去年这个时候，DeepSeek 一发模型，全球科技股集体跳水，被叫做”黑天鹅”。
今年V4又来了。市场反应：还行。
1.6万亿参数的开源新王，没人觉得稀奇了
4月24日，DeepSeek 把 V4 系列丢上了 Hugging Face。两个版本：
| 模型 | 总参数 | 活跃参数 | 上下文 |
|---|---|---|---|
| V4 Pro | 1.6万亿 | 49亿 | 100万 token |
| V4 Flash | 284亿 | 13亿 | 100万 token |
V4 Pro 直接把 Kimi K2.6 的 1.1万亿和自家 V3.2 的 6710亿都甩在身后，坐稳了”全球最大开源权重模型”这把椅子。
定价更狠。V4 Flash 输入 $0.14、输出 $0.28（每百万 token），V4 Pro 输入 $0.145、输出 $3.48。比 OpenAI、Google、Anthropic 同级模型都低一截。
跑分呢？TechCrunch 的报道里写得很直白：推理基准上 V4 “几乎弥合了与领先模型的差距”，知识测试 “略后于” GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro，整体落后 frontier 模型大约 3-6 个月。编码竞赛跟 GPT-5.4 打得有来有回。
但港股这次没动
4月27日，DeepSeek V4 上线后的第一个交易日，市场情绪和去年完全不是一个画风。
Reuters 的报道里，Omdia 首席分析师 Lian Jye Su 说得很冷静：
“此次发布遵循了相当可预测的路径，因为模型架构和效率的进步已经在整个行业和学术界被广泛探索。新参与者涌现的预期，现已计入估值。”
讲人话就是：惊吓阈值变了。
去年R1出来那会儿，华尔街的逻辑是”中国怎么可能这么快”——所以英伟达一夜蒸发几千亿市值。今年呢？过去半年里 Kimi K2.6 拿到 SWE-Bench Pro 第一、Qwen3.6-Max 登顶六项测试、智谱 GLM-4.6 适配国产芯片——开源中国队的产出已经是常态，再来一个 V4 Pro，市场一句”哦”就过去了。
Artificial Analysis 给的评价也很克制：V4 Pro 虽然有显著改进，但**”整体排名属于领先的开源权重模型，而非明显超越竞争对手”**。
真正值得看的不是跑分，是华为芯片
Ankura China Advisors 董事总经理 Alfredo Montufar-Helu 给了一句话，比所有 benchmark 都更重要：
“去年才是’惊人因素’——这已经计入价格。现在重要的是中国能否继续在AI开发中推进，可能还要用自己的芯片。”
V4 适配了华为昇腾。这才是这次发布在地缘政治上的真正分量——美国的出口管制能不能挡住中国 AI，DeepSeek 用一次产品迭代回答了：至少在算法和工程层面挡不住，剩下就看硬件能跟到哪一步。
几个值得记住的判断
第一，开源大模型的边际震撼力在递减。这不是说 DeepSeek 做得不好，是市场预期已经追上了产能。下一次想再制造去年那种”哇”的时刻，得拿出别的东西——比如真正在某个 frontier 任务上反超闭源模型，而不是继续缩小差距。
第二，V4 Flash 的 13亿 active 参数 + 100万上下文 + 极低价格，可能比 Pro 更值得 API 开发者关注。这个组合在长文档处理、agent 后台调度上的性价比，会让一票闭源 API 的中端档位很难看。
第三，”中国能不能用自己的芯片做 AI” 这个问题，2026 年还没完全有答案，但 V4 让答案更接近”能”了。
至于市场——市场已经把这件事 priced in 了。下次再想看戏，得等 V4 Pro 的实测在 agentic coding 这种长链路任务上跑出真东西。
那才是新故事。
参考来源：DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier models（TechCrunch）；DeepSeek's new AI model does not wow markets in fast-changing industry（BusinessWorld / Reuters）