作者：李孟涵发布时间：2026-06-16 03:05:08 点击数：40600

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：梁文锋的担子更重了

梁文锋用V4打破质疑，但Coding、to B商业化、人才争夺，DeepSeek还有硬仗要打。

文｜《中国企业家》记者闫俊文见习编辑｜李原编辑｜何伊凡

头图来源｜视觉中国

DeepSeek-V4上线几日，围绕它的讨论仍未停止。梁文锋用V4的强势发布，回击了外界对于DeepSeek迭代缓慢的质疑。

从效果来看，V4参数放大明显。其拥有1M（百万字）超长上下文，分为DeepSeek-V4-Pro和Flash两个版本。其中，Pro版本模型参数规模达到1.6T，比V3大出两倍，在开源阵营位列最高梯队，向OpenAI和谷歌看齐。

大参数版本也标志着，DeepSeek正在放弃“小而美”路线，转而追求“参数暴力美学”与稀疏架构效率并行。

更重要的突破来自于国产算力适配。DeepSeek将华为昇腾和英伟达共同写进技术报告，在英伟达GPU和华为昇腾NPU平台上均验证了细粒度专家并行方案。在昇腾平台上，V4实现了1.50至1.73倍的推理加速，使得V4成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理验证的万亿参数级模型。

在这背后，DeepSeek面临的模型适配和上下游产业链，工作量之庞大、艰巨，被千芯科技董事长陈巍形容为“爬雪山、过草地”。这也不免让DeepSeek难以将全部精力，放在模型的性能优化上。

但这场胜利意味着什么，市场情绪给出了有力证明。4月24日当天，寒武纪、摩尔线程、沐曦等国产芯片华体汇电竞-华体汇(中国)收盘价上涨2%至7%不等，并同时宣布，当天全量适配V4模型。

发布同时，DeepSeek的价格闪电战也同步上演。

《中国企业家》获悉，DeepSeek近日推出DeepSeek-V4-Pro模型API限时2.5折优惠，活动截至2026年5月31日。优惠后，该模型输入价格降至0.025元（缓存命中）、3元（未命中），输出6元，较原价1元、12元、24元大幅下调，已接近Flash版本水平。

DeepSeek称，受高端算力限制，当前Pro版服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，价格还将进一步下调。

不过需要注意的是，在模型厂商正掀起“Token涨价潮”的背景下，DeepSeek逆势而行，一方面在于其素以“价格杀手”自居，算力能力和供给资源充足——但另一个可能性是：用户热情不足。

《中国企业家》观察到：在4月24日、25日上线两天，DeepSeek的API服务和网页对话服务均很稳定，没有发生“拥堵”的事故报告。市场总体对DeepSeek的反馈体验，也比较“冷静”。

而V4的“难产”本身，是这家明星创业华体汇电竞-华体汇(中国)正在面对的多重压力：核心人才被竞争对手争抢、国产算力适配还面临漫长攻坚、与模型大厂和创企围绕代码能力需要贴身肉搏，以及悬而未决的融资传闻。

DeepSeek的优势依然清晰：技术顶尖、开源心智强、性价比突出、国产芯片适配领先、开发者生态基础好。但其短板同样现实：to B大客户交付经验不足、场景化解决方案不够丰富、组织规模与巨头差距明显、商业化仍处于爬坡期。

如今大模型已不再是单一维度的天才或技术方面的竞赛，而是一家华体汇电竞-华体汇(中国)资金、资源、人才、组织、战略的集团作战，这也需要DeepSeek不断在技术理想和严峻现实之间做出选择。

实测V4：能力很强，Coding仍需突破

一直以来，DeepSeek的创新方法论是，通过底层架构创新，实现极致成本控制，压榨每一个Token的潜力。

这一次，V4在架构上，DeepSeek开创了全新的注意力机制——“CSA（压缩稀疏注意力）+HCA（重度压缩注意力）”的混合注意力架构。这一创新主要目标是对Token进行条目化的极致压缩，以进一步降低对计算和显存的需求。

技术报告显示，在100万Token的上下文设置下，与DeepSeek-V3.2相比，DeepSeek-V4-Pro仅需27%的单Token推理FLOPs（浮点运算数）和10%的KV缓存。

