DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,星游记第二部什么时候上映？最新消息汇总

文丨镜像工作室，作者 | 彭杰克，编辑丨程述白

" 如果顶尖的 AI 模型被优化在华为芯片上运行，对美国而言将是‘可怕的后果’。"

这是英伟达 CEO 黄仁勋近期在一档播客节目中发出的警告。让他发出警告的对象，是即将发布新模型的中国 AI 公司 DeepSeek。

让黄仁勋警惕的，并不是某个具体的模型能力，而是另一件事——综合多家权威媒体报道：DeepSeek-V4 模型在设计之初便优先围绕华为昇腾 AI 体系进行适配。

一旦成功绕过英伟达的 CUDA 体系，DeepSeek 将不再只是英伟达生态里的一个 " 租户 "，被迫接受高昂的 " 算力租金 " 和随时可能断供的供应链风险，而是成为能自主定义算力效率、掌握技术栈主导权的 " 规则制定者 "。

黄仁勋的这种担忧在今天（4 月 24 日）成为了半个现实。

沉寂近五个月后，DeepSeek 带着 V4 重新回到市场中心，在其定价说明中，有一行几乎被忽略的灰色小字：受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调。

这一细节至少说明，国产算力已经在 DeepSeek 的整体体系中占据了重要位置，甚至在关键路径上开始影响其成本结构与定价逻辑。

这并不意味着既有格局被打破。从技术报告来看，DeepSeek 当前最成熟、最稳定的实现仍然建立在 CUDA 体系之上，核心算子与工程优化依旧集中在英伟达生态内。这也意味着，在短期内，CUDA 仍然是行业默认的 " 最优路径 "。

只是，DeepSeek-V4 也证明了，CUDA 构建的城墙，已经不再坚不可摧。

DeepSeek-V4 都做了什么

DeepSeek-V4 实际上就干了一件事：用极致的工程效率，把 " 顶级大模型 " 的门槛打了下来。它没有单纯堆砌参数，而是通过一套组合拳，让高性能 AI 变得既好用又便宜。

具体来看，首先是参数规模：旗舰版本 DeepSeek-v4-pro 总参数达 1.6 万亿，但每次推理仅激活 490 亿参数；轻量版本 DeepSeek-v4-flash 则控制在 2840 亿参数、130 亿激活规模。

同一时期国内主流大模型参数对比。制图：镜相工作室

两个版本背后的逻辑一致：通过 MoE（混合专家）架构，在不显著增加实际算力负担的前提下扩展模型容量。通过工程优化，让模型在推理时只调用最相关的部分，从而实现低成本下的顶级性能。这种结构换算力的思路在 V2 时期已初见成效，在 V4 中被进一步放大。

在上下文能力上，DeepSeek 直接将 100 万 tokens 作为 " 所有官方服务的标配 "。相当于你用它的 App、网站或 API，默认就能一次性上传一整本《红楼梦》、整个项目的代码库或一份完整的年度报告，让 AI 从头到尾读完并处理。

在行业中，长期存在上下文越长，成本越高的矛盾。传统的 AI 模型为了理解长文本，它需要记住每个字，并且计算每个字和全文中其他所有字的关联。相当于为了一句话，就需要翻阅并重读整本字典，效率极低，成本也高。

而 V4 没有硬扛这个数学难题，而是用 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）的新机制，通过 " 打包摘要 " 和 " 只抓重点 "，大幅降低了处理和记忆长文的计算量与成本。百万字的长文在 AI 的 " 工作内存 "（显存）里，就变成了几百个高度浓缩的要点，体积和负担骤减。

如果这一机制能够在真实场景中稳定运行，那么长上下文能力将从高端模型的附加项，逐渐转向应用层的基础配置。

再来看能力层面的变化：

Agent 能力方面，V4-Pro 已进入开源模型的第一梯队。在 Agentic Coding 评测中，其表现达到当前开源最优水平，并在内部直接作为工程团队的编码工具使用。评测反馈中一个颇具参考价值的细节是，其输出质量已经接近美国 AI 企业 Anthropic 高端模型的常规非思考模式，但在更复杂的思考模式上仍有差距。

推理能力方面，在数学、STEM 以及竞赛级代码任务中，V4-Pro 的表现超过现有公开评测中的开源模型，并逐步逼近顶级闭源产品。

世界知识方面，V4-Pro 大幅领先其他开源模型，和谷歌的顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1 存在差距。

这些能力并非孤立存在，而是围绕具体应用场景展开。V4 针对 Claude Code、OpenClaw、CodeBuddy 等主流 Agent 工具进行了适配，在代码生成与文档处理等任务中优化表现。可以看出，它的目标并不是成为最全面的模型，而是更直接地嵌入开发流程，承担实际生产任务。

