一、DeepSeek-V4：中国AI的“新名片”

1.1 模型概览

2026年4月24日，在OpenAI发布GPT-5.5仅仅几个小时后，来自杭州的DeepSeek正式推出了新一代大模型——DeepSeek-V4系列，并同步开源。

此次发布包含两个版本：

版本	总参数	激活参数	定位
V4-Pro	1.6万亿	49亿	旗舰版，对标顶级闭源模型
V4-Flash	2840亿	130亿	性价比版，快速经济型

两者均原生支持100万token超长上下文（约75万字），采用开源的MIT协议。这意味着你可以一次性让AI处理整本《三体》三部曲、一个完整的代码仓库，或是一份上百页的法律合同，无需额外搭建检索增强生成（RAG）系统。

在架构上，V4实现了多项底层创新：

• CSA+HCA混合注意力机制：通过“分级压缩+分级检索”，将1M token场景下的推理算力降至前代的27%，KV缓存降至10%

• Muon优化器：替代传统AdamW，训练更稳更快，完美适配MoE大模型

• mHC流形约束超连接：升级残差连接，解决深层训练数值不稳定问题

1.2 与顶流模型的对比

对比维度	DeepSeek-V4-Pro	GPT-5.4 / GPT-5.5	Claude Opus 4.6	Gemini 3.1 Pro
代码能力	LiveCodeBench 93.5分，开源第一	91.7分	—	89.2分
数学推理	HMMT 2026 Feb 95.2分	97.7分	—	—
知识储备	SimpleQA 57.9分	—	—	75.6分（领先）
长上下文	100万token（原生支持）	—	—	—
价格（输出/百万token）	$3.48	~$20-60	$25（V4的7倍）	—
开源协议	MIT（完全开源）	闭源	闭源	闭源

优势领域：

• 代码生成：在Vals AI的Vibe Code Benchmark中，V4以“压倒性优势”拿下开源权重模型第一名，击败了Gemini 3.1 Pro等闭源前沿模型

• 数学与STEM：在竞赛数学、科学推理等硬核任务上，V4全面超越所有开源模型，比肩全球顶级闭源模型

• 工程化长程任务：实测显示，V4-Pro能够连续自主编程60分钟以上，无需人工干预即可完成数据库设计和安卓模拟器开发等复杂工程

短板与差距：

• 世界知识储备：在SimpleQA等事实性知识评测中，V4-Pro（57.9分）与Gemini 3.1 Pro（75.6分）差距明显

• 深度推理：在HLE高难度推理任务上，仍有约7个百分点的距离

• 多模态能力：V4目前仍是纯文本模型，在图像理解和视频生成等主流赛道上“完全缺席”

DeepSeek官方给出了颇为克制的评估：V4的知识与推理能力与最先进的前沿模型仍存在约3至6个月的差距，其中数学和STEM领域进度最快，知识和事实检索方面差距较远。

二、火爆原因与黄仁勋的“预言成真”

2.1 为什么V4如此火爆？

1. 极致性价比，打破硅谷定价霸权

V4延续了DeepSeek“价格屠夫”的传统：

• V4-Flash：输出仅需2元/百万token（约0.28美元）

• V4-Pro：输出为24元/百万token（约3.48美元）

对比之下，Claude Opus 4.6的价格约为25美元/百万token，V4-Pro比它便宜超过7倍，Flash版更是便宜了99%以上。用彭博社的话说，这是对中国AI“突飞猛进的实力”的又一次证明，让全球科技公司开始重新审视在AI上投入数百亿美元的合理性。

2. 开源即巅峰，开发者“用脚投票”

不同于硅谷巨头的闭源策略，DeepSeek将旗舰级V4-Pro模型通过MIT协议完全开源。Hugging Face机器学习工程师证实，V4是该平台上冲上榜首速度最快的模型。全球开发者可以自由下载、修改、商用，这极大激发了创新活力。

3. 技术硬实力，用算法效率对抗暴力算力

V4的火爆不是靠营销，而是靠实打实的工程创新。VentureBeat用“真正的架构创新”来形容V4的混合注意力机制，认为它“在不牺牲性能的前提下，极大地降低了显存需求和计算成本”。这种“四两拨千斤”的能力，让整个行业重新思考：后发者是否必须靠堆算力才能追上？

2.2 为什么引发黄仁勋关注？

一句话：DeepSeek让英伟达的“算力护城河”开始漏水。

就在V4发布前9天，英伟达CEO黄仁勋在一次播客中直言：“如果DeepSeek率先在华为平台上发布，那对我们国家来说将是灾难性的。”

这句话当时听起来像是危言耸听。但仅仅9天后，DeepSeek-V4正式发布，全面适配华为昇腾芯片，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型。

黄仁勋的“预言”精准应验。背后的逻辑很清晰：

• 英伟达的商业模式建立在“最好的模型必须跑在最好的芯片上”这一假设之上

• 如果中国公司能在国产芯片上训练出世界一流的大模型，英伟达的议价能力和市场地位将受到根本性冲击

• 更可怕的是，算力的“卡脖子”效应将大幅削弱——算法是自己的，代码是开源的，芯片是国产的，整个叙事实现了闭环

路透社敏锐地捕捉到这一点：V4引发的不仅是“模型强不强”的讨论，更是“它会把谁逼急”的拷问。美国媒体一边承认中国公司的工程效率和价格优势，一边又不愿承认“硅谷靠芯片、资本和封闭生态筑起的那道墙，已经开始松动”。

三、国内大模型发展：从“跟跑”到“并跑”的质变

3.1 这是一次系统性的突破

DeepSeek-V4的亮眼表现，绝非单一企业的偶然成功，而是中国AI大模型行业多年深耕、厚积薄发的必然结果。

中国科学院科技战略咨询研究院专家指出，这集中体现了中国AI在技术创新、算力自主、人才储备、产业协同四大维度的系统性跃升：

维度	过去	现在
技术路径	模仿跟随，堆叠参数	原生创新，底层架构突破（CSA、Muon等）
算力基础	依赖英伟达GPU	华为昇腾、寒武纪等国产芯片全面适配
人才格局	人才外流海外	全球顶尖AI人才加速回流与本土成长
产业生态	各自为战	模型+算力+场景协同发力

3.2 “开源”成为中国的战略优势

与硅谷巨头“筑高墙、建小楼”的闭源路线形成鲜明对比，中国几乎所有性能优异的AI模型都选择了开源。

杭州更是成为全球唯一一个同时拥有三个世界顶级开源模型的城市——DeepSeek、群核科技、阿里巴巴的通义千问，包揽了HuggingFace趋势榜单前三名。

这种开放策略正在产生深远影响：

• 全球开发者“用脚投票”：从吉隆坡到拉各斯，越来越多程序员基于中国开源模型研发产品

• 马来西亚主权AI项目已明确宣布将基于DeepSeek技术建设

• 2025年，中国开源AI模型约占全球AI使用量的三分之一，DeepSeek是使用量最多的模型

正如《纽约时报》所言：“开源是未来技术的软实力。”中国正在用开放赢得全球影响力。

3.3 体验V4

• 配置模型

mkdir -p ~/.claude && cat > ~/.claude/settings.json << 'EOF'
{
   "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://teniuapi.online",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxx",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
    "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4-flash"
  }
}

访问https://teniuapi.online获取令牌，通过“令牌管理”获取令牌，替换上面配置中的 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN的值，就可以体验到deepseek-v4的魅力了！

• claude安装教程

如果还没安装claude，可以参考另外一篇博文【ClaudeCode使用教程】