DeepSeek-V4发布，黄仁勋《的担》【忧成】<真了>,巩新亮 走光事件怎么回事？现场照片与真相回顾

文丨镜像工作室，作者 | 彭杰克，编辑丨程述白

" 如果顶尖的 AI 模型被优化在华为芯片上运行，对美国而言将是‘可怕的后果’。"

这是英伟达 CEO 黄仁勋近期在一档播客节目中发出的警告。让他发出警告的对象，是即将发布新模型的中国 AI 公司 DeepSeek。

让黄仁勋警惕的，并不是某个具体的模型能力，而是另一件事——综合多家权威媒体报道：DeepSeek-V4 模型在设计之初便优先围绕华为昇腾 AI 体系进行适配。

一旦成功绕过英伟达的 CUDA 体系，DeepSeek 将不再只是英伟达生态里的一个 " 租户 "，被迫接受高昂的 " 算力租金 " 和随时可能断供的供应链风险，而是成为能自主定义算力效率、掌握技术栈主导权的 " 规则制定者 "。

黄仁勋的这种担忧在今天（4 月 24 日）成为了半个现实。

沉寂近五个月后，DeepSeek 带着 V4 重新回到市场中心，在其定价说明中，有一行几乎被忽略的灰色小字：受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，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。

这一细节至少说明，国产算力已经在 DeepSeek 的整体体系中占据了重要位置，甚至在关键路径上开始影响其成本结构与定价逻辑。

这并不意味着既有格局被打破。从技术报告来看，DeepSeek 当前最成熟、最稳定的实现仍然建立在 CUDA 体系之上，核心算子与工程优化依旧集中在英伟达生态内。这也意味着，在短期内，CUDA 仍然是行业默认的 " 最优路径 "。

只是，DeepSeek-V4 也证明了，CUDA 构建的城墙，已经不再坚不可摧。

DeepSeek-V4 都做了什么

DeepSeek-V4 实际上就干了一件事：用极致的工程效率，把 " 顶级大模型 " 的门槛打了下来。它没有单纯堆砌参数，而是通过一套组合拳，让高性能 AI 变得既好用又便宜。

具体来看，首先是参数规模：旗舰版本 DeepSeek-v4-pro 总参数达 1.6 万亿，但每次推理仅激活 490 亿参数；轻量版本 DeepSeek-v4-flash 则控制在 2840 亿参数、130 亿激活规模。

同一时期国内主流大模型参数对比。制图：镜相工作室

两个版本背后的逻辑一致：通过 MoE（混合专家）架构，在不显著增加实际算力负担的前提下扩展模型容量。通过工程优化，让模型在推理时只调用最相关的部分，从而实现低成本下的顶级性能。这种结构换算力的思路在 V2 时期已初见成效，在 V4 中被进一步放大。

在上下文能力上，DeepSeek 直接将 100 万 tokens 作为 " 所有官方服务的标配 "。相当于你用它的 App、网站或 API，默认就能一次性上传一整本《红楼梦》、整个项目的代码库或一份完整的年度报告，让 AI 从头到尾读完并处理。

在行业中，长期存在上下文越长，成本越高的矛盾。传统的 AI 模型为了理解长文本，它需要记住每个字，并且计算每个字和全文中其他所有字的关联。相当于为了一句话，就需要翻阅并重读整本字典，效率极低，成本也高。

而 V4 没有硬扛这个数学难题，而是用 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）的新机制，通过 " 打包摘要 " 和 " 只抓重点 "，大幅降低了处理和记忆长文的计算量与成本。百万字的长文在 AI 的 " 工作内存 "（显存）里，就变成了几百个高度浓缩的要点，体积和负担骤减。

如果这一机制能够在真实场景中稳定运行，那么长上下文能力将从高端模型的附加项，逐渐转向应用层的基础配置。

再来看能力层面的变化：

Agent 能力方面，V4-Pro 已进入开源模型的第一梯队。在 Agentic Coding 评测中，其表现达到当前开源最优水平，并在内部直接作为工程团队的编码工具使用。评测反馈中一个颇具参考价值的细节是，其输出质量已经接近美国 AI 企业 Anthropic 高端模型的常规非思考模式，但在更复杂的思考模式上仍有差距。