系统层面则藏着 DeepSeek 能够便宜下来的 " 秘密 "。

技术报告显示，DeepSeek 在系统底层做了一套 " 细粒度专家并行（EP）" 方案，简单理解，就是优化了 AI 模型在芯片上的 " 调度算法 "，让计算和通信能像流水线一样重叠进行。

这套方案已在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两套体系上完成验证，推理速度提升了约 1.5 到 2 倍。这意味着同样的芯片，能处理更多的用户请求，单位成本自然就降了。

不过，从开源实现来看，当前最成熟的版本仍基于 CUDA。也就是说，核心优化具备跨平台能力，但工程上的最优路径依然集中在既有的英伟达体系之中，这种状态为后续的迁移与扩展保留了空间。

定价依旧是 DeepSeek 最让同行牙痒痒的地方。在缓存命中条件下，Pro 版本输入价格为 1 元 / 百万 token，Flash 版本低至 0.2 元；Pro 版本输出价格 24 元 / 百万 tokens，Flash 版本输出价格 2 元 / 百万 tokens，都显著低于其他模型水平。

在 DeepSeek-V4 定价表格下方，一行小字值得关注：受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调。

当价格调整开始 " 锚定 " 某一类算力集群的部署进度时，背后往往意味着该类算力已经在整体体系中占据了相当权重，至少在关键路径上具备决定性影响。

对于 DeepSeek 而言，这更像是一种间接披露——其推理或服务体系，正在越来越多地建立在国产算力之上，而算力供给的变化，已经能够直接传导到定价层。

同时，这一逻辑还隐含着另一层变化——模型价格不再只是取决于算法效率，而是开始由算力结构决定。随着昇腾超节点进入规模化阶段，单位算力成本下降所带来的，不只是利润空间的释放，更是价格体系的重塑能力。也正是在这一意义上，DeepSeek 的低价策略，正在从工程优化驱动，逐步过渡到算力体系驱动。

沉默下的野心和无奈

从内外部环境看，让新模型优先适配国产芯片，是 DeepSeek 有意推进的事。它想做的不只是多找几家可用的 AI 芯片供应商，更是在尝试触碰更底层的东西——通过摆脱英伟达的束缚，走出由上游芯片厂商定义规则、模型公司被动适配的关系，进而反过来重塑上游。这是 DeepSeek 真正的野心。

理解这一点，要先理解梁文锋。从更早的时间点来看，DeepSeek 对算力的重视带有一种近乎偏执的前瞻性。2015 年，甚至更早的 2012 年，他们就关注到算力储备，至生成式 AI 爆发前夜，已囤积了大量英伟达 A100 芯片，后来成为了 " 大厂外唯一一家储备万张 A100 芯片的公司 "。

梁文锋在接受暗涌采访时说：" 对研究员来说，对算力的渴求是永无止境的。做了小规模实验后，总想做更大规模的实验。" 这种渴求背后对应着一个现实的问题，大模型公司的核心生产资料不仅是代码，更是算力本身；谁能够掌控算力，谁才有资格稳定地研发、生产模型。

所以 DeepSeek 后来做的，不只是争取更多算力，而是在试图降低对单一算力体系的依赖。其选择国产 AI 芯片，本质上是在建立一套可控的、可持续的生产体系。

而这种抉择，几乎贯穿了其过去多年模型研发的始终。简单说，它在做两件事：一是绕开英伟达设定好的部分 " 规则 "，二是在尝试给自己造一个跨不同芯片都能工作的 " 万能转换头 "。

第一步发生在模型架构层。2024 年 5 月发布的 V2，用 MoE 架构大幅降低了模型对算力的消耗。它像是把一个庞大的专家团队拆分成许多小组，每次只调动最合适的一小部分人干活，而不是让所有人同时上阵。结果是，总参数规模虽然很大，但每次真正参与计算的只是一小部分。

到了 R1 和 V3 阶段，DeepSeek 向底层 " 施工现场 " 下探。我们可以把 CUDA 理解成英伟达给开发者制定的一套通用施工规范，绝大多数模型都按照这套规范搭房子。而 DeepSeek 开始尝试绕开其中部分标准流程，直接接触更接近硬件的 PTX（英伟达为编程其 GPU 而引入的一种并行线程执行架构的中间语言）指令，自己调配钢筋、水泥和施工顺序。

这样做很难，因为越靠近底层，越需要对硬件细节有极深理解。但好处也明显，同样一块 GPU 能榨出更多性能，甚至在硬件条件不占优时，用工程优化弥补部分差距，从而降低对高端 GPU 的依赖程度。

