关于DeepSeek新版本，分享几点个人观察
最近看到DeepSeek发布了新版本V4，自己也一直在关注国产大模型和算力方面的进展。趁这个机会，把几点个人观察整理出来，纯粹是分享性质，不做任何推荐或评判。
一、基本情况
根据公开信息，DeepSeek V4于2026年4月上线预览版并开源。两个版本：参数规模较大的V4-Pro和相对轻量的V4-Flash，均支持100万token上下文。换算一下，大约能一次性处理70多万中文字符的文本。
我在实际使用中注意到，处理长文档（如合同、论文、财报）时，上传次数明显减少，体验上的变化比较直接。
二、技术层面的几个事实
从公开的评测数据看，V4在数学、STEM和代码类任务上的表现属于开源模型中的前列位置。官方自己也承认，与一些闭源顶尖模型相比还有差距，这个说法比较实在。
另外，技术报告提到，V4可以适配多种AI芯片，包括华为昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程等国内厂商的产品。这意味着用户在实际调用该模型时，后端算力的选择范围比以前多了。
三、算力方面的变化
之前国内大模型厂商在使用算力时，大部分依赖某一家国外品牌的芯片。现在V4的适配清单里出现多家国内芯片厂商，而且据公开报道，华为昇腾等产品已经完成了对该模型的推理端支持。
我自己的理解是：这并不等于所有环节都切换了，但至少说明从“可选”到“可用”这一步在往前走。推理侧已经有人在实际使用，训练侧的大规模使用还需要时间。功耗方面，公开数据显示部分国产算力集群的能耗相对偏高，这也是后续需要解决的问题。
四、个人看法
技术追赶不可能一步到位。目前能看到的是：国内模型在开源领域有自己的位置，国内芯片在部分环节开始被头部模型厂商实际采用。这两个事实放在一起看，比单一产品的发布更值得留意。
另外补充一句：本文提到的所有信息均来自公开发表的报道和技术文档，不构成任何投资或购买建议，也不是任何形式的产品推广。仅仅是一个个人用户在关注行业动态后所做的笔记。
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