DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,草莓榴莲向日葵秋葵绿巨人是什么？一文看懂含义与特点

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

它并不是固定品牌或单一产品，而是由多个高辨识度意象拼接而成的“组合词”。在不同语境里指向可能略有差异，但整体气质很一致：隐晦、混搭、圈层感强。

这串词到底在指什么：从“意象拼接”到“圈内暗号”

把“草莓、榴莲、向日葵、秋葵、绿巨人”放在一起，本质上是借助食物、植物或角色形象，去暗示某些主题或偏好。它的传播方式很像早期网络语言里“用谐音、隐喻替代直白词”的套路：懂的人能迅速对上频道，不懂的人看起来只是一串普通名词，从而实现“看得见，但不刺眼”。

常见语境里，它多用于：

1. 内容分类或引流：发布者用这串词标记内容的“风格/尺度/类型”，方便目标人群识别。
2. 规避敏感表达：当某些词更容易触发审核或限流时，就用更“中性”的意象词替换。
3. 调侃与玩梗：并不一定真要表达某种内容，只是用“看不懂的组合词”制造戏谑和互动。

需要注意的是，这类组合词很少有全国统一、字典式的标准释义，更依赖圈层约定与上下文。同一串词在不同平台、不同群体里，确实可能被“重新解释”。

五个词各自的“暗示感”从哪里来：气味、颜色与联想

这组词之所以被选中，关键在于它们都很“有画面”，容易让人产生联想：

草莓：甜、香、软，常用来暗示“清甜系”“入门级”“不那么刺激”的风格。
榴莲：气味强烈、评价两极，常被借来表达“重口”“接受门槛高”“爱的人很爱”。
向日葵：阳光、外放，也可能指向更“开放”“直给”的表达；在部分语境中还会被当作符号化标签。
秋葵：黏滑口感突出，因此常被用作“触感/质感”的隐喻。
绿巨人：颜色和“强壮形象”辨识度高，常被用来暗示“绿色系”“力量感”“尺寸/强度”等夸张联想；有时也只是借用大众熟悉的角色名增强戏谑效果。

这些联想并非官方定义，而是网络表达在传播中逐渐形成的“倾向性共识”。如果你在某条内容下看到它，最稳妥的方式仍是结合上下文判断：配图、话题、评论走向、平台类别，都会影响它的实际指代。

常见出现位置与典型用法：为什么越搜越“玄学”

“草莓榴莲向日葵秋葵绿巨人”常出现在三类场景：

短视频/图文平台的评论区：用它替代更直白的分类词，让同好“懂得都懂”。
社群聊天与私聊：用来快速确认偏好或内容尺度，避免把话说得太死。
搜索与标题党式文案：为了制造好奇心，把多个“看似无关但暗示感很强”的词堆在一起。

它之所以显得“玄学”，是因为不像固定术语那样一一对应，更像一套“拼贴密码”。同样一串词，不同人使用时可能只取其中一两个词的暗示，其余词只是为了凑出“那种氛围”。

词项	常见联想方向	阅读提示
草莓	清甜、柔和、入门感	多用于弱化表达、降低刺激度
榴莲	重口、强烈、两极化	常用于强调接受门槛或“味道很冲”
向日葵	外放、明示、符号化标签	更依赖平台圈层语境
秋葵	质感、黏滑、触感隐喻	多是感官联想，不一定有具体指代
绿巨人	力量感、夸张化、绿色符号	可能指强度，也可能只是玩梗

如何判断它是否“有特殊含义”：三步避免误读与尴尬

看到这串词，最容易踩的坑有两个：把它当成唯一标准答案；或者一看到就自动联想到某类敏感内容。更稳妥的判断方式是：

1. 先看平台属性：影视剪辑、二次元社区、养生美食号、成人向内容，语境完全不同。
2. 再看同帖评论氛围：如果大家都在“对暗号”、互抛类似词组，更像圈内标签；如果都在讨论食物搭配，可能只是食物梗。
3. 最后看发布者是否在回避直白表达：当一段话明显在绕开关键字、用大量意象词拼接，往往就是在做“含蓄表达”。

如果你准备在公开场合复述这串词，建议谨慎一些：语境不明确时很容易引发误会，尤其在职场群、亲友群里更容易尴尬。

容易踩的误区：不是“官方分类”，也不等于某个具体产品

关于“草莓榴莲向日葵秋葵绿巨人”，常见误区主要有三类：

误区一：以为是某个品牌或商品名。它通常不是正规商品的标准名称，更像网络标签的组合。
误区二：强行对号入座。有人试图给每个词绑定固定含义，但这类词的意义会随圈层变化。
误区三：看到就默认“敏感”。它确实可能用于规避敏感表达，但也可能只是玩梗、调侃，甚至是无意义的堆叠。

理解它的关键，是把它当作一种“由语境驱动的暗号表达”。当你明白它的功能是“让懂的人更快识别，让不懂的人不容易看出门道”，就不容易被这串词带偏。

如果一定要用一句话概括：草莓榴莲向日葵秋葵绿巨人并非神秘术语，而是一种由强联想意象拼出来的网络暗号式标签，含义会随平台与语境浮动，重点在“暗示”和“圈层识别”。

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别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足介绍

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别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足特色

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别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足下载方式:

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打开“别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://b.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

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打开“别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://api.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

🌈☀️☀️第四步：✅️检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足”按钮从电脑文件夹选择文件《💫user.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足教程

1.打开别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足，进入别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足，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。

别揉我奶头⋯啊⋯嗯嗯玉足特点

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相关介绍

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更新内容

一、优化导航指引体验

二、优化资源获取效率

三、新增自动备份功能

四、增强快捷查看“已获得线索”模块

五、新增AI推理提示系统，辅助建立思路

六、改进过场白屏/黑屏过渡逻辑