为什么我最后选了 DeepSeek-V4 做本地推理（上手实测·2）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。本文基于公开资料整理，供讨论参考。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。 按官方与社区交叉核对的信息：DeepSeek-V4（深度求索 DeepSeek，2026-04-24）V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，版权口径是MIT。 本地跑起来的话，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）。 从硬件工程师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：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；延续 DeepSeekMoE 与 MTP。 下次有新进展再来更新。讨论与勘误欢迎留言。