实测DeepSeekV4：天<下武>功，唯【快不】破,迪卡侬喷潮门事件始末：到底发生了什么？

文 | 字母 AI

" 跳票 " 许久的 DeepSeek-V4，终于来了。

几个小时前，DeepSeek-V4 预览版上线并开源。巧的是，几乎同一天，OpenAI 也推出了 GPT-5.5。一个继续讲闭源生产力系统，一个继续讲开源、长上下文和低成本推理。中美 AI 产业中流量最大的两家基模公司，在同一天相遇。

DeepSeek-V4 分为 Pro 与 Flash 两个版本，均支持百万（1M）token 超长上下文，总参数规模分别达到 1.6T（激活 49B）与 284B（激活 13B）。。

不过，相比起 "1.6T 参数 " 或者 " 百万 token 上下文 " 这两个夸张数字，技术文档里的两个十位数更值得关注：27% 和 10%。

根据 HuggingFace 上 V4 系列的介绍，在 100 万 token 上下文场景下，V4-Pro 的单 token 推理 FLOPs 只有 V3.2 的 27%，KVcache 只有 V3.2 的 10%。

翻译成人话就是，在处理超长材料的场景下，V4 不只是 " 能装得下 "，而且跑得更快、还更便宜。

这也许是是 V4 这次更新中最值得关注的地方。

过去半年，长上下文已经成了头部模型的共同卖点。Claude、Qwen、Kimi、GLM 都在往长文本、代码仓库和 Agent 任务上走，DeepSeek 这次把主线放在了长文本场景里最贵的部分：计算和缓存。

略显遗憾的是，V4 目前并没有原生多模态功能，这会限制它在一些场景的发挥。

所以，V4 的关键词，并不是行业内期盼已久的 " 新物种 "，而是 " 效率工程 " 的再进一步。

回顾过往也确实如此，DeepSeek 这家公司，一直都不是那种 " 性感 " 产品的路线，在 Token 调用暴涨的海洋中，V4 要撑起的，是这家超级独角兽 200 亿美元估值的野望。

更快，但是没有原生多模态

身处 2026 年的今天，大模型支持长上下文已经不稀奇。但是另一个问题也随之而来：模型处理超长文本、超长链路的情况下，还能不能高效地继续工作。

一个模型如果只看几段文字，回答问题并不难；但如果让它看完整代码仓库、几十份合同、几个月会议记录，再持续生成、检索、改代码、调用工具，这个事情的难度会指数级增加。

V4-Pro 的单 token 推理 FLOPs 只有 V3.2 的 27%，KVcache 只有 V3.2 的 10%，正好对照着这个问题的答案。

前者指向每生成一个 token 所需的计算量，后者指向 KVcache 占用。KVcache 可以理解成模型处理长文本时需要随身携带的 " 工作记忆 "。

文本越长，这份工作记忆越重；如果每一步都背着完整包袱走，模型就很难轻快起来。

所以，天下武功，唯快不破。

这里的快，不是聊天窗口里早几秒回答，而是长文本任务中的运行效率。吃下 1M 文本之后之后，模型还能不能跑得动、跑得起，能不能支撑高频调用。

这一点在今天上线的 GPT5.5 中也有所体现，很多 ChatGPT 用户惊呼，GPT5.5-Thinking 的响应速度，快了一不是一星半点。

结合眼下爆火的 Agent 工作流，这项指标提升就更为关键。包括 OpenClaw 在内的系统级 Agent 工具，在运行任务时，往往需要读文件、查资料、调用工具、修改代码、保存中间状态，再根据反馈继续下一步。

任务越真实，上下文越长，计算和缓存负担越容易滚雪球。很多 Agent 产品今天看起来像未来，一算成本就像灾难。V4 如果真能把长上下文下的运行效率压下来，影响的是整个 Agent 工具链的成本结构。

字母 AI 也简单上手体验了一下 DeepSeek V4Pro，我们搭建了一个简易的离线环境，跑了两个贴近日常用户场景的测试。

首先，我们给了 V4 Pro 一组关于 MCP、结构化输出、工具调用、端侧模型和推理服务的材料，让它写一份技术分析。这个任务主要是考验，模型能不能把一堆概念和名词，整理成一张清楚的工程图。

V4Pro 的表现比较像一个成熟技术编辑。它没有把材料逐条复述，而是抓住了一条主线：Agent 的竞争不只是模型参数，而是模型如何稳定接入外部系统。换句话说，模型不能只会 " 想 "，还要能读文件、查数据库、调用工具、把结果写回业务系统。