推理能力方面，在数学、STEM 以及竞赛级代码任务中，V4-Pro 的表现超过现有公开评测中的开源模型，并逐步逼近顶级闭源产品。

世界知识方面，V4-Pro 大幅领先其他开源模型，和谷歌的顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1 存在差距。

这些能力并非孤立存在，而是围绕具体应用场景展开。V4 针对 Claude Code、OpenClaw、CodeBuddy 等主流 Agent 工具进行了适配，在代码生成与文档处理等任务中优化表现。可以看出，它的目标并不是成为最全面的模型，而是更直接地嵌入开发流程，承担实际生产任务。

系统层面则藏着 DeepSeek 能够便宜下来的 " 秘密 "。

技术报告显示，DeepSeek 在系统底层做了一套 " 细粒度专家并行（EP）" 方案，简单理解，就是优化了 AI 模型在芯片上的 " 调度算法 "，让计算和通信能像流水线一样重叠进行。

这套方案已在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两套体系上完成验证，推理速度提升了约 1.5 到 2 倍。这意味着同样的芯片，能处理更多的用户请求，单位成本自然就降了。

不过，从开源实现来看，当前最成熟的版本仍基于 CUDA。也就是说，核心优化具备跨平台能力，但工程上的最优路径依然集中在既有的英伟达体系之中，这种状态为后续的迁移与扩展保留了空间。

定价依旧是 DeepSeek 最让同行牙痒痒的地方。在缓存命中条件下，Pro 版本输入价格为 1 元 / 百万 token，Flash 版本低至 0.2 元；Pro 版本输出价格 24 元 / 百万 tokens，Flash 版本输出价格 2 元 / 百万 tokens，都显著低于其他模型水平。

在 DeepSeek-V4 定价表格下方，一行小字值得关注：受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，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。

当价格调整开始 " 锚定 " 某一类算力集群的部署进度时，背后往往意味着该类算力已经在整体体系中占据了相当权重，至少在关键路径上具备决定性影响。

对于 DeepSeek 而言，这更像是一种间接披露——其推理或服务体系，正在越来越多地建立在国产算力之上，而算力供给的变化，已经能够直接传导到定价层。

同时，这一逻辑还隐含着另一层变化——模型价格不再只是取决于算法效率，而是开始由算力结构决定。随着昇腾超节点进入规模化阶段，单位算力成本下降所带来的，不只是利润空间的释放，更是价格体系的重塑能力。也正是在这一意义上，DeepSeek 的低价策略，正在从工程优化驱动，逐步过渡到算力体系驱动。

沉默下的野心和无奈

从内外部环境看，让新模型优先适配国产芯片，是 DeepSeek 有意推进的事。它想做的不只是多找几家可用的 AI 芯片供应商，更是在尝试触碰更底层的东西——通过摆脱英伟达的束缚，走出由上游芯片厂商定义规则、模型公司被动适配的关系，进而反过来重塑上游。这是 DeepSeek 真正的野心。

理解这一点，要先理解梁文锋。从更早的时间点来看，DeepSeek 对算力的重视带有一种近乎偏执的前瞻性。2015 年，甚至更早的 2012 年，他们就关注到算力储备，至生成式 AI 爆发前夜，已囤积了大量英伟达 A100 芯片，后来成为了 " 大厂外唯一一家储备万张 A100 芯片的公司 "。

梁文锋在接受暗涌采访时说：" 对研究员来说，对算力的渴求是永无止境的。做了小规模实验后，总想做更大规模的实验。" 这种渴求背后对应着一个现实的问题，大模型公司的核心生产资料不仅是代码，更是算力本身；谁能够掌控算力，谁才有资格稳定地研发、生产模型。

所以 DeepSeek 后来做的，不只是争取更多算力，而是在试图降低对单一算力体系的依赖。其选择国产 AI 芯片，本质上是在建立一套可控的、可持续的生产体系。

而这种抉择，几乎贯穿了其过去多年模型研发的始终。简单说，它在做两件事：一是绕开英伟达设定好的部分 " 规则 "，二是在尝试给自己造一个跨不同芯片都能工作的 " 万能转换头 "。

