DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,靠比片：我的电影选择方式

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

“靠比片”到底在比什么：先看匹配度，再谈好不好

很多人搜电影时，心里问的往往不是“这片好不好”，而是“这片适不适合我现在看”。所以我对比的第一项叫匹配度：当下情绪、可用时间、观看场景（独自/两人/家庭）、能接受的刺激程度（血腥、惊吓、压抑），以及你对慢节奏的耐受度。

比如下班很累，只剩 90 分钟，我就会先把“2 小时 40 分的史诗片”和“高密度对白的政治惊悚”放一边；到了周末白天精神好，反而愿意去啃长片和结构复杂的作品。“靠比片”的核心，是先承认“好片也可能不合时宜”，把选择的矛盾从“口碑 vs 自己”，换成“此刻状态 vs 影片特质”。

先做一轮硬筛：题材、时长、版本与观看成本

真正省时间的做法，是先把硬条件过一遍。题材不必细到标签分毫不差，但要能排雷：它到底是“犯罪剧情”还是“刑侦程序片”，是“科幻外壳的家庭片”还是“硬核设定向”。时长也很关键：同样是好电影，150 分钟和 95 分钟对一个工作日来说，体验完全不一样。

版本信息经常被忽略，却很影响观感：同一部电影可能有院线版/导演剪辑版/加长版，甚至字幕翻译风格也不同。靠比片时我会优先选“更接近创作者意图、同时不增加理解负担”的版本：第一次看通常选节奏更利落的；如果特别喜欢，再回头看加长或剪辑版补细节。

还有观看成本：需要高度专注的片子，我不会放在通勤或睡前；依赖大银幕氛围的（声画奇观、动作调度）也不会在手机上将就。硬条件先筛掉，后面就不容易把一个晚上耗在“看不下去”上。

再做一轮软比：导演气质、叙事密度与情绪余韵

硬筛之后，剩下的往往都“能看”。这时要比的就是更主观的软指标。

我会先看导演/编剧的稳定气质：有些创作者擅长把故事讲得干净利落，有些偏好留白和暧昧，有些爱用跳切、非线性和碎片化结构。不是谁更高级，而是你当下想用哪种方式和作品“交流”。叙事密度也值得对比：同样两小时，有的每十分钟一个信息点，稍微走神就跟不上；有的留出大量空镜和停顿，你得愿意沉进去。

最后是情绪余韵。我会问自己：今天是想“被安抚”，还是想“被戳痛”？想要轻盈的回甘，还是沉重的回响？很多“看完不舒服”的差评，未必是片子差，而是观影者本来只想放松，却误选了强压抑题材。靠比片就是提前把这种错配尽量降到最低。

维度	更适合放松夜晚	更适合专注周末
节奏	明快、场景切换多	慢热、铺垫长
信息量	线索少、易跟	线索密、需回味
情绪	轻喜、治愈、爽感	压抑、复杂、开放结局
观看设备	小屏也不亏	大屏/好音响加成明显

我常用的“对比法”：同类型两部对照，马上知道自己要什么

最实用的一招，是“同类型两部对照”。比如我想看悬疑，就同时放两部候选：一部主打反转，一部主打氛围。只要对比它们更依赖哪种快感——逻辑拼图、情绪压迫、角色命运，还是世界观设定——我通常就能很快确定今晚的偏好。

另一种对比是“同一主题，不同表达”。同样讲亲情，有的是温柔日常，有的是创伤揭露；同样讲爱情，有的是浪漫轻盈，有的是现实残酷。把候选摆在一起，很多模糊标签就骗不了你，你也更容易避开自己不想要的风格。

我还会对比“评价语怎么说”，而不是只看星级：当评论里反复出现“节奏慢”“需要耐心”“信息量大”“很压抑”，我会把它当作特质描述，而不是简单的优缺点判断。很多误选，其实来自把别人的耐受度当成了自己的耐受度。

常见误区：只看榜单、只信评分、把“看不懂”当成“烂”

最容易踩的坑是“只看榜单”。榜单解决的是大众共同话题，但解决不了你的具体场景。第二个坑是“只信评分”，却忽视分布：同分电影可能一部四平八稳、另一部极端分化；前者更适合随手点开，后者更适合在你明确想“冒险”时再选。

还有一种误区，是把“看不懂”直接等同于“烂”。很多电影的门槛不在智力，而在信息呈现方式：它可能故意不解释、故意打散时间线、故意让人物动机保持暧昧。靠比片的态度是先确认：这是不是我愿意投入的表达方式？不愿意就换，不必硬啃，也不用急着否定。

到现在，“靠比片”更像一种习惯：先对比，再选择；先匹配，再评价。它让我少了很多“将就一晚”的后悔，也让真正合拍的电影更容易被我遇见。今晚要看什么，其实不难，难的是别把自己的时间交给随机。

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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、新增小游戏元素：时间机关挑战

二、修复章节评分不刷新的问题

三、支持Slack消息推送

四、新增用户活跃度排行

五、丰富节日运营内容库

六、增加章节中角色记忆对话触发