DeepSeek V4发布后这五个未解之谜值得关注

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被调侃“Next Week”近三个月的DeepSeek V4，总算揭开了面纱。1.6万亿的最大参数量、100万的上下文窗口、针对智能体（Agent）的性能优化，以及基于MoE（混合专家模型）和稀疏注意力机制DSA来降低计算和显存需求——这些此前被外界反复猜测的核心参数，随着官方发布一锤定音。

DeepSeek V4性能测评结果。

发布姗姗来迟，原因与V4将训练框架从英伟达迁移到华&为昇腾有关，也与公司内部的一些决策变动有关。据了解，2025年年中，DeepSeek曾经历一次较为严重的训练失败。

“当时，DeepSeek面临重新适配芯片的问题。”一位知情人士透露，“内部关于训练方向的意见也不完全统一。梁文锋提出了一些具体要求，但在执行层面很难折中。”

不过，与外界关于“新模型支持多模态生成和理解”的猜测不同，V4依然是一个纯语言模型。暂缓多模态生成的训练策略，主要源于算力和资金的现实掣肘。

多位知情人士表示，DeepSeek的对外融资窗口，是在2026年4月中旬打开的。内部的直接动因，是公司需要更多资金来支持训练参数规模更大的模型，同时，也是为了留住和招纳更多的顶级人才。

“1.6万亿的参数量，与OpenAI、Anthropic等顶级厂商的模型相比，并不具备绝对的领先优势。”一位行业从业者分析道，很快，国内也有模型厂商将发布**3万亿**参数规模的模型。

在人才方面，随着郭达雅（DeepSeek R1核心作者）、王炳宣（DeepSeek LLM核心作者）等核心人才被字节、腾讯等大厂挖走，DeepSeek亟需一笔大额融资来稳定军心、扩充团队。

而转向开放融资的外部催化剂，几位业内人士猜测，与腾讯的投资态度有关。在开放融资前，梁文锋和马化腾曾就腾讯独家注资进行过几次商谈。但据两位相关人士透露，给予腾讯20%股份的条件，并未获得梁文锋的同意。

自R1发布以来，一个明显的趋势是：**DeepSeek从一个偏向非营利、充满理想主义的技术乌托邦，被迫快速转向一家重视产品与商业化的务实公司。**

2026年4月8日，DeepSeek App进行改版，上线了支持复杂推理的“**专家模式**”和处理简单任务的“**快速模式**”——随着V4的发布，我们得以确认，负责“专家模式”的是1.6万亿参数的V4-pro，而负责“快速模式”的则是2840亿参数的V4-flash。

DeepSeek App的两种模式。

有知情人士表示，2025年下半年以来，梁文锋开始高度重视产品的打磨。多名大厂AI产品经理提到，2025年末，DeepSeek对产品策略和经理岗位进行了“开闸式招聘”，他们也多次收到来自DeepSeek HR的联络。

一位业内人士也透露，**DeepSeek内部已经搭建了数个创新产品团队，正在对智能体（Agent）和其他面向消费者（C端）的产品形态进行探索。**

从更新后的版本看，DeepSeek的文本能力提升显著。过去一年，不止一位AI行业的HR和猎头提起，**曾多次在北京大学中文系的宿舍区，遇见正在添加学生微信的DeepSeek招聘人员。**

招聘中文系学生的目的，是为了进行人文领域的数据标注和测评标准搭建。这被视为DeepSeek重视模型“人文性”的一个明确信号。

尽管“普惠”、“开放”、产品界面极简到只有一个聊天框，是DeepSeek对外呈现的形象。但据了解，2025年，DeepSeek对产品和商业化的探索从未停止——**目前，内部已经组建了一支数十人的产品团队，专门探索智能体等产品形态。**

