万众期待的 DeepSeek V4 预览版终于在北京时间 4 月 24 日上午发布了。此前，媒体和分析师曾反复预测 V4 即将发布，并已经多次预测失败，这一次终于成功了。由于模型发布时间还太短，第三方和客户评测还在紧锣密鼓的进行中，现在的有效信息其实很少。不过，通过技术文档和海外 AI 社区的初步讨论，我们还是能得到一些情报的。
首先，V4 的战略方向是提高 Agent 能力，这与 OpenClaw 发布以来的世界潮流相符。" 全民养龙虾 " 的浪潮，给 MiniMax, Kimi 和智谱等国产大模型厂商带来了巨大的 Token 增量，但最重要、最专业的增量被 Claude 吃掉了。Agent 能力与编程能力是密不可分的，Claude Code 至今仍是全球最强大的 AI 编程工具（没有之一），GPT-Codex 也无法撼动其地位。DeepSeek 官方公告在开头最显眼的部分宣称 "Agent 能力大幅提高 "，但也承认 "（据评测反馈）仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距 "。
在海外 AI 社区，一部分用户十分兴奋，期待 DeepSeek 成为 "Claude 杀手 " ——但公允的说，这只是一种美好愿望，毕竟很多人都很痛恨 Claude 及其开发商 Anthropic，" 天下苦 Anthropic 久矣 "。从目前的测试数据看，V4 的 Token 性价比很高，但是 Agent Benchmark 指标并没有超过 Claude Opus-4.6 和 GPT-5.4。需要注意的是，Benchmark 分数只有参考意义，关键还是实际用户体验，Claude 在许多 Benchmark 测试当中并不优于 GPT 和 Gemini，但并不妨碍它在 Agent 领域几乎一枝独秀。因此，我非常关心接下来一段时间，专业用户使用 DeepSeek 进行 Agent 操作的实际反馈。
上下文窗口扩展到 1M 是一个重要提升，与较低的 Token 定价结合起来，可能创造较高的生产力。不过，我们仍需要等待专业客户执行复杂任务之后的实际反馈，至少还得等两三天。
我猜测：DeepSeek 从传说中的 "1 月 /2 月发布 " 一直拖到今天发布，实际原因可能是打磨 Agent 能力，因为龙虾这波增量超出了所有人的预期。与其发布一个跟不上现实 Agentic Workflow 需求的大模型，还不如在等几个月，发布一个完全符合现实需求的大模型。当然这只是我的个人猜测，没有实证。
其次，最初一波海外客户使用反馈，在执行 " 非深度推理、非数学、非代码 " 任务，例如头脑风暴和文艺创作时，V4 给人的感觉 " 太干 " ( dry ) ，" 过于正式 "，落后于 Claude 和 GPT 的最新版本，甚至有人认为落后于 GPT-5.2。需要强调的是，这些零碎的主观感受代表不了什么，文艺创作任务也并非 V4 的主要发力方向。不过，这有可能对消费端用户的倾向造成微妙的影响，从而扰动目前互联网大厂对 C 端 AI 应用市场的争夺战。
假设 V4 的回答真的 " 太干 "" 太正式 "，有可能是对于 V3/R1 幻觉率较高问题的一种解决，因为自由发挥几乎一定意味着幻觉率提升，而限制幻觉率几乎一定会让回答 " 更干 "。当然这只是猜测，期待更多更广泛的测试结果。
第三，也是很多人最关心的：DeepSeek V4 技术文件披露了很多训练细节，但是不包括训练硬件（显卡）。整份技术文件当中，仅仅提到 " 华为 " ( Huawei ) 一次，提到 " 英伟达 " ( Nvidia ) 三次（不含脚注）；提到 "GPU" 十四次（不含脚注），但都没有提到是什么型号的 GPU，仅有一次例外—— "We validated the fine-grained EP scheme on both NVIDIA GPUs and Huawei NPUs platforms. 但这只是表示测试环境，不代表训练场景（注：这也是唯一一次提到华为昇腾 NPU）。
因此，我们仍不知道 DeepSeek 究竟是在什么硬件上训练出来的。技术文件中有几次提到了 CUDA，但也不能据此得出完全基于英伟达架构的结论。是否像某些分析师预期的那样，" 基于英伟达和华为昇腾混合架构进行训练 "，或者 " 在后训练环节对昇腾进行了专门优化 "？遗憾的是，虽然一切皆有可能，但是 DeepSeek 官方既无认可、也无否认。相比之下，V3 技术文件在一开始就宣布是由英伟达 H800 和 A100 训练出来的。
有人根据 DeepSeek 公告中 " 预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调 "，得出了 "V4 针对昇腾做了深度优化 "，甚至 " 从 1 月推迟发布至今就是为了适配昇腾 " 的结论。虽然不能完全排除这种可能性，但不得不说，这种思维过于跳跃。这只能说明 DeepSeek 官方会采购或租用一批昇腾算力，并对昇腾推理进行过一些优化（这是很正常的），至于优化程度多深、乃至是否为了适配昇腾而多次推出发布，均还没有任何实证支持。
不过，要间接证明或证伪也不难。V4 是开源的，从今天起，会有无数厂商用自己的算力运行推理。假设它确实是基于昇腾训练出来的，或者为昇腾做过深度优化，那么可以推断——它在昇腾硬件上的推理效率，应该高于在英伟达等其他硬件上的推理效率，或至少处于同一量级。又或者，昇腾硬件能够促使 V4 达到某种独特的性能，而其他硬件做不到。只需要关注一下新闻即可轻松了解实际情况（如果没看到新闻则代表证伪了）。
最后是对产业界的影响。除了 DeepSeek 自己，最期待 V4 发布并震惊世界的，大概就是腾讯了。昨天混元 3.0 大模型预览版刚刚发布，结果其光芒完全被今天的 DeepSeek V4 遮住了。我还没有机会全面试用混元 3.0，但是考虑到此前腾讯在基座大模型方面的落后程度非常大，想用一个版本就达到世界先进水平，似乎不太可能。
因此，腾讯要做好 AI 生意，不管是做好 To B 生意（尤其是卖 Token 的 MaaS 生意）还是 To C 生意，恐怕还是要依赖高质量的第三方开源大模型。国内水平最高、使用人数最多的开源大模型是 Qwen，那是老对手阿里的，腾讯显然不太愿意用。那就只有依靠 DeepSeek，以及几天之前才发过新版本的 Kimi 了。如果 DeepSeek 真的开放融资，腾讯一定会不惜代价投进去。V4 越成功，就越能让腾讯争取到更多时间，一边争取把自己做成 " 国产开源生态 " 的一个集合平台，另一边竭尽全力把自研大模型实力赶上来。
我想，现在最期待 V4 在用户测试当中传来捷报的，应该是腾讯的投资人和管理层。幸运的是，从最初期的一波反馈看，似乎还不错，海外社区的评价偏向积极一面。但确实还需要更多信息，而且仅仅 " 偏向积极 " 是不够的，最好是 " 十分积极 " ——我们恐怕还得等上一个星期才能确认。