它把结构化输出理解成 " 让模型说出机器能直接读懂的话 "，把 MCP 理解成 " 让模型应用更容易接外部工具的标准接口 "，这就比单纯解释术语更接近真实产品。

第二个测试，是让它用 Python 写一个本地命令行工具，用来管理每天收集的 AI 行业新闻线索。这个 Prompt 写的很简单，只有几个基础的限制条件：不要联网，不调用 API；能新增、查看、筛选、去重、自动打新闻价值分，并导出 markdown 日报。

V4 Pro 直接给出了一个能跑的小工具。

用户可以录入公司、标题、类型、来源、链接、时间、正文和核验状态，程序会自动计算新闻价值分，再把线索分成 " 可直接引用 "" 需要继续核实 "" 暂不采用 "。导出的 markdown 也会按层级分组，保留公司、标题、类型、分数、来源等维度。

这个测试能说明一个问题：V4 Pro 可以把一个相对复杂的意图拆成结构、规则和可执行代码，这和 DeepSeek 过去的用户心智是契合的。

在 OpenRouter 这类开发者渠道上，DeepSeekV3 系已经证明过自己的性价比和使用惯性。

OpenRouter 数据显示，DeepSeekV3 系列在 2025 年 token 消费超过 7.27 万亿，排名第五，仅次于 ClaudeSonnet4、Gemini2.0Flash 等模型。而直到今天，DeepSeekV3.2 的调用量，依旧在 OpenRouter 榜单中名列前茅。

这说明用户认可的从来不只是 benchmark，而是一个模型在真实工作流里是否稳定、便宜、高效。

这一点也可以放到 Claude 身上看。

在各大模型能力榜单上，ClaudeOpus4.6 和 GPT-5.4 系列的对比中，结论并不总是 Claude 全面领先，甚至在一些知识、推理、速度指标上，GPT-5.4 要表现的更好。

但这并不妨碍 Claude 在过去一段时间里继续收割开发者和企业市场。Anthropic 今年 2 月披露，按当时收入节奏折算，公司年收入规模已达到 140 亿美元；过去三年里，其收入每年都实现 10 倍以上增长。

所以，想要客观看待一个模型的能力，还是得放到真实工作流看实际工程表现。

当然，V4 也不是没有短板。最大的遗憾，是它目前缺乏 " 原生多模态 " 的加持。早在发布前，社区对 V4 的期待就不只是文本模型。一些媒体此前也曾报道称，DeepSeekV4 计划是一个能处理图片、视频和文本生成的多模态模型。

缺少了多模态能力，确实会带来一个现实问题，一旦涉及视觉理解、图表解析、、PPT/ 网页 / 软件界面处理这些场景里，就到了模型的能力边界外。

今天的生产力任务已经不再只是 " 读一段文字 "。很多用户真正要处理的是图片、表格、截图、PDF、网页、视频会议和复杂软件界面。没有原生多模态，V4 仍然可以是强大的长任务底座，但还不是完整的工作入口。

当然，也可以从另一个角度理解，站在融资和 IPO 的十字路口，V4 首先给母公司解决的是地基问题，而不是建好整栋楼的问题。

走在融资路口的 DeepSeek

V4 发布的另一个背景，是 DeepSeek 融资消息突然密集起来。

显然，作为中国 AI 行业的稀有物种， DeepSeek 一直不太缺钱。

过去，DeepSeek 最有辨识度的标签之一，就是它不像典型 AI 独角兽那样靠融资叙事往前推。它背后有量化资金公司幻方的资金支持，又有梁文锋这样的旗帜性人物，长期以来在业内保持着神秘且专注的形象。

但在最近一段时间，情况开始发生变化。最新报道显示，DeepSeek 正在以超过 200 亿美元估值寻求融资，阿里、腾讯等公司据称正在洽谈投资。具体的数字仍在谈判中，但方向已经足够清楚：DeepSeek 已经走到了迎接资本市场的节点。

而 V4，就是这个节点上的一个重要抓手。V4 专注于讲效率的逻辑背后，实际上是抓住了当前的开发者群体最关心的部分，可预测的调用需求可能被进一步放大，进而推动更多的商业化落地。

这也是 DeepSeek 接下来最难的一关。200 亿美元估值要证明的，不只是模型强，而是模型能不能转成稳定的商业系统。。

这一点上，竞争对手们已经在行动起来。Qwen、GLM、Kimi 都在向 Agentic Coding、工具调用和长任务执行靠拢，Claude 也已经把企业知识工作和代码工作流做成了最重要的商业抓手。

显然，依托 V4 的能力，Deepseek 还需要更多产品层面的落地。

Agent 不是底座模型自己就能跑通，它还需要浏览器、文件系统、权限系统、企业软件接口、插件生态和产品体验。V4 就算解决了地基问题，如何建立起一套生产力场景的用户生态，是粱文锋和团队接下来要思考的问题。

