DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,小雪的嫩绿世界：清新治愈的自然系世界

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

理解“小雪的嫩绿世界”，不是把冬天硬说成春天，而是在低温、短日照与风里，学会准确捕捉那些仍在生长、仍能让人放松的“绿”。

“小雪”里为什么还能看到嫩绿：气候与植物的正常节奏

小雪通常处在深秋向初冬过渡的阶段，气温确实明显下降，但并非处处严寒。对许多地区来说，这时地表未必长期封冻，降水偏少，却更容易出现夜露与薄霜，土壤含水量也随昼夜变化起伏。正因如此，一些耐冷、喜湿，或在低光下也能维持代谢的植物，会呈现出一种“低调的绿”：麦苗在田里铺开，草坪变得更矮更密；冬青、黄杨、侧柏等常绿植物保持稳定色相；背阴处的苔藓与地衣在潮气里显得格外鲜活。

常见误区是把“有雪”当成“小雪”的核心。小雪是节气名，意味着寒潮更频繁、降水形态更可能转为雪，但是否下雪、雪能不能积住，仍取决于当地纬度、海拔和当时冷暖空气的强度。很多人找“小雪的嫩绿”时跑去空旷迎风处，结果只看见枯黄与尘土；反而在靠近水体、林下、山阴、墙根等微环境里，更容易遇到真正的“嫩绿”。

典型的“自然系嫩绿”长什么样：颜色、质感与光线的关系

“小雪的嫩绿”往往不是明亮的荧光绿，而更接近带灰度、带湿度的柔和绿：低饱和，边缘清晰却不刺眼，甚至混着一点黄或一点蓝。它之所以让人觉得治愈，关键在质感与光线的配合——小雪时节日照角度低，散射光更多，整体对比度下降，绿色会被“柔化”；霜、露、薄雾带来的水膜反光，又让苔藓、叶片和新草看起来更细腻。

如果是为了拍照或做配色参考，常见的观感大致有两类：一类是“湿绿”，雨后、雾后或晨露时最明显；另一类是“冷绿”，在阴天、林下或傍晚更突出。很多人把白平衡调得过暖，绿会偏黄、画面发闷；也有人追求通透把对比拉太高，反而丢掉小雪该有的柔软感。观察时可以记住一个小技巧：先看光是不是“硬”的，再看绿是不是“带水”的，基本就能抓到自然系的味道。

常见场景怎么找：城市、公园、郊野各有侧重点

在城市里想看到“小雪的嫩绿世界”，最省心的是找“常绿 + 水汽”的组合：河道两侧、湿地公园、树荫下的绿篱、背风的社区花园。苔藓常出现在墙角、石阶缝、树根旁，未必成片，却很“对味”。公园里更容易看到成片的冬季草地与常绿灌木，尤其在北方，落叶林下的地被与草坪往往是主要“绿源”。

郊野的嫩绿更偏向“有生命的秩序感”：农田里的麦苗、部分地区仍保持绿叶的油菜、沟渠边的水草、山坡上的常绿灌丛。需要注意的是，小雪后风大、体感温度低，出行别只顾找绿：清晨霜重路滑，林下落叶覆盖处更容易打滑；靠水边拍摄也要留意脚下湿滑。另一个常见误区是把“越冷越出片”当成原则，实际上很多柔和的绿来自“刚好够冷、但还没冻透”的时段；过了这段窗口，绿会变深、变硬，氛围也更肃。

“清新治愈”怎么落到日常：布置、穿搭与心情管理的细节

自然系的清新感，不靠堆砌物件，而靠“少量、稳定、带呼吸感”。如果想把“小雪的嫩绿世界”搬进室内，优先选择耐阴、耐温差、管理简单的绿植或枝叶：常春藤、龟背竹（需要更稳定的温度）、文竹、蕨类（注意湿度）等，都能提供类似的柔软绿意。很多人冬天养绿植失败，原因往往不是“冷”，而是“干 + 闷”：暖气房湿度低，浇水又不敢浇，叶片容易发脆或黄尖。更实用的做法是把“浇水”拆成两件事：根部的水少而准，空气湿度要更稳定，例如用托盘加水、加湿器，或把植物集中摆放，形成小小的微气候。

在穿搭与空间配色上，“嫩绿”更适合做点缀而非主色：一条围巾、一只帆布包、一点植物纹理的软装，就足以把冬季的灰拉回舒适区。自然系常见的误区是“把所有颜色都变浅”，结果显得寡淡；更有效的是保留深色基底（墨绿、深灰、木色），让嫩绿只负责“亮一下、喘口气”。

下面这张对照表可以帮助你快速判断眼前的“绿”更接近哪种小雪气质：

绿的类型	常见出现位置	视觉感受	更适合的观察时间
湿绿（苔藓/叶面带水）	林下、墙根、河岸、石阶缝	细腻、柔软、治愈	雨后、雾后、清晨
冷绿（常绿灌木/针叶）	公园绿篱、道路隔离带、山坡	稳定、清爽、克制	阴天、傍晚
田野嫩绿（麦苗等）	郊外农田、沟渠边	平静、开阔、有秩序	上午散射光时段

注意事项与容易踩的坑：别把“绿意”变成负担

追求小雪的嫩绿，最容易踩的坑是“用力过猛”：为了取景进入封闭绿地踩踏苔藓，或在霜冻的清晨长时间停留导致受寒。自然系的治愈，本质上是对季节节奏的尊重——看见它、靠近它，但别打扰它。

另一个坑是把“治愈”理解成“必须开心”。小雪的嫩绿更像一种缓冲：它不把冬天变热闹，而是让冷与静没那么锋利。允许自己在低温里慢一点，去看一片叶子的边缘、一块苔藓的纹理、风把枝条轻轻压弯的方向。把注意力收回到这些细小之处，“清新治愈”才会真正落地。

小雪终究会继续走向冬深，但在这段“嫩绿仍在”的窗口里，世界给出的信号很清楚：生命没有停，只是把声音调低了。把它当作日常里的一口清气，就足够。

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相关介绍

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更新内容

一、改进用户反馈入口，提交更便捷

二、加强缓存清理机制，释放更多空间

三、修复图片线索查看后不计入进度的问题

四、修复了购买道具时可能出现的重复扣费问题。

五、支持通过章节内角色对白回顾提示线索

六、修复消息列表加载失败的问题