没有发布会，没有预告片，甚至没有任何铺垫——就在一个普普通通的周四中午，DeepSeek 直接在官网甩出了 V4 预览版和全套开源权重。

这种感觉，像极了它一年前的风格。

---

这一次，不一样了

如果说 2025 年 1 月的 R1 是 DeepSeek 第一次让硅谷睡不着觉，那么 V4 更像是一次战略宣言。

不是技术追赶，是规则改写。

---

三个数字，读懂 V4

DeepSeek-V4 本次发布两个版本：

版本	总参数	激活参数	预训练数据
V4-Pro	1.6 万亿	490 亿	33 万亿 Token
V4-Flash	2840 亿	130 亿	32 万亿 Token

两个版本全部标配 1M 超长上下文——即 100 万 Token，约合 75 万汉字。

你扔给它一部《百年孤独》，它能全文背下来，还能随时回答你关于任何一个细节的问题。

更惊人的是效率哲学：万亿级参数，每 Token 仅激活约 370 亿参数。DeepSeek 依然是那个价格屠夫。

---

技术上，V4 做了什么？

V4 开创了一种全新的注意力机制——在 Token 维度进行压缩，结合 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了长上下文能力的全球领先，同时大幅降低了对计算和显存的需求。

四大核心突破：

• 百万上下文：

  从 128K 到 1M，近 10 倍容量提升

• Agent 能力：

  在 Agentic Coding 评测中达到开源最佳

• 世界知识：

  大幅领先其他开源模型，接近 Gemini-Pro-3.1

• 原生推理：

  同时支持思考模式与非思考模式

---

真正的重磅：换装华为昇腾

这是今天最被低估的新闻。

DeepSeek-V4 将全面运行在华为昇腾芯片上——这意味着它是全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级开源模型。

英伟达的 CUDA 生态统治大模型训练已久。DeepSeek 打破了这一局面，通过重写核心代码，完成了从英伟达 CUDA 向华为 CANN 架构的底层迁移。

这不是一个技术决策，这是一个战略信号。

华为昇腾 950 通过融合 Kernel 和多流并行技术，实现了 DeepSeek V4-Pro 20ms、DeepSeek V4-Flash 10ms 的低时延推理——这已经重新定义了长文本推理的性能天花板。

---

融资：从不差钱，到不得不

就在 V4 发布前夕，外媒 The Information 曝出：

DeepSeek 正寻求首次外部融资，目标估值 不低于 100 亿美元，计划募集至少 3 亿美元。

这打破了 DeepSeek 长期坚持的"不融资"铁律。

融资导火索：

• 2026 年 3 月多次大规模宕机，最长一次超过 12 小时
• V3.2 在各项基准测试中已不再领先，用户热度明显回落
• 全球市场份额降至约 3%-4%，与 ChatGPT 的 60% 差距悬殊
• 需要更多资金训练更大参数模型、留住顶级人才

据知情人士透露，腾讯与阿里均在接洽之列，但腾讯要求 20% 股份的方案被梁文锋拒绝。

---

一场关于「中国 AI 叙事」的博弈

DeepSeek 的故事从来不只是技术故事。

它从诞生之日起，就承载着一种特殊的叙事：中国 AI 不是跟随者。

R1 让这个叙事第一次被全球听见。V4，则是对这个叙事的又一次强化——只是这次，它选择了华为，选择了国产算力。

在美国芯片出口管制收紧的背景下，中国 AI 公司正在加速与国产算力生态深度绑定。这既是主动选择，也是被动必然。

DeepSeek-V4 + 华为昇腾 = 一个完整的国产 AI 训练与推理闭环。

---

悬念

V4 发布了，但仍有几道题没有答案：

1. 性能真的比肩顶级闭源了吗？
多项基准测试显示 V4 接近 Gemini-Pro-3.1，但距 GPT-5.5/Claude Opus 仍有 3-6 个月的差距。

2. 国产算力真的准备好了吗？
华为昇腾的适配虽然完成，但在万卡级别的超大规模训练中，国产芯片的稳定性与生态成熟度仍是未知数。

3. 梁文锋还在坚持什么？
融资谈判的破裂传闻，说明他仍在追求某种控制权。但当资金压力越来越大，这条线能守多久？

4. 开源战略的商业闭环在哪？
DeepSeek 靠开源赢得声誉，但开源不直接带来收入。云服务 API 的定价能否支撑日益增长的成本？

---

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】：

• ✅从入门到精通的全套视频教程
• ✅AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）
• ✅大模型书籍与技术文档PDF
• ✅各大厂大模型面试题目详解
• ✅640套AI大模型报告合集
• ✅大模型入门实战训练

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤640套AI大模型报告合集

⑥大模型入门实战训练

👉获取方式：
有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