甚至更早之前，在2024年尚未爆火时，DeepSeek也曾考虑过投放广告进行推广，但这一提议很快被梁文锋否决。

DeepSeek的年度更新终于放出，犹如终于落下的达摩克利斯之剑，让中国乃至全球的模型厂商们悬着的心稍稍放下。

迈入2026年后，DeepSeek的年度迭代，几乎成了AI世界的“狼来了”故事。避开DeepSeek的发布窗口，成了近几个月模型厂商的标准动作。

两家刚刚上市的大模型厂商，智谱和MiniMax，就在春节前错峰发布了新模型GLM 5和M 2.5。

一位智谱员工表示，“DeepSeek将在春节发模型”的传言一出，算法团队立刻召开紧急会议，要求“尽早”发布GLM 5。

MiniMax的一名员工也证实，1月中旬，港股IPO庆功酒的宿醉还未完全消退，算法团队的成员就已自觉早早回到了工位。

**“错峰发布”，对这两家已经完成IPO的模型创业公司而言尤为重要。**“如果比DeepSeek晚发布，性能又不如它，肯定会冲击股价；但如果迟迟不发布，同样会影响股价。”上述员工解释道，“影响最小的办法，就是提前发布。”

模型公司的融资动作，也必须抢在DeepSeek更新之前完成。

1月末宣布完成B+轮融资的阶跃星辰，也迫切地希望在春节前敲定这轮融资。一位知情人士透露，一旦DeepSeek再次“掀桌子”，和投资人的沟通成本将会变得极高。

在从业者眼中，牌桌上一直存在着“两个DeepSeek”——一个带来被倾轧的恐惧，另一个则作为范式的引领者。在模型厂商们进展温吞的两年里，行业需要这样一个“不确定性因素”，来促使大家反思，继而全力冲刺。

MiniMax一名员工记得，在年后的内部信和全员会上，创始人兼CEO闫俊杰提到：**“DeepSeek帮我们走出了一条我想走的路。”**

即便中国AI从业者对DeepSeek的感情复杂，但人们不得不承认，DeepSeek改变了中国AI行业的诸多游戏规则。

改变往往意味着推倒与重建，这注定不会是一个舒适的体验。但正如一位关注早期科技公司的投资人所评价的那样：DeepSeek奠定了近一年来中国大模型领域的组织文化与研发重点，而在这之后，**“它是中国AI跻身全球一流的起点，但绝不会是终点”。**

DeepSeek让中国AI行业的竞争格局进入了相对稳定的中场。但在模型技术的早期阶段，DeepSeek为行业留下的并非全是共识。随着商业化与竞争压力加剧，围绕开源、商业化、增长等核心命题，各个厂商正在走向不同的分岔路。

在DeepSeek V4发布前夕，我们与十余位AI行业人士进行了对话，主题是：“DeepSeek改变了中国AI行业什么？”

以下，是我们从中梳理出的五条“后DeepSeek时代”的新命题。

命题一：重新审视开源的性价比

一年前，DeepSeek R1公开技术报告后，一位AI投资人的判断是：回归基础模型研究、依靠开源开放打响技术品牌，对模型厂商而言是最重要的事。

但如今，他坦言当时的判断有待商榷。

跟随DeepSeek开源一年后，厂商们大力托举开源和研究生态的时代是否即将终结？这个关键问题，随着近期阿里通义千问大模型技术负责人林俊旸的离职，被摆到了台面上。

某种意义上，林俊旸领导的Qwen系列，代表着开源生态的利益。然而如今，这与阿里巴巴作为商业公司的营利性本质，产生了尖锐矛盾。

“**非盈利的黄金时代结束了。**”针对这一事件，一位Qwen团队成员如此评价。

让厂商们动摇的事实是，**目前全球营收最高的两家模型厂商，走的都是闭源路线**——OpenAI，年化收入超过2500亿美元；Anthropic，年化收入超过1900亿美元（据The Information报道，数据截至2026年2月底）。

至于国内厂商的模型收入，近期披露的2025年财报显示，MiniMax全年总收入为7903.8万美元，智谱为7.24亿元软妹币（约合1.05亿美元），与OpenAI和Anthropic相比，仍有数个数量级的差距。

△2023年以来，OpenAI和Anthropic的年化收入情况。图源：The Information

2026年1月的AGI Next大会上，智谱创始人唐杰也曾发出警告：“我们可能只是在‘开源游乐场’里玩得开心，而美国的闭源模型早已进入下一个纪元。”

