DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,不停运动的免费生活：边运动边享受免费生活体验

文丨镜像工作室，作者 | 彭杰克，编辑丨程述白

" 如果顶尖的 AI 模型被优化在华为芯片上运行，对美国而言将是‘可怕的后果’。"

这是英伟达 CEO 黄仁勋近期在一档播客节目中发出的警告。让他发出警告的对象，是即将发布新模型的中国 AI 公司 DeepSeek。

让黄仁勋警惕的，并不是某个具体的模型能力，而是另一件事——综合多家权威媒体报道：DeepSeek-V4 模型在设计之初便优先围绕华为昇腾 AI 体系进行适配。

一旦成功绕过英伟达的 CUDA 体系，DeepSeek 将不再只是英伟达生态里的一个 " 租户 "，被迫接受高昂的 " 算力租金 " 和随时可能断供的供应链风险，而是成为能自主定义算力效率、掌握技术栈主导权的 " 规则制定者 "。

黄仁勋的这种担忧在今天（4 月 24 日）成为了半个现实。

沉寂近五个月后，DeepSeek 带着 V4 重新回到市场中心，在其定价说明中，有一行几乎被忽略的灰色小字：受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调。

这一细节至少说明，国产算力已经在 DeepSeek 的整体体系中占据了重要位置，甚至在关键路径上开始影响其成本结构与定价逻辑。

这并不意味着既有格局被打破。从技术报告来看，DeepSeek 当前最成熟、最稳定的实现仍然建立在 CUDA 体系之上，核心算子与工程优化依旧集中在英伟达生态内。这也意味着，在短期内，CUDA 仍然是行业默认的 " 最优路径 "。

只是，DeepSeek-V4 也证明了，CUDA 构建的城墙，已经不再坚不可摧。

DeepSeek-V4 都做了什么

DeepSeek-V4 实际上就干了一件事：用极致的工程效率，把 " 顶级大模型 " 的门槛打了下来。它没有单纯堆砌参数，而是通过一套组合拳，让高性能 AI 变得既好用又便宜。

具体来看，首先是参数规模：旗舰版本 DeepSeek-v4-pro 总参数达 1.6 万亿，但每次推理仅激活 490 亿参数；轻量版本 DeepSeek-v4-flash 则控制在 2840 亿参数、130 亿激活规模。

同一时期国内主流大模型参数对比。制图：镜相工作室

两个版本背后的逻辑一致：通过 MoE（混合专家）架构，在不显著增加实际算力负担的前提下扩展模型容量。通过工程优化，让模型在推理时只调用最相关的部分，从而实现低成本下的顶级性能。这种结构换算力的思路在 V2 时期已初见成效，在 V4 中被进一步放大。

在上下文能力上，DeepSeek 直接将 100 万 tokens 作为 " 所有官方服务的标配 "。相当于你用它的 App、网站或 API，默认就能一次性上传一整本《红楼梦》、整个项目的代码库或一份完整的年度报告，让 AI 从头到尾读完并处理。

在行业中，长期存在上下文越长，成本越高的矛盾。传统的 AI 模型为了理解长文本，它需要记住每个字，并且计算每个字和全文中其他所有字的关联。相当于为了一句话，就需要翻阅并重读整本字典，效率极低，成本也高。

而 V4 没有硬扛这个数学难题，而是用 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）的新机制，通过 " 打包摘要 " 和 " 只抓重点 "，大幅降低了处理和记忆长文的计算量与成本。百万字的长文在 AI 的 " 工作内存 "（显存）里，就变成了几百个高度浓缩的要点，体积和负担骤减。

如果这一机制能够在真实场景中稳定运行，那么长上下文能力将从高端模型的附加项，逐渐转向应用层的基础配置。

再来看能力层面的变化：

Agent 能力方面，V4-Pro 已进入开源模型的第一梯队。在 Agentic Coding 评测中，其表现达到当前开源最优水平，并在内部直接作为工程团队的编码工具使用。评测反馈中一个颇具参考价值的细节是，其输出质量已经接近美国 AI 企业 Anthropic 高端模型的常规非思考模式，但在更复杂的思考模式上仍有差距。

