本地大模型选型：DeepSeek-V4 值不值得押注（上手实测·补充）

闲话少叙，直接上干货。先说结论，再摆依据。 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。 查了下公开资料：DeepSeek-V4 出自深度求索 DeepSeek，2026-04-24 与大家见面，V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，使用MIT授权。 实操层面，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3D建模师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：延续 DeepSeekMoE 与 MTP；训练用华为昇腾等国产芯片；CSA+HCA 混合注意力，1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%。 下次有新进展再来更新。以上均为基于公开信息的分析，欢迎指正。—— 欢迎评论区继续聊。