毫无疑问，DeepSeek带动的开源开放生态，让中国模型在2025年快速在全球建立了知名度和技术口碑。

但一个残酷的现实是，依靠开源快速完成“冷启动”、建立技术口碑的阶段已经过去了。在基础模型研发依然极度“吞金”的当下，如何将口碑转化为真金白银，成了更重要的生存命题。

开源的价值，到了需要被重新审视的时刻。

命题二：投流大战暂停，精细化投放开打

该如何解读DeepSeek“零投流，App上线7天用户破亿”的成绩？

放在一年前，行业的目光会不由自主地聚焦在“零投流”上——这套破圈叙事，推翻了不少厂商深信不疑的增长路径，也戳破了当时模型产品靠烧钱换来的虚假繁荣。

警醒之后，是应激反应。2025年初，不少公司都做出了与大举投流同样激进的反思。

其中的典型，便是当初拉开投流大战序幕的月之暗面。

据了解，在2025年2月一场持续了五六个小时的战略会上，月之暗面联合创始人张予彤宣布，立刻暂停Kimi在安卓渠道的投流，同时将iOS渠道的投流预算，从原来的每天千万元级别，削减至每天数万元。

一位头部AI创业公司的中层曾假设：以Kimi和豆包为主角，**AI应用激进的投流大战，大概率会持续到2025年第二季度**，按照平均每个季度2亿美元的投流支出计算，月之暗面可能会因资金压力率先退出。

当应激情绪逐渐回归理性，多数厂商的增长团队成员都表示：投流，仍要继续，但要做聪明的、有的放矢的增长。

事实上，激进的投流和补贴大战，并未因DeepSeek的非典型成功而停止。只是，**参战的主要对象，只剩下了财力雄厚、手握流量入口的几家互联网大厂**。

增长大战最白热化的一幕，发生在刚过去不久的2026年春节。阿里通义千问豪掷30亿元请用户喝奶茶，腾讯元宝狂撒10亿元红包，字节则用同样的10亿元，将豆包送上了春晚的舞台。

一家头部AI创业公司的增长团队成员，将如今的投流环境形容为“巧妇难为无米之炊”：“**流量入口被大厂牢牢把握，意味着剩下的模型厂商，必须采用更精细化的增长方式，放弃建立大众认知，转而聚焦目标用户。**”

他举了个例子：如果AI产品的主要应用场景是金融、法律办公，那就把产品推广到相关的金融App上，流量成本反而更低。

命题三：回归基模，选实用，还是选研究？

R1出圈后，聚焦基础模型研发，一夜之间成为AI模型厂商的共识。

“我们对自己的研究方向，都更坚定了。”一位亲历R1发布的前月之暗面研究员表示，“R1并非石破天惊的创新，但它证明，**只要大方向判断不出错，厂商坚持自己的技术路线，就能获得性能上的正反馈**，就像DeepSeek一直坚持纯语言和推理路线一样。”

此前，为了冲击排行榜或是追逐热点，不少厂商会将聚焦于推理、对话等不同能力的模型分开单独训练。

“这样做固然可以针对某项能力进行调优，但模型的综合实用性会打折扣，客户也不一定买单。”一位智谱员工坦言。他提到，一个令智谱警铃大作的现象是，R1发布后，不少行业头部客户转向了部署DeepSeek。

当时的智谱在冲击中，做出了一个在该员工看来“艰难但正确”的决定：训练一个同时聚焦推理、编程和智能体能力的模型，即GLM 4.5。

“**这是智谱第一个‘反榜单’导向的模型，所有性能调优方向都从真实的客户需求中来，**”他表示，“从某种意义上说，这也是智谱的背水一战。”

同样的反思，也席卷了大厂。2025年1月，前谷歌DeepMind研究副总裁吴永辉挂帅字节模型团队Seed后，“不刷榜单，聚焦模型能力本身”的方针就被多次强调。

类似地，多位知情人士透露，前OpenAI研究员姚顺雨加盟腾讯后，花了大力气重建模型和AI产品的测评体系，直接对接人员具体到每个场景的负责人，甚至他们的直属下级。

“原来混元（腾讯大模型团队）的风格偏向‘刷榜’，让模型性能有些虚假繁荣。”一位混元成员表示，“顺雨看问题很尖锐，他希望团队能认清模型的真实水平，回归研发本身。”

