DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,健美先生图片高清合集（经典健美造型）

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

经典健美造型到底“经典”在哪

所谓经典，通常指比赛舞台上最能体现身体结构与肌肉控制力的一套标准姿势组合：正面双臂屈肱、背面双臂屈肱、侧胸、侧三头、腹肌腿部、最具肌肉（Most Muscular）等。它们并不是随便摆出来的好看动作，而是对称性、比例、肌肉峰值与收缩感的综合展示。看高清图时，这些经典造型的价值会更直观：

正面类造型更容易看出锁骨宽度、胸肌走向、肱二头峰值与前三角的衔接。

背面类造型主要检验背阔肌的展开面积、下背竖脊肌的纹理，以及臀腿后侧的分离度。

侧面类造型最能暴露“厚度”：胸背立体感、肱三头外侧头、腘绳肌线条往往一览无遗。

腹肌腿部则是体脂控制与腿部细节的集中展示，高清图甚至能看见腹外斜肌、髂腰线，以及皮下水分变化对观感的影响。

高清图怎么看：清晰≠真实，别被“锐化感”骗了

搜索“高清合集”时，不少图片看起来很锐利，但未必真实。过度锐化、对比度拉满、局部磨皮再叠加“结构化”滤镜，容易把肌肉纹理弄得像刻出来的一样，反而失去参考意义。判断一张健美先生高清图是否靠谱，可以留意这些细节：

1）皮肤纹理是否自然：真实舞台油和汗的高光往往不均匀，毛孔与细小纹理也不会凭空消失。

2）边缘有没有异常白边/黑边：这是过度锐化的常见痕迹，肩峰、胸肌下沿、股四头肌外侧尤其明显。

3）阴影是否符合光源逻辑：舞台多为上方强光，阴影方向通常一致；若阴影“飘”或不合常理，可能做过较重的后期重塑。

4）背景是否被抹得过干净：过度降噪会把画面细节抹平，肌肉质感也常被一并“抹掉”。

更值得收藏与参考的合集，往往会保留同一场景的多张连拍：同一姿势从微调到定格的过程，能看见肌肉控制和呼吸节奏，而不是一张“修得很完美”的孤图。

常见来源与版本差异：舞台、棚拍、训练照各看什么

同样是健美先生，舞台照、棚拍照、训练照呈现重点完全不同。搜索时如果不分类型，很容易产生“怎么差这么多”的落差。

舞台比赛照：强顶光、上油、脱水状态明显，更适合看分离度、线条、比例和姿势完成度。

棚拍硬照：灯光可控、背景干净，质感更偏“雕塑感”，更适合看肌肉形态、轮廓以及整体审美风格。

训练日常照：光线更复杂、体态更放松，更适合看肌肉体积、弱项部位和更接近日常的真实状态。

不少人会用训练照去对标舞台标准，最后得出“状态不行”的误判。事实上，舞台状态是短周期冲刺的结果，而训练照更多反映日常肌肉量与体态习惯，两者用途本就不同。

搜集与整理时的注意点：清晰度、裁切与版权边界

做“高清合集”最常见的坑是：图片不糊，但关键部位被裁掉；或者分辨率看起来很大，其实是小图强行放大。整理时建议优先保留能看清全身比例的版本，尽量别裁掉小腿、前臂或头部——这些部位都会影响对“整体感”的判断，而健美的观赏性也离不开完整比例。

另一个容易被忽视的是色彩与白平衡。偏黄会让肌肉显得更“厚”，偏青则更“干”、更“硬”。如果同一合集里色温忽冷忽热，观感会非常割裂。整理时让同一场景尽量保持一致的色调，往往比一味追求“更锐”更重要。

最后是版权边界：健美比赛影像与摄影作品通常都有明确权属。个人欣赏、学习参考一般问题不大，但若打算二次发布、拼接做海报或用于商业用途，就需要格外谨慎，避免把“高清合集”变成侵权合集。

观看经典造型的几个误区：别只盯腹肌和手臂

高清图很容易把注意力牢牢吸在腹肌块数、手臂围度上，但经典健美造型真正的核心在“结构 + 控制”。常见误区包括：

只看块感，不看比例：肩腰比、腿长与躯干比例，往往决定舞台气质；高清图也更容易暴露结构短板。

忽略下肢细节：不少人放大上半身反复看，但股四头肌分离、臀腿后侧线条，常常才是“健美味”的关键。

把极端干度当成唯一标准：更干不一定更好，皮下水分与饱满度的平衡，往往更贴近“经典”审美。

忽视姿势完成度：同样的身体条件，站位、胯部角度、肩胛控制等细节，会把效果拉开很大差距，而高清图连这些微调都藏不住。

一套真正耐看的“健美先生图片高清合集（经典健美造型）”，价值不只在“清晰”，更在于它能把舞台美学的规则讲明白：哪里该展开，哪里该收紧，哪里靠结构取胜，哪里靠控制加分。把这些看懂后，再回看那些经典定格，才会明白它们为什么总能被反复搜索、反复收藏。

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HD❌❌❌🍑💯日本老师HD介绍

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HD❌❌❌🍑💯日本老师HD特色

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进入HD❌❌❌🍑💯日本老师HD教程

1.打开HD❌❌❌🍑💯日本老师HD，进入HD❌❌❌🍑💯日本老师HD前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入HD❌❌❌🍑💯日本老师HD，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、新增屏幕录制功能

二、新增隐私说明页面，条款更清晰

三、新增“误导选项”机制提升挑战性

四、修正了[新手村村长]会攻击路过鸡群的行为。

五、新增用户等级徽章系统

六、修复了玩家重连后任务进度重置的 Bug。