DeepSeek-V4一出，开源派终于摸到“1M上下文自由”的门槛，但真能反超闭源顶尖吗？

观察者视角，不站队，只拆牌面。

一、先给新牌打个分：DeepSeek-V4亮点速览

一句话：纸面参数不再是“PPT装甲”，而是“实测可用”。

二、开源 vs 闭源：三张底牌对比

1. 长上下文效率

• 开源（DeepSeek）：稀疏注意力+逐token压缩，1M token单卡可跑，延迟 一句话总结： DeepSeek-V4把开源大模型第一次拉到“同一张擂台”，但想KO闭源顶尖，还差一个“Scaling-level”的组合拳。

五、围观群众提问区（欢迎跟帖）

1. 你在真实业务里会选1M开源，还是继续用200k闭源？“长度自由”真有那么香吗？
2. 稀疏注意力会不会成为新的“专利雷区”？企业二次开发会不会踩坑？
3. 开源模型持续迭代，算力众筹可行吗？社区该怎么和“万卡大厂”对抗？

开源大模型 #MoE #长上下文 #DeepSeek