然而，共识之下必有裂隙。技术研发向来有“实用派”和“研究派”之分，前者注重赢得竞争和商业落地，后者注重学术价值与长远探索——具体到一家商业公司体系中，在手头宽裕的时代，承担AI“研究派”角色的，往往是AI Lab或研究院。

但是，随着AI投入的压力逐步加大，**基础模型研究究竟该倾向“研究”还是“实用”，业界并没有统一的答案。**

可见的趋势是，在商业化目标的驱动下，“实用派”目前占据了上风。一个显著的信号是，AI Lab正在后退或消亡，研发资源被集中到“实用派”手中。

2025年以来，字节的AI Lab被并入Seed团队，阿里达摩院的多个研发团队被重组至通义实验室；2026年3月20日，腾讯也撤销了成立近十年的AI Lab，团队成员并入混元大模型团队。

但DeepSeek在某种意义上依旧验证了，**伟大的突破是无法被计划出来的**，不少碘伏性技术恰恰源自非功利性的研究。

依然有厂商选择给“研究派”保留自由探索的空间——例如，在字节Seed内部，还设置了注重前沿研究的虚拟组织“Seed Edge”，鼓励骨干攻克更基础、更长期的AGI课题，并将考核周期延长至三年。

命题四：大模型组织，顶层扁平高效，基层人海战术

命运的齿轮，在梁文锋决定脱离幻方量化、单独成立DeepSeek的那一天就开始转动了。

一位接触过DeepSeek早期成员的知情人士透露，2023年初，DeepSeek早期团队到位后，梁文锋就坚持将DeepSeek从幻方独立出来，理由是“**幻方不是AI时代的组织形式，想要实现AGI，必须脱离原有的组织惯性做事。**”

**R1的成功，让不少模型厂商开始重新审视，什么才是适配AI时代的人才组织形式。**

“**本质上，每一代（巨头）企业，都是那个阶段最先进的组织，去适配那个时候的技术和商业**，从而脱颖而出。”在近期的一次播客访谈中，阶跃星辰董事长印奇也提到，如今每家企业都不缺AI顶尖人才，关键在于组织形态。

据了解，**DeepSeek采取的是相当扁平化和“学院派”的管理方式**：成员根据具体目标分成不同的研究小组；组内没有固定的分工和严格的上下级关系。这种组织形式的好处在于，能够充分发挥成员的想象力，更好地适配创新业务。

对于规模尚不大的创业公司而言，寻找适配AI时代的组织形式，尚有较高的试错空间。不少头部AI创业公司的员工都表示，2025年以来，扩张规模成为一件“非常谨慎”的事。不少企业甚至选择主动收索，目的是“更高效、更聚焦”。

但对于动辄万人规模的互联网大厂而言，打破原有的组织惯性并非易事。正如印奇所言：**创新者的窘境，往往是组织问题；领域内越是优秀的公司，越是将组织模式固化得更好，但往往也更难改变。**

只是，对于大厂而言，在AI时代延续辉煌是必须完成的任务。

2025年以来，**大厂玩家都试图将模型研发和AI创新业务，整合为一个相对独立于传统互联网业务的组织，并用更扁平的方式进行管理。**

例如后来居上的腾讯。据了解，原来分散在各个事业群（BG）中的模型核心研发资源，在数次调整后，被集中到姚顺雨管理的AI基础设施部，以及大语言模型部。

在近期的内部答疑会上，姚顺雨针对AI Lab与混元的整合也做出了回应：要打破部门墙，让AI基础模型的开发和研究架构**更年轻、更直接**。

然而，精简研发团队的另一面，是数据、评测等支持团队的激进扩张。

“模型底层算法的迭代，目前进入了一个平台期。在算法架构没有突破性进展的情况下，训练数据的质量在模型性能迭代中起到了关键作用。”一位大语言模型研究员指出，“尤其是视频、3D等涉及主观审美的多模态数据，各家厂商之间的质量差距会非常明显。”