推理能力方面，在数学、STEM 以及竞赛级代码任务中，V4-Pro 的表现超过现有公开评测中的开源模型，并逐步逼近顶级闭源产品。

世界知识方面，V4-Pro 大幅领先其他开源模型，和谷歌的顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1 存在差距。

这些能力并非孤立存在，而是围绕具体应用场景展开。V4 针对 Claude Code、OpenClaw、CodeBuddy 等主流 Agent 工具进行了适配，在代码生成与文档处理等任务中优化表现。可以看出，它的目标并不是成为最全面的模型，而是更直接地嵌入开发流程，承担实际生产任务。

系统层面则藏着 DeepSeek 能够便宜下来的 " 秘密 "。

技术报告显示，DeepSeek 在系统底层做了一套 " 细粒度专家并行（EP）" 方案，简单理解，就是优化了 AI 模型在芯片上的 " 调度算法 "，让计算和通信能像流水线一样重叠进行。

这套方案已在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两套体系上完成验证，推理速度提升了约 1.5 到 2 倍。这意味着同样的芯片，能处理更多的用户请求，单位成本自然就降了。

不过，从开源实现来看，当前最成熟的版本仍基于 CUDA。也就是说，核心优化具备跨平台能力，但工程上的最优路径依然集中在既有的英伟达体系之中，这种状态为后续的迁移与扩展保留了空间。

定价依旧是 DeepSeek 最让同行牙痒痒的地方。在缓存命中条件下，Pro 版本输入价格为 1 元 / 百万 token，Flash 版本低至 0.2 元；Pro 版本输出价格 24 元 / 百万 tokens，Flash 版本输出价格 2 元 / 百万 tokens，都显著低于其他模型水平。

在 DeepSeek-V4 定价表格下方，一行小字值得关注：受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调。

当价格调整开始 " 锚定 " 某一类算力集群的部署进度时，背后往往意味着该类算力已经在整体体系中占据了相当权重，至少在关键路径上具备决定性影响。

对于 DeepSeek 而言，这更像是一种间接披露——其推理或服务体系，正在越来越多地建立在国产算力之上，而算力供给的变化，已经能够直接传导到定价层。

同时，这一逻辑还隐含着另一层变化——模型价格不再只是取决于算法效率，而是开始由算力结构决定。随着昇腾超节点进入规模化阶段，单位算力成本下降所带来的，不只是利润空间的释放，更是价格体系的重塑能力。也正是在这一意义上，DeepSeek 的低价策略，正在从工程优化驱动，逐步过渡到算力体系驱动。

沉默下的野心和无奈

从内外部环境看，让新模型优先适配国产芯片，是 DeepSeek 有意推进的事。它想做的不只是多找几家可用的 AI 芯片供应商，更是在尝试触碰更底层的东西——通过摆脱英伟达的束缚，走出由上游芯片厂商定义规则、模型公司被动适配的关系，进而反过来重塑上游。这是 DeepSeek 真正的野心。

理解这一点，要先理解梁文锋。从更早的时间点来看，DeepSeek 对算力的重视带有一种近乎偏执的前瞻性。2015 年，甚至更早的 2012 年，他们就关注到算力储备，至生成式 AI 爆发前夜，已囤积了大量英伟达 A100 芯片，后来成为了 " 大厂外唯一一家储备万张 A100 芯片的公司 "。

梁文锋在接受暗涌采访时说：" 对研究员来说，对算力的渴求是永无止境的。做了小规模实验后，总想做更大规模的实验。" 这种渴求背后对应着一个现实的问题，大模型公司的核心生产资料不仅是代码，更是算力本身；谁能够掌控算力，谁才有资格稳定地研发、生产模型。

所以 DeepSeek 后来做的，不只是争取更多算力，而是在试图降低对单一算力体系的依赖。其选择国产 AI 芯片，本质上是在建立一套可控的、可持续的生产体系。

而这种抉择，几乎贯穿了其过去多年模型研发的始终。简单说，它在做两件事：一是绕开英伟达设定好的部分 " 规则 "，二是在尝试给自己造一个跨不同芯片都能工作的 " 万能转换头 "。

