引子：这一次，DeepSeek 换掉的是推理栈

过去一年，国产开源模型最常被讨论的是「参数多大、榜单多高」。但这一次 DeepSeek V4 给外界的信号完全不同——它换掉的不是参数，是底下跑的芯片。

Reuters 在 4 月初援引 The Information 的报道，明确指出 DeepSeek V4 将跑在华为 Ascend 950PR 上，并且 DeepSeek 刻意没把 V4 的早期访问给 NVIDIA，而是只开放给国产芯片厂商。V4-Lite 已经在 API 节点灰度测试，开发者反馈 128K 上下文召回率从 45% 跳到 94%，推理速度提升 30%。这些数字说明一件事：V4 不是一个「又一个开源 SOTA」，而是开源阵营第一次把「模型 + 推理栈 + 国产芯片」同时做完闭环。

对国内开发者和企业技术决策者来说，这是一个需要立刻开始研究的事件。

核心事实：V4 在发布窗口内的关键数字

根据多家海外媒体与国内社区在 4 月中旬放出的信息，DeepSeek V4 的当前公开画像大致如下：

• 总参数规模：约 1 万亿（1T），Mixture-of-Experts 架构
• 每 token 活跃参数：约 37B
• 上下文窗口：1M token，背后由 Engram 条件记忆机制支撑
• 多模态能力：原生支持文本、图像、视频生成（不是外挂适配层）
• 发布形式：Apache 2.0 开源权重（按 DeepSeek 既往传统）
• 推理硬件：华为 Ascend 950PR，国产芯片首发
• 预计发布窗口：2026 年 4 月下旬，内部备忘录由 CEO 梁文锋确认"月底发布"

V4-Lite 是一个很关键的先行信号。它跑在部分 API 节点上，灰度开发者在推送里反复提到两个数字：128K 召回率 94%（相比 V3 的 45%）、推理延迟下降 30%。这意味着长上下文不再是营销指标，而是真的能打的能力。

技术解读：MoE 不新鲜，但 V4 想做的事很不一样

MoE（Mixture-of-Experts）架构本身不是 V4 的卖点。Mixtral、GLM-5.1、Gemma 4 Pro 走的都是这条路。V4 真正让人关注的是三件事同时发生：

1. 1M 上下文 + Engram 条件记忆

DeepSeek 没有走传统的 YaRN/RoPE scaling 硬拉上下文的老路，而是引入了「Engram 条件记忆」。从公开描述看，这更接近一种分层记忆 + 条件激活的机制：短期活跃信息走传统 attention，长程记忆用条件检索的方式激活相关专家。这也解释了为什么 V4-Lite 在 128K 上能把召回率从 45% 打到 94%——传统位置编码扩展方案到 32K-64K 就开始退化，而 Engram 把「记不住」和「想不起来」解耦成两个问题分别处理。

对开发者更实际的价值是：你不用再为了塞一本白皮书而把文档切 RAG 切到怀疑人生。V4 的长上下文如果真能稳定在宣称的水平，RAG 作为"补丁方案"的使用场景会显著压缩，更多工作流会走回「整段喂、整段读」的朴素路径。

2. 原生多模态，不是「文本模型 + 图像适配层」

V4 的多模态不是先训一个纯文本模型再接 CLIP-style vision encoder，而是在预训练阶段就把文本、图像、视频三种模态一起喂进去。这和 Gemini 的思路更接近，和 Llama 4 的 “adapter 后贴” 思路不同。

原生多模态的工程意义是：跨模态推理不再依赖中间表示的对齐质量。比如给 V4 一张架构图，让它分析里面的系统调用关系，它可以直接在统一的表示空间里推理，而不需要把图先变成 caption 再喂回语言模型。灰度测试里有开发者反馈 V4 在"读 UML 图 + 改对应代码"这种任务上的准确率明显优于 V3+CLIP 方案。

3. 昇腾 950PR：推理栈级别的国产化

这是 V4 最容易被低估、也最值得开发者关注的变化。

一个大模型从「能开源」到「能大规模部署」，中间有一座桥叫推理栈。过去这座桥几乎只有一个方案：NVIDIA CUDA + TensorRT-LLM / vLLM。开源权重发出来大家能跑，但要么自己折腾显卡，要么买 NVIDIA H100/H800 集群。

DeepSeek V4 首发绑定昇腾 950PR，意味着整个模型在训练期就针对华为昇腾的算子、内存层级、通信拓扑做了适配，而不是"权重给你，你自己想办法"。配合昇腾 CANN 的最新优化栈，国内云厂商拿到 V4 权重后能以接近"开箱即用"的体验部署，而不需要一个 GPU 工程师团队做六个月的推理栈调优。

