DeepSeek V4 没有缩小差距——它正在悄悄落后 主流叙事是"中国 AI 已经追上美国"。但美国 NIST 旗下 CAISI 5 月独立评估，把这个故事打得粉碎。 问题 1：与前沿模型差距从 3 个月扩大到 8 个月。 DeepSeek 自己的报告说 V4-Pro 与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 相当（差 2 个月）。但 CAISI 用非公开基准测试得出结论——V4 实际只相当于 8 个月前的 GPT-5。差距没缩小，是拉大了。 问题 2：参数堆到 1.6 万亿，仍然追不上闭源。 DeepSeek 把参数从 V3.2 的 6710 亿堆到 V4-Pro 的 1.6 万亿（4900 亿激活），成为全球最大开源模型——还是只在编码竞赛上"与 GPT-5.4 相当"，世界知识、推理、多模态全面落后。 问题 3：训练框架在英伟达和华为之间反复横跳。 DeepSeek 2025 年中曾把训练迁移到华为昇腾，结果出现"严重训练失败"，R2 被迫退回 NVIDIA GPU。现在的解法是——训练用 NVIDIA，推理用华为。这恰恰证明国产 AI 芯片还撑不起前沿模型训练。 DeepSeek 内部的真实困境？ V4 推迟 6 个月才上线，定价砍到 GPT-5.4 的 1/9（每百万 tokens 3.48 美元 vs 30 美元），但这不是技术优势——是利润换市占率。Anthropic 单用户月营收 211 美元，DeepSeek 拿什么对手？ 中国 AI 不是没进步，是别人跑得更快。CAISI 的 8 个月差距不是技术差距，是体系差距——GPU 禁令、人才流失、训练框架本土化全部失败叠加的结果。

DeepSeek 最新融资，最有意思的不是估值涨到了 515 亿美元 是梁文锋拒绝了谁，又选择了谁🧐🧐 阿里谈崩了，条件是「生态整合」。腾讯开价想拿 20% 股份，同样被拒。 中国互联网最厚的两张钱包，在梁文锋这里都吃了闭门羹。 原本传闻领投的国家大基金，现在退居第二。领投位置留给了梁文锋自己： 个人认购约 40%，开出整轮最大一张支票，把控制权牢牢锁住🔒 DeepSeek 自 2023 年成立以来从未接受外部融资（想起了 Hyperliquid 哈哈），把 VC 和互联网大厂一起挡在门外，不是因为不缺钱，是因为他们要的太多。 或许中国 AI 独立性真正的对立面，是商业巨头的生态并吞。

DeepSeek 这个缓存机制非常合理且简单（无需额外配置，默认命中 ），对比 Anthropic 好复杂啊，还需要手动控制。 然后 DeepSeek 的缓存命中率非常给力。Pro 1500w tokens 只要九毛六。

DeepSeek首轮融资估值数周翻倍至450亿美元，大基金领投。 可能包含的投资方：中投公司，国家主权基金，中国社保基金，腾讯，阿里。 梁文峰，其实不需要投资的IPO 的，但是为了稳住核心人才，这一步必须走了。

DeepSeek最核心的优势， 是在达到当前水准的前提下还坚持开源， 那些降低推理成本的技术其实都是次要的， 这类技术在工业界和学术界早就有大量同类方案了。

DeepSeek 多模态大语言模型的论文《Thinking with Visual Primitives》已经公开 底座是 DeepSeek-V4-Flash，MoE架构，总参数量 284B，激活参数量 13B。 自研 DeepSeek‑ViT 视觉编码模型，14×14 patch，输出后 3×3 空间压缩，再接入 LLM。 模型在回答时不仅进行文字推理，还会同时通过画框、打点等“视觉原语”进行思考。 在极低的 Token 成本下，其效果能和 GPT-5.4、Claude 以及 Gemini 在一些前沿指标上对齐，甚至有的指标能反超。