所以，V4 最准确的定位不是，并不是人们想象中的模型新物种，而是把 " 开源模型任务底座 " 提升到了一个新的高度。

过去，DeepSeek 已经证明了，中国公司可以用更低成本做出强模型。V4 要证明的是，在百万上下文、Agent、国产算力和商业化同时到来的阶段，这套低成本路线还能不能继续成立。

眼下，V4 已经把效率牌打出来了。接下来，DeepSeek 要回答的是，这张牌能不能撑起一家 200 亿美元公司的商业体量。

这类传播通常有两个特点：一是信息以截图、二次转述为主，来源不稳定；二是“门”字自带爆点，容易让不了解前因后果的人误以为出现了确凿丑闻。很多人回头看到原始内容才发现，争议更多集中在“语言联想”而不是“事实违法”。

围绕“喷潮门”的讨论，常见焦点大致有三类。

第一类是商品功能描述被误读。运动水壶、喷雾瓶、洗护用品等，本来就会出现“喷”“雾化”“强劲喷射”等描述，在某些截图语境里被截取关键词后，很容易被拼成暧昧段子。

第二类是翻译或命名带来的歧义。国际品牌的一些英文或法文词汇直译成中文时，如果缺少语境过滤，可能出现让人“想歪”的词组。未必是刻意为之，但在互联网语境里，歧义本身就足够被放大。

第三类是门店陈列或导购话术被片段化。线下场景里一句话、一个立牌、一个海报角度，都可能被拍成“证据”。脱离上下文后，就变得耐人寻味。多数情况下，这些片段并不能证明品牌“有意为之”，但足以刺激转发。

为了更清楚地理解，可以把它拆成“事实层”和“传播层”两件事：

层面	典型内容	容易出现的误区
事实层	商品真实用途、包装原文、门店真实陈列	把功能词当成暗示；忽略完整语境
传播层	截图、标题党、二创段子、以讹传讹	把梗当新闻；把个别门店当全国统一

这类“门”事件的路径其实很固定：先有人发布“我在迪卡侬看到离谱文案/产品”的内容，随后出现互动更高的二创版本，用更直白、更刺激的词替换原本描述；再传播到更大的平台，标题逐渐统一成“迪卡侬喷潮门”，最后被搜索引擎收录，形成持续发酵的联想。

需要注意的是，传播过程中最关键的核验环节往往被跳过：照片是否同一时间同一门店拍摄、是否存在裁剪或P图、该商品是否长期在售、是否为第三方入驻商品、是否是旧包装、是否已经更换或下架等。缺少这些信息，结论很容易从“有歧义”滑向“品牌故意低俗营销”，再滑向“全网封杀”，最终变成情绪叙事。

如果你是普通消费者，看到“喷潮门”相关内容，与其急着站队，不如先做三步快速核实：

1）优先看“原始信息”，不要只看转述。尽量找到未剪辑的视频、完整包装或原始海报。很多争议来自关键词截取，补全上下文后往往只是正常功能描述。

2）核对商品属性与来源。迪卡侬门店既有自有品牌，也可能出现合作或第三方商品；不同地区、不同批次的包装也可能不一致。把“看到一个包装”直接推导为“迪卡侬统一口径”，逻辑跨度很大。

3）分清“尴尬”与“违规”。文案不雅、翻译不当更多属于传播与公关风险，但并不等同于违法犯罪或重大丑闻。如果你确实介意，更有效的方式是向门店或客服反馈，要求核查并调整陈列或措辞，而不是把段子当结论。

从实际影响看，“喷潮门”更像一次舆论危机的演练：伤害往往不在事实本身，而在品牌形象与搜索联想的绑定。很多人并不细究细节，只记住“迪卡侬+喷潮”这个组合词。对消费者而言，反而要回到更现实的层面——购买时看清用途、规格与说明，不要被短视频带节奏，把正常产品硬解读成“另有暗示”；同时也别因为猎奇忽略安全与合规，喷雾类、清洁类、润滑类等商品的适用人群、材质兼容性、使用场景，都应按说明使用。

“迪卡侬喷潮门事件始末”归根结底，是由歧义、联想与二次传播共同推动的一次网络事件。与其纠结“到底谁更尴尬”，不如把它当作一个关于信息核验和传播心理的样本，可能更有意义。

FAQ：

- 这件事有官方定性吗？多数传播版本缺少可核验的完整链条，更像网友的梗化叙事；如需判断，应以原始物料与官方渠道信息为准。

- 看到疑似不当文案怎么办？建议拍下完整信息（包含商品全貌、说明、价格牌与陈列环境），再向门店或客服反馈，要求核查与调整。

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更新内容

一、改进扫码功能，识别更灵敏

二、支持谜题失败时自动记录错误路径

三、支持更多第三方登录方式，注册更方便

四、优化了举报系统的反馈效率。

五、增强副本掉落率

六、优化不同设备帧率表现