本地大模型选型：DeepSeek-V4 值不值得押注（对比分析）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。摸鱼时间到，聊点技术八卦。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 先摆事实：DeepSeek-V4（深度求索 DeepSeek）2026-04-24 发布，V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B；授权方式为MIT。 本地跑起来的话，V4-Flash 权重约 160GB；V4-Pro 约 865GB（本地需多卡，社区称双 4090/单 5090 跑量化）。 从3D建模师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：延续 DeepSeekMoE 与 MTP；CSA+HCA 混合注意力，1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%。 别光收藏，动手试试才是真的。好了不贫了，正经事还有一堆。—— 持续折腾，持续交付。 💡 ✨ 📌 😊