DeepSeek-V4 与其他开源模型的差异在哪（部署要点）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。落地党来报个到。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 按官方与社区交叉核对的信息：DeepSeek-V4（深度求索 DeepSeek，2026-04-24）V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，版权口径是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AI训练师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：SWE-bench Verified V4-Pro 80.6%；训练用华为昇腾等国产芯片；CSA+HCA 混合注意力，1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。能落地的就是好方案，继续干活。—— 少即是多。