来源：视觉中国

一位专家对《中国企业家》指出，V4在训练和推理中采用“FP4+FP8”混合精度，而非业界通用的FP32标准精度格式。DeepSeek固然是为了实现更快的计算速度、更低的缓存需求，但也为此牺牲了准确率。

特别是当模型参数规模达到1.6万亿时，这种“压榨”是否仍能维持输出质量的稳定性，也成为了V4在实际应用中的最大考验。

在模型稳定性上，《中国企业家》将V4的技术报告丢给了DeepSeek，要求V4进行翻译并给出关键指标的解读。在专家模式下，上传文件花了15秒，全文翻译大概耗时20分钟。虽然从长文本理解、信息抽取、逻辑梳理能力上，V4表现不错，但也出现了丢失图片的问题。

此外，随着代码能力正成为顶级模型的必争之地，DeepSeek也正在遭遇强力阻击。

在V4技术报告的Coding相关测试集里，出现了多处明显的数据空白，显示缺少与月之暗面K2.6、智谱GLM-5.1的直接对标结果。DeepSeek给出的解释是：“由于K2.6和GLM-5.1的API太忙，无法回应查询。”

这句略带无奈的表述，也折射出了大模型战局的残酷：过去半年，月之暗面与智谱均将代码能力、Coding Agent、工程化能力作为战略制高点，API调用量与企业接入量暴涨。

尽管DeepSeek强调，V4-Pro在代码智能体任务上已与K2.6、GLM-5.1达到可比水平，但行业普遍认为，代码能力、工具稳定性、工程化鲁棒性将直接决定MaaS收入、开发者生态黏性与大客户付费意愿。这也意味着，DeepSeek下一轮攻坚的核心战场，必须清晰指向代码与Agent。

关键的权衡

虽然V4的表现有不尽如人意的地方，但它对全行业的标志性意义，显然更为重大。

上海财经大学特聘教授、FutureLabs未来实验室首席专家胡延平对《中国企业家》说：V4预览版可以说不负各方期待，也成功在国产芯片适配的前提下，通过对注意力机制的改进，降低了计算和缓存开销，提升了效率。

过去近5个月，在外界对DeepSeek“迭代放缓”的持续质疑中，业内却清楚：DeepSeek的攻坚，并非单纯在调优模型效果，而是要完成一次从英伟达CUDA生态，向国产芯片“昇腾NPU”等生态的全栈迁移——这是一场没有硝烟的硬仗。

多位底层架构专家向《中国企业家》证实，超大模型在国产芯片上的迁移，难度远超想象。

一家AI Infra初创华体汇电竞-华体汇(中国)CEO曾告诉《中国企业家》：适配新生态架构，会面临算子缺失，大量自定义算子需重新开发的问题，编译器也会经常出bug，训练中途易崩溃。“相当于我造了一个赛车，理论速度有150公里/小时，但我可能要跑100次才能跑出一个这样的速度，它不是那么稳定。”

《中国企业家》综合各方信息来看，DeepSeek为适配国产算力，做出了一系列关键权衡：采用更低精度混合精度（FP4+FP8），降低显存压力与计算复杂度；强化稀疏注意力与KV缓存压缩，减少芯片间通信量；优化MoE负载均衡策略，提升在非均匀芯片集群上的稳定性；放弃了部分极端基准刷分，优先保证长上下文、多轮、Agent场景的鲁棒性。

来源：AI生成

陈巍将DeepSeek对华为昇腾的适配，比作“爬雪山、过草地”的事情。这个工作量非常大，会让DeepSeek难以将全部精力，放在模型的性能优化上。

对于DeepSeek来说，其通信库、集合通信、分布式策略需深度重构；万亿参数MoE模型对集群稳定性、显存带宽、网络延迟要求近乎苛刻。这都会导致，V4开发十分艰难。

从根本上说，这是涉及到整个产业链上下游优化、水准提升的过程，比如芯片良率、芯片性能，大模型的整体Infra部署和优化等，是一个水涨船高的过程。

胡延平表示，超大参数的大模型开始训练之后，需要集群里的每一张卡都要保持最佳状态，计算集群协同工作的要求度很高，除了算力卡的稳定，还要求显存带宽、连接与网络等各个方面跟得上。训练任务动辄持续一两个月，任何一张卡、一条链路不稳，都可能导致整体任务失败。

