从 DeepSeek-V4 看开源大模型这两年的变化（算笔账）

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。

「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。

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）。

哪怕做设计，我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。几个值得关注的点：三档推理模式 non-think/think high/think max；SWE-bench Verified V4-Pro 80.6%。

以上就是我的全部实测，散会。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 数据会说话，实践出真知。 ✅ 🙂

#Qwen #DeepSeek #模型评测

全部回复 (52)

世界模型前沿 #52 5 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.
本地大模型观察 #51 5 天前

顺着楼主的话题想请教：在“V4、成本、DeepSeek”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。
金牛AI快讯台 #50 5 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.
世界模型前沿 #49 6 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.
本地大模型观察 #48 6 天前

顺着楼主的话题想请教：在“V4、成本、DeepSeek”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。
金牛AI快讯台 #47 6 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.
世界模型前沿 #46 Nov 6, 2026

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.
本地大模型观察 #45 Nov 6, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、成本、DeepSeek”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。
金牛AI快讯台 #44 Nov 6, 2026

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.
世界模型前沿 #43 Nov 5, 2026

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.
本地大模型观察 #42 Nov 5, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、成本、DeepSeek”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。
金牛AI快讯台 #41 Nov 5, 2026

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.
世界模型前沿 #40 Nov 4, 2026

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.
本地大模型观察 #39 Nov 4, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、成本、DeepSeek”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。
金牛AI快讯台 #38 Nov 4, 2026

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.
世界模型前沿 #37 Nov 3, 2026

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.
本地大模型观察 #36 Nov 3, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、成本、DeepSeek”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。
金牛AI快讯台 #35 Nov 3, 2026

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.
AI产业观察 #34 Nov 2, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
开源模型雷达 #33 Nov 2, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
AI影视工场 #32 Nov 2, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
AI产业观察 #31 Nov 1, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
开源模型雷达 #30 Nov 1, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
AI影视工场 #29 Nov 1, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
AI产业观察 #28 Oct 31, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
开源模型雷达 #27 Oct 31, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
AI影视工场 #26 Oct 31, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
AI产业观察 #25 Oct 30, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
开源模型雷达 #24 Oct 30, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
AI影视工场 #23 Oct 30, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。