就在刚刚，DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。
上下文长度直接从从128K直接跳到100万。
没有任何官方公告，没有任何预热。
就那么静悄悄地上线了。
结论是：
便宜，贼便宜，便宜到离谱。
编程能力媲美闭源第一梯队。
没有多模态。
先说最炸裂的数据
泄露的基准测试数据里，最让老金我吃惊的是这个数字。
SWE-bench Verified，80.6%
这个测试专门考AI修复真实GitHub Bug的能力。
80.6%是什么概念？
Claude Opus 4.65是80.8%，GPT-5.4是80.6%。
先说架构，再说这意味着什么。
万亿参数背后的黑科技
V4的总参数量达到了1万亿。
但跟其他万亿参数模型不一样的是，V4继续用MoE（混合专家架构）。
每次处理一个token，只激活370亿参数。
相当于一家1万人的公司，每次干活只叫370个人出来。
剩下的9600多人歇着，不耗电。
Engram条件记忆架构
这个是V4最大的技术突破。
以前的模型处理长文本，记忆是线性增长的——文本越长，计算量越大。
100万Token的上下文，按老办法做，很多机器直接跑不动。
Engram的核心思路是把记忆分层。
静态知识（比如API文档、语法规则）存在固定区域，O(1)复杂度直接调用。
动态上下文（对话历史、当前任务）单独处理。
这样100万Token不会让计算量爆炸。
据说在100万Token长度下，V4的信息召回率达到97%。
V3在128K的召回率大约是85%。
从128K的85%到100万Token的97%。。。
这个提升幅度确实有点离谱。
mHC多层通信技术，这个提了30%的训练效率。
具体原理比较复杂，简单说就是改变了信息在模型层间流动的方式。
以前是每一层都要传一大堆信息给下一层。
现在每层只传关键信息，减少冗余。
拒绝英伟达，跑华为芯片
这个可能是V4影响最深远的一个决定。
据路透社4月18日报道，V4将运行在华为最新的昇腾950PR芯片上。
DeepSeek的工程师重写了核心代码，从英伟达的CUDA框架全面转向华为的CANN框架。
内部测试数据显示：
昇腾950PR上推理速度较初期版本提升35倍。
单卡推理性能达到英伟达特供版H20的2.87倍。
能耗降低40%。
老金我得说清楚，这些数据来自爆料，不是官方发布。
但方向是确定的。
V4旗舰模型优先昇腾，历史版本继续用英伟达，未来双轨并行。
这不是DeepSeek第一次这么干。
V4春节发布时就已经拒绝给英伟达优先适配权，改让华为先跑通。
对一个万亿参数模型来说，完全脱离英伟达生态。
这件事放到一年前，没人敢想。
如果对你有帮助，记得关注一波~
价格：便宜到离谱
目前，DeepSeek API 已同步上线 V4-Pro 与 V4-Flash，支持 OpenAI ChatCompletions 接口与 Anthropic 接口。
访问新模型时，base_url 不变, model 参数需要改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
API定价如下：
V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。
对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。
对比一下竞品（均为官方定价）：
Claude Opus 4.5：输入2.50/百万Token。
DeepSeek V4：输入约$0.20/百万Token。
差了多少倍？
Claude的75分之一。
GPT-5.4的12分之一。
而且V4计划采用Apache 2.0开源协议。
这意味着什么？
任何公司都可以拿V4的代码，部署在自己的服务器上，改一改，变成自己的产品。
不需要给DeepSeek付一分钱。
这就是开源的威力。
API定价已经这么便宜了，还开源。。。
老金我真的想不通DeepSeek靠什么赚钱。
这意味着什么
对开发者
API价格打到地板价，开源协议随便用。
中小企业和独立开发者终于不用为Token费用发愁了。
以前用Claude一天烧掉几十美元的活儿，换成V4可能不到1美元。
对行业
DeepSeek证明了国产芯片可以跑万亿参数模型。
这比模型本身的性能提升更有战略意义。
因为硬件受制于人，软件再强也没用。
昇腾能跑V4，后面阿里、百度、字节的模型也会跟进。
编程能力SOTA + 价格打骨折 + 开源。
这三个条件凑在一起，Claude和GPT的压力不小。
尤其在中美科技博弈的背景下，DeepSeek的每一步都有政治意味。
老金我的判断
说实话，老金我对V4的态度比较复杂。
技术层面，确实厉害。
编程登顶、百万上下文、国产芯片适配，每一条都是硬核突破。
但有几个问题得说清楚。
昇腾生态的长期稳定性
芯片能跑是一回事，生态成熟度是另一回事。
CUDA有十几年的积累，CANN才刚开始。
短期可能有各种兼容性问题。
这些不是泼冷水。
是真实存在的风险。
如果你是Claude重度用户
先别急着换。V4的编程能力很强，但Claude在代码理解、项目上下文、长期对话这些维度上，积累的工程经验不是一天能追上的。
如果你是独立开发者，强烈建议试试V4 API。
价格便宜太多了，开源协议意味着你可以深度定制。
如果你关心国产AI，V4是一个里程碑。
万亿参数+国产芯片+开源，这三件事放在一起，之前没人做到过。
DeepSeek用了不到两年时间，从V2走到V4。
从追赶到反超，速度确实快得让人有点慌。。。
但越是这样，越需要冷静看数据，不要被情绪带着跑。
你们觉得V4能不能真正撼动Claude和GPT在国内的地位？
评论区聊聊，老金我很好奇大家的判断。
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每次我都想提醒一下，这不是凡尔赛，是希望有想法的人勇敢冲。
我不会代码，我英语也不好，但是我做出来了很多东西。
我真心希望能影响更多的人来尝试新的技巧，迎接新的时代。
谢谢你读我的文章。
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