本地大模型选型：DeepSeek-V4 值不值得押注（算笔账）

上周花了点时间做验证。结果还挺意外。先从我最近的一段经历说起。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算。别只看跑分。 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。 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）。 从游戏引擎工程师的角度看。实用价值是第一考量。补充几个硬信息：三档推理模式 non-think/think high/think max；延续 DeepSeekMoE 与 MTP；CSA+HCA 混合注意力。1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%。 篇幅有限。展开讲能写一篇论文。故事讲完了。你的版本呢？—— 数据会说话。实践出真知。 🚀 👀 ⭐ 📌 😅 😂 🔥 🎯 ✨