一个视频搞懂 DeepSeek V4!
要約
DeepSeek V4 終於發布,經過逐字稿逐項測試——知識運用、推理、長文本、寫作、前端設計、後端工程全面評估。結論:V4 並非革命性突破,而是在成本約束下追求 AI 效率最大化的工程化方案。核心創新包括流行約束超連接(解決殘差連接信號膨脹)與混合注意力機制(結合 CSA 和 HCA 策略,計算量僅需 V3 的 27%),使 1.6 萬億參數模型只需啟用 3% 參數。最大挑戰來自晶片制裁:DeepSeek 耗時一年主動適配華為升騰晶片,推遲了原生多模態等功能,卻換來了國產算力供應鏈的背書。在 Token 經濟時代,模型強度與推理效率的平衡成為關鍵競爭點,V4 在此方面展現高度精打細算的工程思維。
要点
- 流行約束超連接與混合注意力機制是 V4 的核心創新,降低 27% 計算量同時保持模型容量。
- V4 展現高 Token 利用效率,同任務花費僅 6 萬 Token,相比 Opus 與 Sonic 節省三分之一。
- 寫作與長文本能力突出,能維持 5000+ 字敘事的前後呼應,文學品味優於同級對手。
- 後端工程與系統安全水準相近頂尖模型,但程式設計智能體適配仍需優化,易卡住需人工提示。
- 主動耗時一年適配國產升騰晶片,為整條供應鏈做背書,價格下調預期成核心競爭優勢。
チャプター
- [0:00] DeepSeek V4 發布背景:期待與延遲
DeepSeek 在沉寂一年後終於發布 V4,期間多次延期引發市場期待。逐字稿評測涵蓋知識、推理、長文本、寫作、設計等六大場景。
- [0:27] 基礎能力測試:知識與推理
用海歸湯與 2018 年公考推理試卷測試。DeepSeek V4 全部答對知識題,推理題與 Gemini 並列優異,展現靈活知識運用。
- [2:30] 長文本與寫作能力
在 100 萬字長文本下,DeepSeek 與 Gemini 成功定位冷門武器資訊。寫作測試中展現高敘事張力,能維持長跨度的伏筆與氛圍烘托。
- [4:38] 前端設計能力評估
網頁時鐘、動畫設計、公司主頁、3D 變速箱演示。DeepSeek 在時鐘與變速箱實現中表現亮眼,但整體藝術感不如 Gemini。
- [7:03] 後端工程與智能體適配
多用戶計算器與黑客防護測試。DeepSeek Token 利用效率最高,工程架構次於 Opus,但在智能體框架中易卡住,需手動提示。
- [9:35] 技術創新:模型架構與注意力機制
流行約束超連接解決四車道信號膨脹問題;混合注意力機制(CSA+HCA)將計算量降至 27%;1.6 萬億參數僅啟用 3%。
- [12:12] 晶片制裁與國產適配困局
美國三輪出口管制迫使 DeepSeek 適配華為升騰晶片。耗時一年重寫底層代碼(13 萬行),推遲多模態功能,換來供應鏈背書與價格下調預期。
- [14:49] 團隊文化與前景展望
DeepSeek 不到 200 人、無明確績效、員工六七點下班,卻承載世界級創新。V4 仍是半成品,完整體有更大成長空間,屬於新時代 AI 競爭的典範。
引用
它沒有讓如今的 AI 能力有一個質的飛躍,而是朝著另一個方向發現了探索,就是如何在有限的成本下發揮出 AI 的最大智能潛力。
想要用智能體賺錢得先給智能體燒錢,這就是 DeepSeek 要面對的困境。
DeepSeek 主動用一年時間適配國產晶片,為整條國產算力供應鏈做了背書。
這麼一家做出世界頂級模型的公司,不打卡、不到 200 人、沒有明確的績效考核,大多數員工六七點下班。
屬於 DeepSeek 的路才剛剛開始。