👇我的小册 54章教程:(小白零基础用Python量化股票分析小册) ,原价299，限时特价2杯咖啡，满100人涨10元。

大家好，我是菜哥！

今天凌晨，AI圈又被点燃了一次。

DeepSeek 正式发布 DeepSeek V4 预览版，并同步开源。如果你只是扫了一眼新闻，可能会觉得——又是一次模型升级。

但如果你稍微深入看一下，就会发现：

这一次，变的不是参数，而是规则。

过去一年，AI的核心格局其实很简单：
以 OpenAI、Google 为代表的闭源模型不断拉开差距，而开源阵营始终在追赶。

而这一次，DeepSeek 给出了一个完全不同的答案。

一、百万上下文：AI第一次真正“读完一本书”

DeepSeek V4 最直观的一个能力，是支持 1M（百万级）上下文。

这个能力很多人看到只是觉得“更长了”，但对于开发者来说，这其实是一个分水岭。

以前你做AI应用，尤其是RAG，流程基本是这样：

• 文档拆分（chunk）

• 向量化（embedding）

• 检索匹配

• 再拼接给模型

这套流程不仅复杂，而且容易出错。

而现在，你可以做一件很“暴力”的事情：

把整本资料直接丢进去，让模型自己理解，这意味着什么？

不是性能提升，而是：一整套工程方案，直接被淘汰。

二、Agent能力进化：AI开始“干活”了

如果说上下文是量变，那Agent能力就是质变。

DeepSeek V4 在官方介绍中，重点强调了三件事：

• Agent能力

• 世界知识

• 推理能力

说白了就是——它不只是会“说”，而是会“做”。

在实际测试中，它已经可以做到：

• 自动写代码

• 自动调接口

• 自动生成完整文档

• 多步骤任务执行

你会发现，这些原本需要依赖 LangChain、工作流编排，甚至你自己写逻辑的能力，现在模型本身就能完成。这带来的冲击非常直接：模型正在吞掉工具链的价值

三、性能逼近闭源：开源第一次站到台前

这次 V4 系列包含两个版本：

• V4-Pro：性能怪兽

• V4-Flash：高性价比版本

根据官方和实测反馈，V4-Pro 在多个维度已经接近甚至对标当前顶级闭源模型。

尤其是在：

• 代码能力

• 数学推理

• Agent任务

这些“硬核指标”上，已经进入第一梯队。

这件事的意义在于：过去开源模型的标签是“够用”，而现在，它开始变成——可替代。

这次DeepSeek V4 做了一个非常关键的优化方向：极致压缩 + 稀疏计算

通过混合注意力机制（CSA + HCA），它做了两件事：

• 压缩KV缓存

• 降低计算量

结果是：

• 百万上下文下

• 计算成本大幅下降

• 显存占用大幅降低

简单翻译成人话就是：

同样的能力，用更少的钱跑出来，这才是最致命的。

最后说两句：

DeepSeek V4 现在还只是预览版，很多能力还需要时间验证。对于开发者而言，好消息是：API已经同步上线！

只需简单修改 model_name 即可接入这两款新旗舰：

• 追求性能：deepseek-v4-pro

• 追求效率：deepseek-v4-flash

有兴趣的赶紧去试一下吧。

往期热文:

如何用小龙虾做微信公众号全自动流程助手 ：选题、写作、配图、排版、发布到草稿箱

如何给小龙虾设置定时任务：每日科技晨报

OpenClaw 10大真实用例！

太好了，微信终于要能接入 OpenClaw 了！

小龙虾太火了！如何用openclaw领麦当劳的优惠券！

太强了，零基础手把手教你配置openclaw,接入企业微信！

目前我们星球是有全套的AI编程和智能体的教程，openclaw教程（可以学1整年），有兴趣的可以看看。我自己也在全力深耕这个赛道，欢迎志同道合的小伙伴加入我们！