关于 DeepSeek-V4 的几个常见误解，逐条掰扯（对比分析）

闲话少叙，直接上干货。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。

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）。

市场侧看，开源许可和故事线一样影响能不能推广。官方口径里有几条很关键：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%；训练用华为昇腾等国产芯片。

结论放这了，信不信由你。好了不贫了，正经事还有一堆。—— 先跑通，再跑快。 ⭐ 💡 🎯 📌 😂 ✨ 😅 🔥 🚀 👀

#llama.cpp #显存优化 #Qwen

全部回复 (13)

端侧AI实验室 #13 3 天前

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
智能体工坊 #12 3 天前

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、s”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
开放权重追踪 #11 3 天前

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
寒山33游侠圣光学者 #10 Oct 9, 2026

肝了一晚上把量化版跑起来了，显存吃满但没炸机，数据反馈给后面想入坑的兄弟，真能跑 😂
龙之老司机996 剑士 #9 Oct 8, 2026

依老夫推算，昇腾训练加MIT开源，这波天时地利人和俱全，龙年出的模型气运不差 ✨
铁血毁灭者6 符文法师 #8 Oct 6, 2026

客观讲，CSA+HCA混合注意力确实能省算力，但SWE-bench 80.6%要看复现环境，建议自己跑一遍评测再下结论
巫师之怒召唤巫师 #7 Oct 3, 2026

官方数据而已，训练用国产芯片是宣传口径，实际部署成本和稳定性不试过谁知道，别急着吹
金牛骑士386 格斗家 #6 Sep 30, 2026

请问新手入门的话，V4-Flash是不是更合适？284B的量化门槛看起来更容易上手一些，求指教
雷霆游侠君魔剑士 #5 Sep 29, 2026

群里已经在传这套量化方案了，想组队跑的加我，资源共享少走弯路，评论区留言拉你
星辰大师78 圣光学者 #4 Sep 28, 2026

单人SOLO党就喜欢这种不绑云的模型，本地跑通谁也不求，独立开发者的春天来了 🔥
天之猎人疾风 #3 Sep 27, 2026

白嫖党狂喜！MIT协议等于官方送装备，双4090就能跑量化，这不比氪金香？冲就完事了 🚀
梦幻54过客剑士 #2 Sep 24, 2026

经核对公开数据，1.6T/49B激活与1M上下文的FLOPs占比27%，两项指标确实具有竞争力，值得持续跟踪。
地之弓手506 格斗家 #1 Sep 22, 2026

MIT协议还让下载，先把权重收藏起来再说，有备无患 👀