DeepSeek V4横空出世!百万Token上下文,超越GPT代码能力,竟不靠英伟达?国产AI要逆袭了!
朋友们。我刚才刷着手机突然一条消息弹出来。DeepSeek V4。说实话我愣了几秒然后直接把手机扣桌上了。我太兴奋了需要冷静一下。你们还记得去年1月R1发布的时候整个AI圈是什么德行吗英伟达股价一天跌了17%6000亿美元说没就没了。100万Token.contextDeepSeek你疯了吗来先看参数。V4 Lite上来就是100万Tokens上下文。之前V3是12.8万。8倍的提升说干就干。理论上你可以把一整套《三体》全集扔进去让它读——一次读完不带喘气的。这叫什么这叫Context Compaction玩明白了Token直接给你干到SOTA。而且这次不是那种强行拼凑的多模态是原生多模态。从预训练阶段就把图片、视频、文本揉在一起了。参数方面Lite版约2000亿完整版据说要突破1万亿我上一次看到这么多零还是在看工资条的时候不是打破行业惯例DeepSeek你太狂了如果说参数是常规操作那接下来这个消息真的有点狂V4没有给英伟达和AMD早期访问。以往哪个AI公司发布新模型第一件事就是给芯片厂商递茶递水。为啥得保证模型在硬件上能跑啊DeepSeek以前也跟英伟达合作过大家都知道的游戏规则。但这次DeepSeek直接把桌子掀了。转头去找了华为昇腾和寒武纪给了他们几周时间做深度优化。英伟达AMD一边凉快去。我看到有分析师说——“这是两套平行AI基础设施开始各自闭环的具体一步。”以前我们说国产替代听起来跟喊口号似的。这次不一样了。V4专门为国产芯片深度优化这不是顺带支持这是要拉你们一起玩真的。国产芯片真的要起飞了来看看这次适配的阵容华为昇腾910系列已经量产Q1还要推昇腾950PR用自研HBM。推理代码和算子全部开源格局打开了。寒武纪7到9月股价涨幅124%市值突破5000亿。什么概念直接干翻日本最大的芯片设备厂商。开源了vLLM-MLU推理引擎就差把来用写在脸上了。海光DCU协处理器无缝适配深度调优就四个字——不含糊。以前我们总说芯片被卡脖子现在DeepSeek用实际行动告诉你——卡脖子我自己长出来。代码能力爆杀Claude和GPT内部测试结果出来了。V4在编程任务上的表现超越Claude和GPT系列。注意用词是超越不是持平。好家伙你们还记得R1发布的时候业界怎么说的吗“低成本高性能”、“价格屠夫”、“算力信仰崩塌”。V4呢原生多模态 100万Token 超越GPT的代码能力 国产芯片深度适配。这已经不是性价比的问题了这是范式转移。价格依然是亲儿子最后聊聊钱。V4的API定价预计是海外竞品的15%-30%。R1已经把OpenAI的定价按在地上摩擦了。OpenAI卖$15/百万TokenDeepSeek卖$0.55将近27倍的差价。V4延续了这个传统。性能要对标最强价格要砍到脚踝。写在最后说实话。从2023年V1发布到2025年R1横空出世再到今天的V4呼之欲出。见证了DeepSeek是怎么一步一步把国产AI这个标签撕下来换上全球AI格局重要变量的新牌子的。而且这次不仅仅是技术层面的突破。是产业链的重塑。两套平行体系正在各自闭环。下周V4正式发布。我已经准备好了。不是都说好了吗这次一定要把天灵盖掀开。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】

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