为什么我最后选了 DeepSeek-V4 做本地推理（对比分析）

最近把 X 好好跑了一遍，聊聊真实感受。开门见山。 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。 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）。 从AI训练师的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：三档推理模式 non-think/think high/think max；延续 DeepSeekMoE 与 MTP。 结论放这了，信不信由你。以上。—— 让复杂的事情变简单。 😅 ✨ 🎯 😂 🔥 📌 🚀 ⭐ 👀 💡