐量约4700 TPS；V4-Flash则可实现约10毫秒的延迟，吞吐量约1600 TPS。这一性能，达到了英伟达此前可对华出口的H20算力卡的2.87倍。

这些数字的意义，绝非仅仅为国产芯片的宣传海报增添几行光彩。更重要的是，它让市场首次能够以接近真实业务负载的方式，客观评估国产AI算力的实际效能。它也清晰地揭示了一个道理：大模型推理的性能，不能只看芯片的峰值算力，显存访问效率、并行调度能力、低精度计算优化、通信带宽以及推理框架的协同，同样至关重要。

英伟达的护城河，从来就不只是硬件，而是其构建的庞大CUDA生态。因此，国产芯片的追赶之路，不能单纯依靠硬件参数的堆砌（在现有制程限制下也非易事），而必须推动模型、框架和应用的整体迁移，实现真正的软硬件一体化协同。可以说，DeepSeek V4为其他国产顶级大模型蹚出了一条路，用事实告诉大家：基于国产芯片的深度优化，这条路走得通，而且能走得很出色。

CPU也被DeepSeek重新点燃

在梳理资料时，另一则新闻引起了注意：英特尔最新财报显示，其第一季度营收超出市场预期，盘前股价随之飙升近30%。细看财报，数据中心与人工智能业务部门营收达到51亿美元，同比增长22%，成为最大亮点。

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这并非巧合。AI浪潮带来的需求，正从GPU逐渐外溢到CPU领域。而DeepSeek，恰恰是推动这一趋势的关键力量之一。其V4版本引入了一项年初备受关注的技术：mHC架构。该架构的核心思想是“查算分离”。

具体来说，传统AI大模型的参数调用和推理计算全部在GPU上完成，既挤占宝贵算力，也消耗大量显存。而mHC架构则将模型中静态的、非实时调用的参数数据，存储到CPU所管理的系统内存中，GPU只需处理推理所需的活跃数据即可。

这一设计巧思，直接将超大参数模型对显存的巨大压力，转移到了CPU的系统内存上。而即便是消费级CPU平台，如今也能轻松支持128GB甚至256GB的内存。这意味着，万亿参数级别的DeepSeek V4，无需堆砌天价的显卡阵列，也能实现相当程度的本地化部署。

当然，代价是CPU需要更深度地介入AI推理流程。这使得那些具备高性能、高能效，尤其是支持高内存带宽的处理器变得格外抢手。以英特尔至强6处理器为例，其最高支持12通道内存，单条内存容量可达256GB，这意味着单颗CPU就能挂载高达3TB的系统内存（特定型号甚至支持4TB）。

从产业链角度看，mHC架构某种程度上降低了对HBM这类高端显存的需求，却将压力传导给了普通的DRAM内存。短期看，这可能让显存价格有所回落（毕竟DRAM制造工艺相对成熟），但长期而言，很可能让所有类型的内存都处于持续紧张的状态，整个消费电子行业可能仍需面对成本压力。

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此外，随着类“智能体”应用的普及，PC对CPU的要求也水涨船高。因为AI需要一颗高效的CPU在设备端进行指令调度、上下文管理和任务执行。这也使得英特尔新近发布的酷睿Ultra 300系列处理器备受关注，其高能效核与强大端侧算力相结合的设计，恰好契合了这类应用的需求。

在开源模型与开源AI应用的双重驱动下，CPU市场的增长故事或许才刚刚开始。这也让我们意识到，在当前的AI浪潮中，如何最大化地利用和优化现有的、庞大的计算硬件生态，将是决定AI能否真正普及的关键前提。

写在最后

回过头看，DeepSeek V4的意义，早已超越了“又一个强大的国产大模型问世”本身。它更像一个清晰的信号，宣告AI竞争进入了新的阶段：模型能力固然是基石，但模型能否被广泛用起来，能否跑在更经济、更易获取的硬件上，才是决定胜负的下一个关键。

这不禁让人联想到操作系统历史上的经典对决。同为图形化界面的先驱，macOS虽然性能与体验出众，但由于长期局限于苹果自家硬件，其市场份额始终无法与开放给全球硬件生态的Windows相提并论。AI领域正在上演相似的故事：闭源模型纵然强大，但高昂的使用成本和部署门槛，将无数普通开发者和小型企业挡在了门外。

DeepSeek V4的路径，恰恰瞄准了这些痛点。开源，意味着使用门槛的极大降低；百万级上下文和增强的智能体能力，让它成为真正的生产力工具；而对国产乃至多元芯片生态的深度支持，则确保了其能在不同的硬件环境中高效运行。这无异于为全球AI开发者开辟了一条新的、更平坦的道路。

484天的等待是值得的。DeepSeek这次带回的，不只是一个更强大的V4模型，更是一个预示着更开放、更低成本、更触手可及的AI未来。

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