这会直接影响国内 B 端 AI 落地的定价。推理成本一旦有了国产供应链替代方案，国内云厂 API 定价的天花板会被压低一个数量级。

行业影响：开源阵营正式进入「基础设施主权」阶段

过去两年的开源模型竞争大致经历了三个阶段：

阶段	代表	核心叙事
参数竞赛期（2023-2024）	Llama 2/3, Qwen, DeepSeek V1/V2	追上闭源的参数量和数据量
能力竞赛期（2024-2025）	Llama 3.1, DeepSeek V3, GLM-4.5	在特定能力（代码、数学、推理）上追平或反超
基础设施主权期（2026-）	DeepSeek V4, KimiK2.5, GLM-OCR	把「模型 + 推理栈 + 硬件」作为整体的主权资产

V4 是把第三阶段特征展示得最彻底的一个。它同时满足：(1) 参数量到顶级水准；(2) 能力对标闭源前沿；(3) 推理栈不依赖 NVIDIA；(4) 发布即开源。

对中国 AI 产业来说，这种组合意味着国内的 AI 能力不再需要通过"买 H100"来进入前沿。对欧洲、东南亚、中东这些对芯片主权有焦虑的地区来说，V4 + 昇腾 950PR 提供了一个现成的"非美国方案"样板。

对开发者来说，最直接的影响是两个：

第一，模型选型要开始分"前沿系统"和"边缘代理"两条线。 Anthropic Claude Mythos 5、OpenAI GPT-5.4 这类"前沿系统"适合高价值、compute-heavy 的复杂推理；而 DeepSeek V4、Gemma 4、Gemini Flash-Lite 这类模型适合做"边缘代理"——便宜、快、可自部署、可调优。一人公司/小团队做产品时，重活交给前沿系统做一次就够了，日常请求走开源模型降成本，这是今年下半年一定要做的架构演进。

第二，国产推理栈的生态位被撑出来了。 过去做 MLOps/推理优化的国内工程师很难绕开 CUDA，但当 V4 + 昇腾成为一条完整的工程路径后，围绕昇腾做算子优化、量化、调度的岗位会真正出现。这是一个值得技术人员跟踪的长线机会。

个人观点：开源模型的分水岭不在"多大"，而在"跑在哪"

我跟进国产大模型这一年最大的体会是：真正的护城河不是榜单分数，而是工程闭环。GLM-5.1 在 Code Arena 登顶是一个漂亮的事，但它要真正在客户生产环境里替代 Claude Sonnet，还要再走一段路——延迟、稳定性、推理成本、部署复杂度，每一个都可能是卡点。

V4 做的事在我看来比 GLM-5.1 登顶更重要：它把"部署成本"这件事从"模型之外的工程问题"搬回了"模型设计的一部分"。当你从训练阶段就决定要跑在昇腾上，当你为了 1M 上下文专门设计 Engram，当你的 V4-Lite 先在 API 节点把召回率验证过——这是工程纪律，不是营销。

这也是我判断 2026 下半年会出现的趋势：模型公司会分化成两类——「基础设施型」（DeepSeek、智谱、阿里）和「应用型」（月之暗面、百川等）。前者把模型当作基础设施在卖，后者把模型当作底座做上层产品。两者都有生存空间，但会走出非常不一样的路径。

对独立开发者和一人公司来说，今年要做的不是等 V4 发布再研究，而是现在就开始评估你的推理栈对多厂商模型的兼容性。一个月前你可能还在用 OpenAI API + Claude API，现在你需要加上 DeepSeek + 阿里百炼 + 智谱，然后用一层路由做成本/能力分流。越早做这件事，越容易在下一个周期拿到红利。

结语：等发布窗口关上再看就晚了

V4 的正式发布可能就在未来 2-3 周内。但有经验的从业者都知道——模型发布当天的热闹是留给媒体的，真正的工程判断要在发布前就想清楚：

• 你的产品用的 API 如果换成 V4，成本会降多少？
• 1M 上下文如果稳定可用，你哪些工作流会从 RAG 回到朴素 prompt？
• 如果你的云资源可以切换到昇腾推理，什么时候切更划算？

这些问题不需要等 V4 发布再回答，现在就可以开始算账。欢迎在评论区说说你们团队怎么准备——特别是做 B 端的同学，你们客户对"模型跑在国产芯片上"这件事的态度，可能会决定你们下半年的技术选型。

参考信息来源：Reuters / The Information / TechNode / Dataconomy 2026 年 3-4 月相关报道，以及 DeepSeek 官方发布渠道的公开声明。文中数字以公开信息为准，正式版本以 DeepSeek 官方发布为准。

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我是大方（dafanglab），一人公司践行者，AI 工具深度用户，每天跟进 AI 前沿并做技术解读。如果这篇对你有帮助，欢迎点赞 / 收藏 / 关注，后续会持续更新 DeepSeek V4 发布后的实测对比。