第一步发生在模型架构层。2024 年 5 月发布的 V2，用 MoE 架构大幅降低了模型对算力的消耗。它像是把一个庞大的专家团队拆分成许多小组，每次只调动最合适的一小部分人干活，而不是让所有人同时上阵。结果是，总参数规模虽然很大，但每次真正参与计算的只是一小部分。

到了 R1 和 V3 阶段，DeepSeek 向底层 " 施工现场 " 下探。我们可以把 CUDA 理解成英伟达给开发者制定的一套通用施工规范，绝大多数模型都按照这套规范搭房子。而 DeepSeek 开始尝试绕开其中部分标准流程，直接接触更接近硬件的 PTX（英伟达为编程其 GPU 而引入的一种并行线程执行架构的中间语言）指令，自己调配钢筋、水泥和施工顺序。

这样做很难，因为越靠近底层，越需要对硬件细节有极深理解。但好处也明显，同样一块 GPU 能榨出更多性能，甚至在硬件条件不占优时，用工程优化弥补部分差距，从而降低对高端 GPU 的依赖程度。

前两步还是在英伟达体系内做更高难度的优化，去年 9 月 V3.2-Exp 的尝试，开始有了另一层意味。他们对主流算子库做了调整，引入了 TileLang ——一个 " 万能转换头 "。

过去开发算子（模型运转最底层的计算单元），很像给不同国家的电器配插头，每换一种 GPU，都要重新改写一遍代码，成本高、周期长，而且高度依赖 CUDA。DeepSeek 的方案是，先用一种更高层、更通用的语言把计算逻辑写出来，再把它翻译成适配不同 GPU 的代码。

TileLang 就是这样一种尝试。开发者可以先用更接近 Python（AI 研发的世界语）的方式快速写出算子原型，再通过编译器映射到底层执行，并结合具体硬件做优化。这样一来，过去一块 GPU 写一套代码的方式，就开始变成先写通用逻辑，再做局部适配。华为部分芯片也在推进对 TileLang 的适配，意义正在这里。

从架构创新，到规则绕行，再到算子库改写、国产芯片大规模适配，DeepSeek 的野心越来越大，走的路也越来越崎岖。

从 V2 到 V4，中间横跨 15 个月，期间经历长时间沉寂。外界看到的是发布频率偏低，看不见的是大量系统工程投入。这类软硬件协同创新，本来就比单纯做模型参数迭代难得多，因为动的不只是模型，还有底层技术栈。这也解释了，为什么 R1 之后 DeepSeek 人才会成为大厂争夺目标——行业意识到了这种工程路线的价值。

但技术理想主义之外，DeepSeek 还有现实考虑。作为一家坚持开源路线的模型公司，DeepSeek 天然缺乏类似 OpenAI 那样的闭环商业能力，也没有谷歌或亚马逊那样可以内部消化模型成本的云计算体系，更没有腾讯、阿里、字节等大厂那样完备的商业生态，开源意味着更强的影响力和更快的扩散速度，但也意味着更薄的利润空间和更高的成本敏感度。

这也是为什么 DeepSeek 在 V2 模型阶段就选择用极致的成本打穿市场，直

“免费生活”到底免费在哪里：先把开销拆开

谈免费之前，先把生活成本拆成几类，才知道运动能替代什么、不能替代什么。最容易被运动覆盖的通常是三块：通勤与短途出行、休闲娱乐、情绪与睡眠管理。比如去两三公里外的地方，步行或骑行等于“零交通费”，还顺手完成日常运动量；周末去公园、滨水步道、城市绿道，本质上就是免费的“户外健身房”和放空空间；规律运动带来的睡眠改善、压力下降，也会让人少一些不必要的“补偿性消费”，例如频繁点外卖、冲动购物、靠咖啡硬扛。

当然也要承认：房租、医疗等大头，并不会因为运动就直接“免费”。更准确地说，这是一种生活组织方式——把“健身”从额外支出变成日常底层逻辑，让你自然减少对付费场所、付费娱乐和高频消费的依赖。

