国产大模型DeepSeek V4性能逆天，编程封神，成本暴降90%，小白也能玩转AI大模型！

DeepSeek V4在编程、上下文处理、推理成本上实现重大突破，编程能力超越Claude Opus 4.5和GPT-5.2，上下文窗口扩展至100万Token，推理成本降低90%。尽管部分泄露数据存疑，但V4的技术潜力巨大，标志着国产AI进入全球并行阶段，为AI普惠奠定基础。

LLand520

325人浏览 · 2026-02-19 23:11:08

LLand520 · 2026-02-19 23:11:08 发布

100万Token上下文，编程封神，成本暴降90%，春节档的核弹来了？

春节的烟火未散，AI圈却已炸开了锅。

一张标注为国产大模型DeepSeek V4的基准测试成绩单，在开发者社区、科技论坛及社交平台疯狂扩散，短时间内引爆全网讨论——海外Hugging Face、LMSYS等平台讨论量激增，国内开发者直呼“国产AI要改写行业格局”。

更有多方信源透露，这款性能逆天的新模型，疑似今日（2月17日） 正式发布。

这究竟是又一次“PPT发布”，还是国产AI真正的里程碑时刻？今天，结合全网泄露数据与技术论文，拆解这份“春节档答卷”。

🔥 核心亮点直击：三大突破，剑指海外顶尖模型

此次泄露的基准测试数据，覆盖编程能力、上下文处理、推理成本三大核心维度。相较于上一代产品，DeepSeek V4的跃升幅度超出市场预期，甚至在关键领域实现了对Claude Opus 4.5、GPT-5.2的反超。

突破1：编程能力封神，登顶全球第一梯队

最令人震撼的，是DeepSeek V4在编程领域的极致表现。泄露数据显示，其在 SWE-bench Verified（编程任务修复测试）中，得分高达**83.7%**，直接超越Claude Opus 4.5（80.9%）与GPT-5.2（80%）同期水平。

而在另一项权威编程测试HumanEval中，DeepSeek V4的Pass@1准确率达到了惊人的约90% 。

**这意味着什么？**它不仅能写“Hello World”，更能精准理解大型软件开发需求、修复复杂代码缺陷，真正介入实际开发流程。

技术解密：Engram系统这一突破的核心，源于其自研的 Engram（条件记忆系统） ：将函数签名、常见Bug模式等静态知识存入廉价内存，让昂贵的GPU显存专注于逻辑编排。简单来说，让记忆归记忆，思考归思考。

突破2：100万Token上下文，彻底告别“文档拆分”

如果说编程能力是“深度”，那么长文本处理就是“广度”。DeepSeek V4的上下文窗口直接扩展至100万Token，是上一代产品（128K Token）的7倍之多。

这不是简单的数字增长，而是使用场景的彻底颠覆：

律师：可一次性上传全卷卷宗，无需拆分即可完成案情梳理。
程序员：能导入完整项目代码库（约30万行代码），解决跨文件依赖断裂的痛点。
科研人：可上传整册教材或长篇论文，实现全本知识提取与问答。

据悉，DeepSeek已于2月11日在网页端、APP端启动灰度测试，部分用户已体验到这一能力，官方当时将其称为“新架构技术验证”，这也成为V4即将发布的重要信号。

突破3：推理成本狂降90%，AI普惠不再是口号

如果说前两者是“硬实力”，那么成本控制就是DeepSeek V4的“杀手锏”。

通过上述“记忆与计算解耦”的架构创新，DeepSeek V4将推理成本直接降低90% 。有行业供应链透露，其最终API调用价格，有望控制在GPT-4 Turbo的1/70左右 。

这彻底打破了中小企业、创业团队、个人开发者“望AI兴叹”的壁垒，让顶级AI能力真正从“大厂专属”走向“全民普惠”。

⚠️ 冷静！这张泄露的“成绩单”，或许有水分

就在全网狂欢之际，事情出现了反转。那几张刷屏的“跑分图”，可能并不完全真实。

据新智元及多位技术博主考证，流传图中的数据存在明显的“硬伤” ：

离谱的分数：网传图中AIME 2026（数学竞赛）得分高达99.4%。但有社区笔记指出，该测试为15道题或120道题，可能的满分成绩只有两种：99.2%（119/120）或100%（120/120）。99.4%对应的119.28道题，这0.28道题是怎么来的？
权威机构的打假：知名机构Epoch AI也确认，网传图中的FrontierMath数据是伪造的，因为目前只有他们和OpenAI有权对该数据集进行评估。

**“假图归假图，真货也是真货。”**尽管这张刷屏的图片可信度存疑，但综合多方信源，DeepSeek V4的发布并非空穴来风。The Information曾爆料V4在HumanEval上跑到了90%，SWE-Bench超过80%，这些数据虽然也未经验证，但更符合技术发展的逻辑。

🚀 今日发布？传闻背后的多重印证

关于DeepSeek V4“今日发布”的传闻，更像是“万事俱备，只欠东风”：

灰度测试铺垫：2月11日起，DeepSeek已悄然启动新版本灰度测试，核心升级点（百万上下文）与V4特性完全吻合。
发布节奏契合：DeepSeek有“春节发布”的传统（去年R1），而此次泄露数据恰逢2026年春节（2月17日）。
论文与技术储备：1月1日，梁文锋署名发布mHC架构论文；1月13日，发布Engram记忆机制论文。这一系列动作，都被视为V4的技术预演。

📈 国产AI的里程碑：从追赶，到并行

DeepSeek V4的泄露数据，之所以能引爆行业，不仅在于其自身的性能突破，更在于它背后的行业意义——国产大模型，已正式从“追赶”进入“全球并行”阶段。

过去几年，全球大模型赛道始终由海外厂商主导；而此次DeepSeek V4展现的技术潜力，标志着国产AI已走出自主架构路线。更难得的是，它深度适配昇腾、寒武纪等主流国产芯片，将算力利用率从行业平均的60%提升至85%，为AI自主可控奠定了基础。

💡 结语：静待官宣，见证历史

春节的喜庆氛围中，DeepSeek V4的泄露数据，为国产AI圈送上了一份充满悬念的“重磅年货”。

无论今日是否能如期官宣，DeepSeek V4所展现的技术路径（降本增效、实用至上），都已经证明：国产AI的崛起，不是偶然，而是长期研发、持续创新的必然结果。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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