拾光森AI
综合
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本地大模型选型：DeepSeek-V4 值不值得押注（对比分析·补充）
这个问题被问了太多次，统一回复一下。不整虚的，直接上数字。
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。
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）。
数据出身的我更信可复现的数字，不信口头宣传。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%；延续 DeepSeekMoE 与 MTP。
篇幅有限，展开讲能写一篇论文。数据都摆在这，结论大家自己判断。