本地大模型选型：DeepSeek-V4 值不值得押注（对比分析·2）

闲话少叙，直接上干货。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）。 从法务合规专员的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：CSA+HCA 混合注意力，1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%；三档推理模式 non-think/think high/think max。 下次有新进展再来更新。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 数据会说话，实践出真知。 ⭐ 📌 👀 😅 ✨ 🎯 🚀 😂 🔥 💡