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實測DeepSeek V4,為國產(chǎn)化而生。

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今天,等了一年的DeepSeek V4,終于發(fā)布了。


本來每天都很期待,但是發(fā)布的這一刻,突然感覺進入到了一種賢者模式。

人有點麻了,這一周發(fā)了7、8個新模型,最近24小時就發(fā)了4個,昨天下午剛開始測MiMo,然后HY3發(fā)了,剛寫完MiMo,然后GPT-5.5發(fā)了,今天剛發(fā)完MiMO,然后DeepSeek v4發(fā)了。

我現(xiàn)在就仿佛雞排哥,寫完你的寫你的,寫完你的寫你的。


我也第一時間把DeepSeek V4接到了我的Claude Code里。


然后很多朋友問為啥沒有R2了,這塊我簡單的科普一下下,就是在去年這個階段,推理模型和非推理模型還是分開的,也就是DeepSeek R1是推理模型,DeepSeek V3是非推理模型。

然后到了后面,基本Claude和GPT都還開始使用混合模型了,也就是用思考強度去控制模型是否進行推理。

所以DeepSeek V3.1的時候,也改成了混合模型的架構,這些V4同樣的,也是混合模型。

所以R2存在的意義現(xiàn)在就有點不明確了,就像OpenAI o3,就成了OpenAI的最后一代推理模型,被并到了GPT-5里面。

再簡單說一下DeepSeek V4這次的一些特性。

先看跑分。

這是DeepSeek V4自己的。



各方面都有明顯加強。

然后這段時間,模型又太多太雜太亂了,于是我又自己整理了一下,因為大家的數(shù)據(jù)和口徑總是經(jīng)常不一樣,所以這個表能看個大概,但是不能深究。。。

先是知識推理類的。


沒有數(shù)據(jù)的就是沒放這塊的跑分。

可以看到DeepSeek最強的還是SimpleQA這兩個知識類的,逼近Gemini 3.1 Pro,在其他的地方只能說中庸。

然后代碼類的。


可以非常明顯的看到走的也是Gemini那一卦的,在競賽、算法類比較強,但是真實代碼工程能力上,只能說從分數(shù)上看,也沒啥大幅領先,第一梯隊水平。

代碼這塊我覺得也可以把Arena最新的評分放出來,目前DeepSeek V4排第三,第一還是GLM-5.1,MiMo沒上榜是因為還沒開源出來,目前只有API,開源估計下周了。


Agent能力這一卦上。


這個確實比較強。

跑分大概就是這樣,其實可以看到比較正常,在現(xiàn)在一眾諸神混戰(zhàn)的年代里,可以給到人上人,但是如果大家是夯爆了的預期的話,可能就會失望了。

然后還有一個非常直觀的數(shù)據(jù),V4-Pro的總參數(shù)量是1.6T,也就是1.6萬億。


V3.2是671B,也就是6710億,V4的參數(shù)量,翻了將近兩倍半。

所以其實你可以看到,在如今這個時代,依然還是大就好,大就牛逼,大就是聰明。

但是因為大帶來的提升,也變向帶來了Token的漲價,算力就那么多,模型參數(shù)越來越大,Agent推理所用的Token又越來越多,不漲價都不可能了。

V4-Pro是輸入12元,輸出24元每百萬token,V4-Flash是輸入1元,輸出2元。


換算成美元的話,輸入1.74美元每百萬token,輸出3.48美元。V4-Flash,輸入0.14美元每百萬token,輸出0.28美元。

作為對比,Claude Opus 4.7是輸入5美元,輸出25美元,GPT-5.5是輸入5美元,輸出30美元。

MimM-V2.5-Pro在0到256k token內(nèi),是¥7/¥21每百萬token(輸入/輸出),在256k到1M token內(nèi)是¥14/¥42每百萬token(輸入/輸出)。

平均下來國產(chǎn)模型價格定價都差不多,雖然有點對不起DeepSeek一直以來的價格屠夫的稱稱號,但還是大概比海外模型平均便宜60%左右。

不過這里面有個細節(jié)很多人可能沒注意到。

DeepSeek在定價頁面底部有一行小字,大意是說,受限于高端算力,目前Pro的服務吞吐十分有限,預計下半年昇騰950超節(jié)點批量上市后,Pro的價格會大幅下調(diào)。

