本地大模型选型：DeepSeek-V4 值不值得押注（怎么选）

上周花了点时间做验证，结果还挺意外。今天没啥事，来唠唠这个。 「选型建议」直接给结论：什么情况选它，什么情况绕道。 DeepSeek-V4 是深度求索 DeepSeek的作品，公开信息显示发布于2026-04-24。参数规模方面，V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，许可协议是MIT。 硬件门槛方面：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）。 测试的本能是找边界：什么输入会崩、什么场景退化明显。值得划重点的地方：CSA+HCA 混合注意力，1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%；SWE-bench Verified V4-Pro 80.6%；三档推理模式 non-think/think high/think max。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。先唠到这，评论区接着聊。