前两步还是在英伟达体系内做更高难度的优化，去年 9 月 V3.2-Exp 的尝试，开始有了另一层意味。他们对主流算子库做了调整，引入了 TileLang ——一个 " 万能转换头 "。

过去开发算子（模型运转最底层的计算单元），很像给不同国家的电器配插头，每换一种 GPU，都要重新改写一遍代码，成本高、周期长，而且高度依赖 CUDA。DeepSeek 的方案是，先用一种更高层、更通用的语言把计算逻辑写出来，再把它翻译成适配不同 GPU 的代码。

TileLang 就是这样一种尝试。开发者可以先用更接近 Python（AI 研发的世界语）的方式快速写出算子原型，再通过编译器映射到底层执行，并结合具体硬件做优化。这样一来，过去一块 GPU 写一套代码的方式，就开始变成先写通用逻辑，再做局部适配。华为部分芯片也在推进对 TileLang 的适配，意义正在这里。

从架构创新，到规则绕行，再到算子库改写、国产芯片大规模适配，DeepSeek 的野心越来越大，走的路也越来越崎岖。

从 V2 到 V4，中间横跨 15 个月，期间经历长时间沉寂。外界看到的是发布频率偏低，看不见的是大量系统工程投入。这类软硬件协同创新，本来就比单纯做模型参数迭代难得多，因为动的不只是模型，还有底层技术栈。这也解释了，为什么 R1 之后 DeepSeek 人才会成为大厂争夺目标——行业意识到了这种工程路线的价值。

但技术理想主义之外，DeepSeek 还有现实考虑。作为一家坚持开源路线的模型公司，DeepSeek 天然缺乏类似 OpenAI 那样的闭环商业能力，也没有谷歌或亚马逊那样可以内部消化模型成本的云计算体系，更没有腾讯、阿里、字节等大厂那样完备的商业生态，开源意味着更强的影响力和更快的扩散速度，但也意味着更薄的利润空间和更高的成本敏感度。

这也是为什么 DeepSeek 在 V2 模型阶段就选择用极致的成本打穿市场，直

“第二部”到底指的是哪一部：续作、电影版还是新季

“星游记第二部”这个说法本身就容易产生误会，因为在不同语境里，它可能指向三种内容：一是正统意义上的“第二季/续作”；二是以院线或网络电影形式呈现的“电影版续作”；三是制作方以新企划、重启、特别篇等名义推出的新内容。很多讨论把这几类混在一起，才会出现你看到的“马上上映”“定档在某月”彼此冲突的情况。

判断口径其实不难：如果一条信息没有明确写清是“第二季”“大电影”还是“特别篇/番外”，也没有同步给出平台或发行形式（电视/平台/院线），更缺少主创或出品方的正式署名，那么它多半只是猜测或二次转载，不能作为“上映时间”的依据。

最新消息怎么理解：官方确认与“网传定档”的差别

在国产动画的实际流程里，“什么时候上映”往往不是发一张海报就能彻底定下来。制作进度、送审、排播、平台排期、宣发节奏都可能让时间调整甚至反复变化。因此，看到所谓“最新消息”，更建议按可信度分层理解。

信息类型与参考价值：

1）官方定档：官方账号发布定档海报/预告，并写明日期与平台/院线——可信度最高，基本可以按此等待。

2）官方进度：主创或出品方公开提到“制作中/后期中/送审中”——只能判断所处阶段，不宜据此倒推具体日期。

3）平台侧信号：平台片单、招商会、节目单出现片名——说明存在合作或排期可能，但仍有变动空间。

4）网传定档：“内部消息”“据说某月某日上线”但无明确出处——误传概率高，常见于旧消息回流或以讹传讹。

如果一条“定档”消息用了“已确定”“百分百”等强烈措辞，却没有任何官方渠道同步，基本可以直接按未确认处理。相反，若出现“平台片单+官方转发/互动”这类可交叉验证的组合信号，关注价值会明显更高。

为什么会等很久：动画项目常见的时间变量

很多人把“没上映”等同于“没做”或“烂尾”，但动画续作的现实往往更复杂。像“星游记”这类拥有固定受众和世界观的作品，续作容易受到几类变量影响：

第一是制作周期的不确定性。续作不是简单“延长第一季”，还涉及角色设定统一、动作与特效风格匹配、配音档期、音乐与素材版权、后期合成等环节。一旦某个节点返工，整体进度就会顺延。