也就是說,V4-Pro現(xiàn)在的價格還不是最終態(tài),等芯片產(chǎn)能跟上了,價格還會往下降,這一點我覺得還是挺重要的。

然后這個事,加上DeepSeek V4的報告里,其實能透露出非常多國產(chǎn)化的細節(jié),明顯是為了給國產(chǎn)芯片做準備的。

有幾個小細節(jié),我也不知道我理解的對不對,有大佬可以來拍磚一下。

1. V4在后訓練和推理體系里引入了MXFP4。


雖然訓練還是用的英偉達體系,但是在后訓練和推理上用這個基本上就意味著,DeepSeek在往開放低精度格式和多硬件適配方向走,可以適配國產(chǎn)卡比如華為昇騰、寒武紀、壁仞等等,會降低對NVIDIA的FP8生態(tài)的綁定,特別是推理的時候,那這就是正兒八經(jīng)的國產(chǎn)生態(tài)國產(chǎn)模型了,可惜的就是現(xiàn)在價格還沒下來。

2. V4的底層內(nèi)核不再完全靠CUDA寫,用了一個叫TileLang的DSL。DeepSeek希望底層算子開發(fā)不要完全鎖死在CUDA上,而是用更高一層的語言描述計算,再盡量編譯到不同硬件上,這個非常牛逼,可以大大降低遷移成本。

3. V4專門搞了一個叫MegaMoE的融合內(nèi)核,設計目標是減少專家并行中的通信等待,目前已經(jīng)在華為昇騰上跑通。


這三條放一起,方向就非常清楚了,V4是完完全全的,為了國產(chǎn)卡而設計的模型。

這真的不是啥愛國故事,所有人都知道,未來算力有多缺,算力生產(chǎn)有多慢,但是Agent加速之下,Token帶來的消耗有多恐怖。

算力被卡脖子,所有人都沒有辦法,君不見GLM-5.1這么好的模型,有多受限于算力推理嗎?

算力博弈,很多時候,就是頂層博弈。

DeepSeek v4,就是算力博弈逼出來的現(xiàn)實。

未來一年,國產(chǎn)大模型跑國產(chǎn)卡這件事,感覺會逐漸成熟了。

然后多模態(tài)的事,我知道大家很關心。

因為現(xiàn)在,多模態(tài)幾乎是標配了,比如Opus 4.7大幅強化的就是多模態(tài)能力,K2.6、MiMo-V2.5-Pro也都標配了多模態(tài),更別提GPT-5.5了。

因為沒有多模態(tài),你讀不了圖,你沒有視覺能力,審美上也必然差一截,同時什么Computer Use之類的Agent能力,更是想都別想。

但是非常非??上У氖牵珼eepSeek V4,不是多模態(tài)。

還是一個純文本模型,沒有多模態(tài)能力。

一聲長嘆,其實很早以前就在傳V4有多模態(tài)了,我也知道他們內(nèi)部肯定做了多模態(tài)的工作,但是最后,還是沒有放出來,看來適配國產(chǎn)卡的壓力,還是太大太大了。

多模態(tài),可能只能等到v4.5或者v5.0了,希望這兩個版本,沒有了適配國產(chǎn)卡的壓力,不要再讓我們等一年了。

目前V4 Pro我也接到Claude Code里面了。


我們在自己緊鑼密鼓的測試了3個小時之后,有了一些自己粗糙的結論。

我個人感覺,跟Claude Code的適配,是有一些問題的,我現(xiàn)在不知道到底是適配的問題,還是模型的問題。

舉個最簡單的例子,我的本地skill,是有一個直接管理我服務器的skill的。

我至今沒有見到任何一個模型,在我說出明確帶有服務器的詞語的時候,不去調(diào)用我的服務器skill去服務器查詢。

GLM-5.1、MiniMax M2.7、Kimi K2.6、MiMo-V2.5-Pro,沒有一個有問題,但是,DeepSeek V4,出了問題。


我需要把Prompt說的如此明確才可以。


非常的奇怪。

我們小伙伴也是,之前他做了一個社群運營系統(tǒng),已經(jīng)做完了,在桌面留了個PRD,用來測試的,但,理解力也有點問題,雖然是為了測試,在根目錄進行啟動的,但一般還是會進行全局搜索一下的,而不是直接拒絕。


