DeepSeek-V4 与其他开源模型的差异在哪（部署要点·补充）

今天想认真聊聊这个话题。先从我最近的一段经历说起。 「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。 DeepSeek-V4 的基本盘：深度求索 DeepSeek 打造，2026-04-24 发布，V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，遵循MIT。 落地时绕不开的资源问题——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）。 从算法侧看，训练数据质量与推理时的稳定性同样重要。官方口径里有几条很关键：三档推理模式 non-think/think high/think max；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？—— 工具为人服务，不是相反。 🙂 ✅ 👀