2026年4月24日DeepSeek V4预览版发布，这是DeepSeek（深度求索）新一代开源 MoE 大模型，全系标配 1M 超长上下文，主打高效长文本与 Agent 能力，分 Pro/Flash 双版本。

它支持原生 1M 上下文，可整本书/全代码库直接输入，免 RAG 切块。全面适配华为昇腾 950PR，框架从 CUDA 转向 CANN；单卡推理性能达英伟达 H20 的 2.87 倍，能耗降 40%。

这个消息引起了国内外的震动，我也接受了若干采访。对于这样的一个版本推出，国外媒体在震惊之余，认为它和美国的大模型还是有差距，但是支持原生长文、开源和框架的转移，确实有很震撼的效果。

中国的大模型做到这种程度，我现在关心的已经不是模型本身了，而是应用，而且我更关心价格，因为它决定了应用的广泛与否。

我们看一个人，一般而言，一群学生最后那个发展最好的人。不是那个一直考试考的最好，排名第一的，而是考试成绩中等，均衡发展的那个人。人工智能也是如此。

几年以来，人工智能炒作，美国特别热衷于芯片的性能排名、大模型的参数排名。当然我们也有一些人，引用这些排名，觉得中国大模型和美国还有一定的差距。

但是大模型做了干什么？大模型不是用来比参数的，也不是用来相互排名，做一个科学研究的，大模型最后会转化成为人工智能的基础能力，为人工智能的应用提供支撑的。中国的发展已经走到了世界的前列，以我的评价，其实是超过美国。

中国的大模型的训练框架已经从必须依靠英伟达的CUDA，转向了自己的框架。这意味着中国在这个领域已经逐渐可以掌控，用自己的框架和芯片，不必依靠英伟达的芯片，英伟达的芯片只是一个辅助。

中国的大模型是开源的，一方面，它给众多的中小企业提供了机会，同时又吸收了中小企业自己的研发能力，不断地提升这个模型的能力。

最为重要的是在性能并不弱的情况下，我们的大模型。API的价格要远远低于美国的价格，价格要比美国低50% 到80%。这意味着，使用这个模型的用户会大大节约成本。

我们自己正在开发居家机器人，调用Token进行推理，找到便宜的Token就是我们进行部署的重要工作。昨天在我们的AI群中，我看同事贴出了DeepSeek V4 Pro价格，我们的CEO感叹：真优惠。就是用户最真实的反馈。

Deepseek V4的性能已经达到世界的前列，那些参数的排名其实是没有多大价值，不会有用户真正的关注这些。而比同类产品便宜50% 以上的价格，这才是真正的杀伤力。性能已经不弱，价格非常便宜，这是最核心的竞争力。

如果去听学术界，他们的评价标准肯定还会是参数的排名，会觉得美国的人工智能还是领先的。其实我们做产业一看就知道，重度的中小企业如果需要用人工智能推理，已经非常强大的性能。开源大模型，非常有竞争力的价格，我们是不会去用别的模型的。

产品的性能已经到了这样的水平，基础的框架已经是自己的框架，服务的价格有非常强大的竞争力。这就是中国人工智能的底气，这也是未来中国人工智能最强大的竞争力。

对于整个社会而言，人工智能的本质是一个服务，而不是一个技术。服务就需要是基本性能保证，持续提供服务的能力，安全稳定，价格便宜。服务的能力是一个综合能力，不是某一项指标。

某一次考试或几次考试第一的那个同学。最后一生未必是最成功的。那个成绩中等，发展均衡的同学，很可能最后是胜出的那个人。人工智能也是同样的情况，最后胜出的一定是实力均衡，综合实力强大的服务体系，其实今天不仅是中国的企业要用我们自己的大模型，美国人工智能企业也想来用中国的大模型了。

性能不差，服务很好，最重要的，价格便宜，这个谁能挡得住呢？当然我也知道，有人不服气说美国的大模型也可以降价，那你就让它降价呀？