然后開發(fā)這塊,我自己之前測試Opus 4.7的Case扔給了他,這個需求其實就是給我們開發(fā)一個招聘網(wǎng)站,要使用女神異聞錄5的風格,同時還要部署到我的服務器上,但是我的需求說的非常的亂,也會比較考驗模型需求的理解能力。

Opus 4.7當時做出來的效果是這樣的。



在給DeepSeek V4 Pro開發(fā)的時候,速度非常的緩慢。

大概花了24分鐘做完的。


然后實現(xiàn)效果是這樣的,


UI其實還好了,但是出了蠻大的問題,就是沒有跟我進行任何的確認。

因為我的約束給的是非常多的,比如CLAUDE.md里面,還有我的skill里面,最基本的一個問題,就是比如沒有遵守skill的描述。

任何新項目,部署到服務器上,都是一定要跟用戶確認域名是否OK的,但是沒有做任何確認,直接自己選了 careers.virxact.com干上去了,24分鐘結束之后,給了我一個域名,讓我確認。

這個其實蠻奇怪的,我的約束好像很多也都失效了。

而模型的寫作能力上,反而是讓我覺得比較開心的點。

相比于其他模型,幾乎不說人話不看寫作了,DeepSeek是為數(shù)不多的還關注這一塊的。

第一個是強行調(diào)用我的skill,去寫一篇關于Token漲價的文章。


花了大概8分鐘,不知道開了多少個網(wǎng)頁,然后寫了一篇,在幾層檢測上,自己完成了。


效果大概是這樣的。



還讓他對我昨天GPT-image-2的黑暗森林那篇進行了中段續(xù)寫的測試。


整體效果達不到Opus 4.6那種潤物細無聲的級別,但是比Opus 4.7要好,如果你用修改度來區(qū)分,那大概Opus 4.6直出的我的修改度是30%,Opus 4.7我的修改度是60%,那DeepSeek V4 Pro的修改讀大概在45%左右。

并且因為上下文增加,在輸出長文檔上,效果會好的多的多。

對DeepSeek V4的測試大概就是這樣。

有好有壞。

我昨天在GPT-5.5的文章里修正過一次推薦,早上我也寫過MiMo-V2.5-Pro,說它是我現(xiàn)在覺得搭配Claude Code的最佳模型之一。

現(xiàn)在,我再更改一下推薦:

1. 如果你更偏好海外模型,且愿意花20~200刀會員訂閱費:

在內(nèi)容創(chuàng)作(文章、策劃案、腳本等)這種需要創(chuàng)意的場景上,我至今依然推薦使用Claude Code + Claude Opus 4.6。

而在通用開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、文檔處理等所有其他場景下,我更推薦你用Codex + GPT-5.5。

2. 如果你更偏好國內(nèi)模型:

在內(nèi)容創(chuàng)作場景上,我推薦你使用DeepSeek官網(wǎng),沒有必要用Claude Code。

而在其他所有場景下,我依然推薦你使用Claude Code + GLM-5.1或MiMo-V2.5-Pro的組合。

DeepSeek V4,身上背負的東西太多,承載的東西也太多。

大家給的期望也足夠的大。

雖然非常坦誠的講,這次的模型,并沒有大幅度的領先和巨型的驚艷。

但,對于模型的國產(chǎn)化、乃至AI的國產(chǎn)化,都是濃墨重彩的一筆。

希望這一次,完成了所有的底層積累,厚積薄發(fā)。

在V4.5或者V5的時候。

讓世界,繼續(xù)聽到DeepSeek的聲音。

以上,既然看到這里了,如果覺得不錯,隨手點個贊、在看、轉發(fā)三連吧,如果想第一時間收到推送,也可以給我個星標?~謝謝你看我的文章,我們,下次再見。

>/ 作者:卡茲克

>/ 投稿或爆料,請聯(lián)系郵箱:wzglyay@virxact.com

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