把运动嵌进日常：通勤、办事、社交都能动起来

能长期坚持的人，往往不是靠意志力硬顶，而是把运动放进那些“本来就得做”的事里。通勤是最稳定的入口：能走就走一段，能骑就骑一段；距离较远时，用“公交/地铁 + 步行”的组合，把最后一公里固定下来。办事也一样：买菜、取快递、去图书馆、去银行，尽量用步行或骑行串起来，单次路程不长，但频率高，累积效果非常可观。

社交同样可以更“运动化”。朋友见面不一定要坐餐厅：约在公园散步、爬楼梯、夜骑，或一起做些简单力量训练，边聊边动，顺带避开餐饮场所的最低消费。更现实的一点是，运动社交往往更稳定：不尴尬、有共同目标，花钱的场景反而更少。

免费体验从哪里来：公共资源 + 可持续的福利

“边运动边享受免费生活体验”最实用的来源，通常是公共资源：城市公园、绿道、河岸步道、开放球场、社区健身器材、公共图书馆，以及部分单位或学校在特定时段开放的操场。这类资源的共同点是可预测、门槛低、复用率高，适合长期使用。

另一类是“福利型免费”：比如运动平台或品牌活动的体验课、试用期、社群打卡赠品、赛事志愿者权益等。它们不是不能用，但更适合作为调剂，而不是运动计划的地基。把习惯绑在不稳定的福利上，福利一停就停练，反而容易形成“免费依赖”，最后为了续上体验不断付费或焦虑。

来源类型	稳定性	成本隐性项	适合人群	常见坑
公园绿道/步道	高	时间、天气	所有人	忽视夜间安全、补给不足
社区器械/免费球场	中	排队、器械维护差	初中级	动作不规范、抢场冲突
体验课/短期福利	低-中	可能被推销、路程	想尝试新项目者	为了“免费”频繁换项目
志愿者/活动权益	低	体力消耗、时间占用	有余暇者	把“做工”当运动导致过劳

省钱不等于苦行：补给、装备与身体信号别省错

“不停运动”最怕两件事：受伤和厌倦。省钱要省在可替代的开销上，而不是省在安全和恢复上。补给方面，日常低强度运动不需要昂贵能量胶，但水和电解质不能忽视；天气热、出汗多时，适当补盐往往比硬扛更重要。饮食也不必走极端，“运动后更饿”很正常，关键是把加餐做得简单：水果、酸奶、鸡蛋、全谷物，通常比把饥饿拖到深夜再点高油高糖外卖更划算。

装备里最不该省错的是鞋，尤其是长期走路、跑步的人，一双合脚的鞋能减少膝踝问题，从某种意义上是在“省医疗费”。其他装备尽量遵循“够用就好”：透气衣物、夜间使用的头灯、简单反光条，价格不高，却能显著降低风险。至于昂贵手表、成套服饰，如果它确实能提高你的坚持概率当然也有价值，但别把它当成必要门槛。

同时要学会读身体信号：持续疼痛、关节刺痛、睡眠明显变差、心率异常飙高，往往说明强度或频率不合适。很多人为了“每天都不断”硬顶，结果受伤停两周，反而更不划算。真正的“不停”是不断档地保持活动量：走路算，拉伸算，轻力量也算。

容易踩的误区：把“免费”当目标、把运动当交换

最常见的误区是：为了免费体验去运动，而不是为了健康去运动。这样一旦免费消失，动力就容易归零。更合理的顺序是先建立稳定习惯，再用免费资源让体验更丰富、更轻松。

第二个误区是把运动当成“消费许可证”——“我今天动了，就该奖励自己花点钱”。这种心理补偿很容易吞掉原本省下的开销。不妨把奖励换成同样免费的东西：洗个热水澡、早睡、在公园多坐十分钟、借一本书、做一次舒缓拉伸。你会发现，免费的满足感也很实在。

说到底，“不停运动的免费生活”不是一套技巧，而是一种更轻、更简洁的日常结构：用身体活动连接出行、社交与休闲，让生活的“默认选项”更健康、更少花费。坚持一段时间就会明白，免费不是噱头，而是顺带发生的结果。

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更新内容

一、新增状态反馈提示样式

二、优化手势缩放/拖动/旋转反馈

三、修复自动战斗 / 探索失效

四、提升音效采样质量

五、新增背景故事文献可翻阅

六、增强玩家误操作的纠错机制