实测DeepSeek V4:为国产化而生的混合模型
文章详细评测了 DeepSeek V4 模型。V4 采用混合架构,参数量达 1.6T,虽未集成多模态能力,但在推理和代码领域表现优异。作者指出该版本通过 MXFP4、TileLang 和 MegaMoE 等技术,深度适配华为昇腾等国产芯片,旨在解决算力卡脖子问题。实测中,V4 在写作和长文本处理上表现出色,但在 Agent 意图识别和复杂开发约束遵守方面仍存在瑕疵。
文章详细评测了 DeepSeek V4 模型。V4 采用混合架构,参数量达 1.6T,虽未集成多模态能力,但在推理和代码领域表现优异。作者指出该版本通过 MXFP4、TileLang 和 MegaMoE 等技术,深度适配华为昇腾等国产芯片,旨在解决算力卡脖子问题。实测中,V4 在写作和长文本处理上表现出色,但在 Agent 意图识别和复杂开发约束遵守方面仍存在瑕疵。
文章紧贴2026年4月最新技术前沿,不仅提供了DeepSeek V4详细的跑分对比、定价策略和多场景实测数据,还敏锐洞察了其适配国产算力底层的深层原因,对开发者具有极高的参考价值和可读性。
作者耗时5天对 REA 增强版 Codex 与原生 Codex 进行了108次对照实验,其中35对可同条件比较。文章详细记录了三个阶段:首先是六次小型探索,测试笔记导出、桌面应用复制、.NET 计价函数复现三组任务,两边均通过全部用例但 REA 组耗时略长;随后扩展至六档难度、两种模型共72次正式运行。文章分析了 REA 作为调查工具为模型提供的模块关系、函数位置等线索,以及原生 Codex 借助普通工具自行调查的能力,指出在小规模任务中两者能力差距不明显,差异更多体现在调查入口和验证路径上,并对实验边界与结论适用范围做了严谨说明。
作者展望了未来5-10年软件开发的变化:AI模型正以每半年约10倍的速度变强,未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全,演进到终端中的AI编码代理,最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么,AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统(无需UI)、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议(如MCP),以及未来5-10年最抢手的技能,强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
作者分析了 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 及国内字节、Kimi、智谱等十余家公司 100 多条产品经理招聘 JD,指出「AI 产品经理」并非单一岗位。文章将 AI 行业分为模型公司、平台基础设施、应用公司三层,各层对产品经理的能力要求差异巨大:模型公司看重模型评测与技术理解,平台层关注开发者体验与成本定价,应用层强调产品判断与场景转化。作者归纳出评测度量、跨团队推进、模型技术理解等七大能力维度,并针对应届生、有商业化经验者、大厂产品经理、非产品背景人群分别给出入行路径建议。
文章分析了为什么Coding成为AI第一个杀手级应用,指出其成功源于数据数字化、结果可验证、流程可拆解等条件。作者认为下一个大场景不会是单一的“第二个Coding”,而是客服、财务、IT运维、医疗、法律、供应链等数百条业务流程同时Agent化的总和。通过微软Foundry、M365 Copilot和Agent 365三组数据,文章判断企业AI正处于从第二阶段向第三阶段扩散的过程中,呈现“广而不深”的特点。最后展望了个人行动Agent和AI科学发现两大长期机会。
DeepSeek Harness(DSH)是 DeepSeek 官方开源的 AI Agent 运行环境,核心理念是「一切皆插件」。文章介绍了如何在 GitHub 和社区清单中发现优质插件,并推荐了多款热门插件:包括让模型理解图片的 ModLens、扩展搜索源的 ModSearch、可操作真实 Chrome 浏览器的 dsh-browser、支持多 Agent 协作的 Agent Teams、插件市场 dsh-market、界面全家桶 dsh-web-ui、侧边栏增强、上下文可视化和生成式 UI 等,帮助用户扩展 DSH 技能并提升使用体验。