第一步发生在模型架构层。2024 年 5 月发布的 V2，用 MoE 架构大幅降低了模型对算力的消耗。它像是把一个庞大的专家团队拆分成许多小组，每次只调动最合适的一小部分人干活，而不是让所有人同时上阵。结果是，总参数规模虽然很大，但每次真正参与计算的只是一小部分。

到了 R1 和 V3 阶段，DeepSeek 向底层 " 施工现场 " 下探。我们可以把 CUDA 理解成英伟达给开发者制定的一套通用施工规范，绝大多数模型都按照这套规范搭房子。而 DeepSeek 开始尝试绕开其中部分标准流程，直接接触更接近硬件的 PTX（英伟达为编程其 GPU 而引入的一种并行线程执行架构的中间语言）指令，自己调配钢筋、水泥和施工顺序。

这样做很难，因为越靠近底层，越需要对硬件细节有极深理解。但好处也明显，同样一块 GPU 能榨出更多性能，甚至在硬件条件不占优时，用工程优化弥补部分差距，从而降低对高端 GPU 的依赖程度。

前两步还是在英伟达体系内做更高难度的优化，去年 9 月 V3.2-Exp 的尝试，开始有了另一层意味。他们对主流算子库做了调整，引入了 TileLang ——一个 " 万能转换头 "。

过去开发算子（模型运转最底层的计算单元），很像给不同国家的电器配插头，每换一种 GPU，都要重新改写一遍代码，成本高、周期长，而且高度依赖 CUDA。DeepSeek 的方案是，先用一种更高层、更通用的语言把计算逻辑写出来，再把它翻译成适配不同 GPU 的代码。

TileLang 就是这样一种尝试。开发者可以先用更接近 Python（AI 研发的世界语）的方式快速写出算子原型，再通过编译器映射到底层执行，并结合具体硬件做优化。这样一来，过去一块 GPU 写一套代码的方式，就开始变成先写通用逻辑，再做局部适配。华为部分芯片也在推进对 TileLang 的适配，意义正在这里。

从架构创新，到规则绕行，再到算子库改写、国产芯片大规模适配，DeepSeek 的野心越来越大，走的路也越来越崎岖。

从 V2 到 V4，中间横跨 15 个月，期间经历长时间沉寂。外界看到的是发布频率偏低，看不见的是大量系统工程投入。这类软硬件协同创新，本来就比单纯做模型参数迭代难得多，因为动的不只是模型，还有底层技术栈。这也解释了，为什么 R1 之后 DeepSeek 人才会成为大厂争夺目标——行业意识到了这种工程路线的价值。

但技术理想主义之外，DeepSeek 还有现实考虑。作为一家坚持开源路线的模型公司，DeepSeek 天然缺乏类似 OpenAI 那样的闭环商业能力，也没有谷歌或亚马逊那样可以内部消化模型成本的云计算体系，更没有腾讯、阿里、字节等大厂那样完备的商业生态，开源意味着更强的影响力和更快的扩散速度，但也意味着更薄的利润空间和更高的成本敏感度。

这也是为什么 DeepSeek 在 V2 模型阶段就选择用极致的成本打穿市场，直

事件最初是怎样被“定性”为走光的

巩新亮早年因影视作品和多次红毯露面受到关注。某次公开活动中，她的造型偏贴身，面料反光也比较明显，加之现场闪光灯密集，部分照片在特定角度下容易形成“疑似走光”的观感。类似情况在红毯、发布会、品牌活动上并不少见：服装未必真的出现失误，但在强补光和连续抓拍的条件下，内衬、贴肤色打底、缝线位置等细节都可能被误读成“走光”。

更关键的是传播方式。网络上往往先抛出刺激性标题，比如“现场尴尬”“险些走光”，再配上几张被截取的瞬间图。很多人只看标题和单张截图，就在脑中完成了“走光＝本人失误”的推断，但误会也正是在这种“只看一帧”的信息结构里被放大的。