不过，DeepSeek走出了最艰难的全栈迁移第一步后，已经证明中国大模型的自主可控，已经在成为可落地、可商用、可规模化的现实。随着下半年，昇腾950批量交付，V4-Pro的吞吐能力还将大幅提升。

增长暗战：人才、资本、竞争三座大山

V4的强势发布，暂时平息了外界对DeepSeek技术能力的质疑，但更多的挑战，也摆在了梁文锋面前。人才流失、资本选择、行业内卷、商业化压力，都在把这家以技术理想主义著称的华体汇电竞-华体汇(中国)，拖入集团作战。

V4技术报告显示，本次参与作者共270人，名单中包括梁文锋——但一个不容忽视的细节是：过去5个月，已经有10位署名作者离开了DeepSeek。

其中最受关注的，是代码与推理核心负责人郭达雅。据《晚点LatePost》报道，郭达雅以亿元年薪，加盟了字节跳动。他深度参与了DeepSeekV3、R1、Coder、Math等关键模型研发，是代码能力、推理架构、工程化的核心贡献者。

基座架构、MoE分布式、推理引擎、长上下文、代码Agent等关键岗位，都高度依赖核心人员的判断与经验；骨干流失不仅影响研发节奏，更可能带来技术路线、架构偏好、工程文化的波动。

梁文锋能在人员变动的情况下，如期推出V4并实现1.6T的大参数更新，说明其已建立了可复制、可扩展、不依赖单一个人的工程化体系。但如何留住核心人才、激励早期成员、稳定团队军心，仍是DeepSeek必须解决的长期问题。

V4发布前后，市场也再次传出重磅消息：DeepSeek计划开启新一轮融资，估值约200亿美元，阿里、腾讯等都被列为潜在投资方。

胡延平直言：“DeepSeek应该融资，甚至上市。模型上限提升，来自用户反馈、参数规模、Agent网络，这些都需要巨大投入。”

更重要的是，整个行业正在从模型竞赛转向Token工厂竞赛。DeepSeek选择降价、扩参数，都是在为Token时代做准备——而Token工厂，也需要更巨额的资金投入。

对于梁文锋来说，更深层的命题刚刚开始：如何把模型优势，转化为持续、高毛利、可规模化的收入？如何建立不依赖个人的技术迭代机制与人才激励体系？如何在技术探索与商业交付之间保持平衡？如何从“模型华体汇电竞-华体汇(中国)”升级为“平台生态华体汇电竞-华体汇(中国)”？

梁文锋已经用V4回应了一切质疑，DeepSeek仍在最强玩家序列。但未来真正的决战，才刚刚开始。

本周行业报告披露重要变化梁文锋的担子更重了

梁文锋用V4打破质疑，但Coding、to B商业化、人才争夺，DeepSeek还有硬仗要打。

文｜《中国企业家》记者闫俊文见习编辑｜李原编辑｜何伊凡

头图来源｜视觉中国

DeepSeek-V4上线几日，围绕它的讨论仍未停止。梁文锋用V4的强势发布，回击了外界对于DeepSeek迭代缓慢的质疑。

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DeepSeek称，受高端算力限制，当前Pro版服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，价格还将进一步下调。

实测V4：能力很强，Coding仍需突破

一直以来，DeepSeek的创新方法论是，通过底层架构创新，实现极致成本控制，压榨每一个Token的潜力。

技术报告显示，在100万Token的上下文设置下，与DeepSeek-V3.2相比，DeepSeek-V4-Pro仅需27%的单Token推理FLOPs（浮点运算数）和10%的KV缓存。

来源：视觉中国

特别是当模型参数规模达到1.6万亿时，这种“压榨”是否仍能维持输出质量的稳定性，也成为了V4在实际应用中的最大考验。

此外，随着代码能力正成为顶级模型的必争之地，DeepSeek也正在遭遇强力阻击。

关键的权衡

虽然V4的表现有不尽如人意的地方，但它对全行业的标志性意义，显然更为重大。

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来源：AI生成

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增长暗战：人才、资本、竞争三座大山

V4技术报告显示，本次参与作者共270人，名单中包括梁文锋——但一个不容忽视的细节是：过去5个月，已经有10位署名作者离开了DeepSeek。

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