用高薪、高职级来组建数据、评测团队，在不少厂商中已经屡见不鲜。

一位知情人士透露，**近期字节Seed团队的总规模相较于年初，已经翻了约两倍**。**豆包某一个尺寸的模型，仅负责智商评测的就有5人，负责策略产品的更有五六十人**，“豆包、Seedance目前的性能优势，在相当程度上是靠人力堆出来的。”

在数据供应的上游，盘踞在成都、武汉等城市的数据标注公司，已经跑出了不少年营收过亿的“隐形巨头”，招聘的普遍门槛，从中专、大专，抬高到了211高校的硕士。

“**金字塔结构**”，一位Seed研究员如此形容当前模型组织的标准范式：研发的顶端，是少数顶尖大脑；而为顶层输送燃料的数据、评测工作，依然需要人海战术。

命题五：年轻人和“一把手工程”

组织最重要的毛细血管，终究是人。很难说，**是DeepSeek统一了行业“重视年轻天才”的人才审美**，但各个厂商对AI年轻人才的渴求，确实被拉到了一个史无前例的高度。

△腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家 姚顺雨，1998年生。图源：姚顺雨个人博客

“很多大厂的HR团队，前几年招人的姿态都比较‘甲方’。”一位在AI行业从事了七八年高端人才招聘的猎头表示，“他们只负责谈薪资，但与人才在业务层面的沟通都比较浅。”

明显的转变发生在R1发布之后——**抢人，成了各大公司的‘一把手工程’。**

例如，2025年以来，隐退近四年的张一鸣频繁现身新加坡，目的就是引进全球各地的AI人才。也有不少人看到，腾讯总裁刘炽平亲自带领HR团队，出现在多个国内外顶级计算机会议现场，给参会者发名片、加微信。

一位混元成员也表示，**姚顺雨进入腾讯后的一个重要任务就是招人**。自2025年9月加入腾讯以来，他已经为混元面试了近百人，“每个校招生他都会亲自面试，也经常邀请突出的实习生一起吃饭交流”。

“DeepSeek终于让厂商们**自上而下**对齐了一件事：**AI就是最高优先级的任务（top mission）。**”一位AI投资人总结道。

结语：一直仰望，就无法超越

DeepSeek不能一直待在神坛上。正如一位混元研究员所言：**一直仰望，就无法超越。**

2025年下半年以来，模型玩家们对DeepSeek的态度，不再只有景仰，而是暗自卯足了超越的劲头。

这一点，在去年借助DeepSeek流量快速托举起元宝的腾讯身上，尤为明显。一位元宝员工透露，**截至2025年底，仍有约七成用户将DeepSeek选为元宝的默认模型**，而非腾讯自己的混元模型。

“2026年，元宝的一个重要目标就是摆脱对DeepSeek的依赖，让腾讯自己的搜索品牌形成一定的用户心智。”她表示。

当然，这也势必伴随着更激进的模型研发目标。一位混元研究员告诉我们，对于2026年4月23日发布的新模型Hy3 preview，腾讯设定的目标是跟上第一梯队。**而第一梯队的名单，就是DeepSeek和阿里。**

对于牌桌上更早进场的其他玩家而言，经过一年的调整与加速，几乎所有厂商都在模型赛道找到了差异化的定位：

字节和阶跃星辰聚焦全模态；月之暗面和智谱深耕编程和智能体能力；MiniMax在保持语言模型不掉队的同时，突出其视频生成模型的优势。

“每个厂商都在沿着自己的路线走下去。”一位行业观察者Jason指出，“这条路的终点可以是AGI，也可以是巨大的商业成功，但绝对不会是包括DeepSeek在内的任何一家公司。”

2016年，埃隆·马斯克和OpenAI CEO山姆·奥特曼有过一段公开对话。马斯克提到：“人们有时会认为技术每年都会自动进步，但其实并非如此。**只有聪明的人们拼命努力去改进它，技术才会进步。**”

△埃隆·马斯克（右）与山姆·阿尔特曼（左）的对谈。图源：YouTube@Y Combinator

2025年初，DeepSeek恰好成了那个吹哨的“聪明人”。而到了2026年，努力的“聪明人”注定会更多。