现场照片为什么容易“看起来很真”，却不一定可靠

所谓“现场照片”大致有三类来源：媒体发布的图、摄影师抓拍、网友二传拼接。争议最容易出现在“单帧”里——动态过程中的某个瞬间被定格后，观感会被无限放大；但同一组连拍的前后几张，往往就能解释清楚：衣料回弹、姿势变化、灯光反射消失，所谓“尺度”也就站不住脚了。

二次传播还常带来两种典型失真：其一是裁切放大，只保留所谓“敏感区域”；其二是调色提亮、拉高对比度，强化“透”的效果。判断一张图的可信度，与其纠结“看起来像不像”，不如先看它能不能追溯到原始图组，是否有同场景、多角度的内容互证。只有单张、画质异常、边缘锯齿明显，或人物轮廓有涂抹痕迹的图片，风险往往更高。

传播形态	常见特征	可信度判断要点
原始图组/同场连拍	有时间连续性、构图完整	看前后帧是否能解释“瞬间”
单张截图放大	只剩局部、标题强刺激	缺少上下文，易误判
二次编辑拼图	对比度极高、边缘不自然	可能调色/修图，需谨慎

真相回顾：更多是“视觉误会”，并非恶意事件

围绕巩新亮的相关讨论，核心往往不在于“发生了严重走光”，而在于当时的造型在镜头环境下确实存在被误读的空间。红毯礼服常见肤色内衬、胸贴、隐形肩带、网纱等结构，舞台灯和闪光灯一叠加，就容易出现“像没穿”的错觉。再加上一些媒体或自媒体在标题中刻意使用“走光”制造点击，舆论很容易把“疑似”推成“实锤”。

回头看这类事件的“真相”，通常更接近这样一种情况：公众人物在公开场合穿着相对大胆或剪裁复杂的礼服，在高曝光拍摄条件下出现争议画面，被截取传播后形成标签化话题。因此讨论“真相”时，需要把“现场实际状态”和“传播呈现效果”分开看，否则很容易陷入以讹传讹。

公众最容易踩的坑：把争议照当事实、把讨论当评价

搜索“巩新亮走光事件”的人，常会碰到两类信息陷阱。第一类是“老图新炒”：几年前的照片被重新包装，换个发布时间就当作新事件继续发酵；第二类是“移花接木”：把其他活动、甚至其他艺人的相似造型照片混在一起，用名字带动流量。

另一个常见误区，是把“讨论照片”直接升级为对当事人的道德评判。红毯与活动本质上是高度镜头化的场景，造型的边界感与风险控制更多属于审美与技术问题，没必要无限放大到对人格和动机的审判。对读者而言，先判断信息是否可信，比在情绪里站队更重要。

如果你想查清楚：更可靠的检索思路

想弄明白“怎么回事”，更建议优先寻找同一活动的完整图集或视频片段，而不是盯着被放大的“一两张现场照片”。检索时也可以把关键词从“走光”换成“活动名称/红毯/发布会 + 巩新亮”，更容易找到上下文。遇到“高清独家”“删不掉的照片”这类话术，基本可以视作点击诱导，信息含金量往往不高。

综合来看，“巩新亮走光事件怎么回事”的更接近事实的表述是：争议画面多由特定瞬间与传播方式共同造成的视觉误会，网络叙事为了吸睛进行了强化与简化。把时间线、图源、连拍与现场视频对照起来，才能避免被单张图片带节奏。

FAQ：

1. 网上流传的“现场照片”一定是真的吗？不一定。单张放大、二次调色和裁切都很常见。

2. 为什么红毯更容易出现“疑似走光”？灯光强、闪光频繁、连拍抓瞬间，服装材质和内衬结构更容易被误读。

3. 如何快速判断是否“老图新炒”？看发布账号是否给出明确活动时间与原始图组；缺少时间地点、只剩单张截图的，多为二传内容。

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2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入㊙️流水18狂🌿🈲，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、增加冒险之星挑战称号

二、支持更多第三方登录方式，注册更方便

三、加强敏感行为审核机制

四、修复成就 / 徽章无法解锁

五、优化匹配机制，减少匹配等待时间

六、支持线索笔记中关键词搜索功能