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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
很多页面写着“高清”,实际可能只是把小图强行放大,或者经过二次压缩后看起来“尺寸变大”,但细节已经发虚。更接近“真高清”的标准,是整体观感接近原图:边缘不糊、纹理细节撑得住、放大后不会出现明显的马赛克块或涂抹感。
你搜索到的“李恒建照片合集(高清)”,通常会混着下面几类版本:
如果你需要的是能做壁纸、封面甚至打印的高清图,优先找单张原图或明确标注尺寸、格式的版本;只是想快速浏览人物形象,平台转存版也能用,但别指望放大后还能看到太多细节。
在中文搜索里,“李恒建照片合集(高清)”的结果经常呈现出重复、混杂、难以辨别的状态,原因很现实:同一张照片会被不同账号反复搬运;不同时间线的照片被塞进同一个文件夹;有人加滤镜、改色调后又当成“新图”发布。常见情况主要有:
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判断“李恒建照片合集(高清)”值不值得存,建议用“观感 + 细节”双重标准,不要只盯着分辨率数字。几个简单但有效的检查点:
可以用下面的思路快速筛一轮:
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如果你想把“李恒建照片合集(高清)”整理成长期可用的素材库,关键在于尽量别折腾原文件。很多人觉得“图片变糊是下载的问题”,实际上更多发生在保存和转发过程中:
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搜索结果里最常见的误区,是看到“最全”“全集”“高清无水印”就默认可靠。现实往往相反:标签越夸张,越可能是杂烩式拼凑。还需要特别留意两类风险:
更稳妥的做法是:对你最在意的那几张,尽量去找更清晰的同源版本做对照;一旦确认“这张最清晰”,就把它当作基准图,后续遇到更糊的同图直接跳过。
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⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加非会员普通用户体验区猫扑大杂烩”按钮从电脑文件夹选择文件《💫dev.pdqgt.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。
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⭐️第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,非会员普通用户体验区猫扑大杂烩支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
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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。
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进入非会员普通用户体验区猫扑大杂烩教程
1.打开非会员普通用户体验区猫扑大杂烩,进入非会员普通用户体验区猫扑大杂烩前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入非会员普通用户体验区猫扑大杂烩,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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一、增加部分谜题的“二次提示”按钮
二、修复部分机型解谜动画丢帧问题
三、支持错题本功能,记录解错的谜题
四、增加文本搜索功能(查找关键对话)
五、修复道具图标加载失败的问题
六、优化了反作弊系统的检测精度。
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