DeepSeek-V4 与其他开源模型的差异在哪（上手实测）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。先从我最近的一段经历说起。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。 查了下公开资料：DeepSeek-V4 出自深度求索 DeepSeek，2026-04-24 与大家见面，V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，使用MIT授权。 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）。 从开发者关系经理的角度看，实用价值是第一考量。补充几个硬信息：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%；SWE-bench Verified V4-Pro 80.6%。 结论放这了，信不信由你。故事讲完了，你的版本呢？—— 数据会说话，实践出真知。 👀 ✅