第二是发行策略可能变化。项目原本计划以“季番”上线，后续可能改成“电影/特别篇”试水；也可能从某平台独播调整为多平台发行。策略一变，宣发与排期往往都要跟着重做。

第三是审核与合规节奏。题材尺度、表达方式、内容合规等因素都可能影响上线节点。对观众来说，这些通常不会被详细解释，但会直接表现为“之前似乎快了，后来又没动静”。

理解这些变量的意义在于：看到“延期”或“沉寂”时，不必急着下结论，更有效的做法是判断它大概处在“立项—制作—后期—送审—宣发—定档”链条的哪个环节。

等待期间怎么获取有效信息：把注意力放在“可验证更新”

想更接近答案，可以把搜索重点从“星游记第二部什么时候上映”调整为“星游记 第二部 定档/片单/预告/主创动态/出品方”。信息是否有效，往往体现在三个细节上：

1）发布主体是否可复核：出品方、制作方、官方账号、平台官方活动页等“能对结果负责”的主体，远比截图和搬运号可靠。

2）是否给出可执行信息：例如明确上线平台/院线、形式（季番/电影/特别篇）、集数，或至少给出档期范围（暑期、国庆档等）。只有一句“快来了”，基本无法落地。

3）是否出现连续动作：预告、海报、配音阵容、主题曲、联动活动若在短期内密集出现，往往意味着宣发启动，离上线更近；若只是偶尔冒泡一次又沉寂，多半仍处在阶段性沟通。

另外还有个常见误区：把“重映/合辑/剪辑版上线”当作“第二部”。平台确实可能上线旧内容的修复版或合集，这并不等同于续作上映，但标题很容易让人误会。

关于“什么时候上映”的更现实判断：看档期窗口，而不是猜某一天

在缺少官方定档的前提下，与其追逐某个具体日期，不如关注更现实的“档期窗口”。国产动画若要进行较完整的宣发，往往会选择更适合集中讨论与观看的时段，比如暑期、寒假或重要长假前后；平台独播也常见卡在平台大促节点或片单季集中上新。你可以把“是否进入宣发期”当作第一判断：只要还没形成稳定宣发节奏，精确到某一天的说法大概率只是猜测。

归根结底，结论仍然很明确：星游记第二部目前没有被官方明确公开的上映时间。所谓“最新消息”的价值，不在于某个网传日期，而在于它是否能指向可验证的制作与发行进度。等到官方定档海报或平台排播信息出现，“什么时候上映”才会从讨论题变成日历上的确定答案。

FAQ：

1）网上看到具体日期可信吗？没有官方主体同步的一律按未确认处理。

2）片单出现就等于快上映吗？说明可能进入发行计划，但排期仍可能调整。

3）旧内容上线算第二部吗？多为回归/修复/合辑，不等同续作。

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特别说明：少妇喷潮❌❌❌❌中国人软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

少妇喷潮❌❌❌❌中国人使用讲解

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⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入少妇喷潮❌❌❌❌中国人教程

1.打开少妇喷潮❌❌❌❌中国人，进入少妇喷潮❌❌❌❌中国人前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入少妇喷潮❌❌❌❌中国人，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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💫2026-04-30 🔥玩法纯粹🔥【 白丝❌jk❌乳❌❌3D 】系统类型:白丝❌jk❌乳❌❌3D(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数5198】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰白丝❌jk❌乳❌❌3D是一款卡通画面打造的魔性解谜游戏,改编各种神话故事内容,为玩家们带来充满搞笑的剧情故事,还有丰富休闲的解谜内容,让玩家们在开怀大笑的同时也能体验趣味的解谜乐趣.感兴趣的朋友欢迎来下载.

💫2026-04-30 🎗快速检索🎗【 坤坤🌿⭕⭕ 】系统类型:坤坤🌿⭕⭕(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数99288】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰坤坤🌿⭕⭕是一款手机冒险闯关类型的休闲找茬解谜游戏。在游戏中玩家将体验到非常精彩的解谜闯关挑战，游戏玩法轻松有趣，拥有超多精彩的剧情关卡可以进行挑战，玩家需要发现图中的关键位置信息，解开故事的谜题，顺利完成关卡闯关挑战，感兴趣的朋友们快来下载试试吧！

💫2026-04-30 🌈最新动态🌈️【 玩偶姐姐不戴口罩照片 】系统类型:玩偶姐姐不戴口罩照片(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数9720】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰玩偶姐姐不戴口罩照片是一款超棒的恐怖生存游戏。前所未有的生存挑战，完美的消灭各种怪物，各种僵尸努力消灭，寻找或者逃生的方法，玩法刺激惊险！

相关介绍

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更新内容

一、优化多结局跳转逻辑流畅度

二、提供临时登录保护功能

三、新增任务中心入口

四、修复按钮图标显示不全的问题

五、修复搜索功能异常结果BUG

六、新增一键登录功能