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12小时播放破50万，AI圈被这波实测炸翻了

AI科技圈从不缺新模型，但能做到12小时播放破50万、评论区全是“杀疯了”刷屏的，唯有DeepSeek V4。近日，某头部AI科技频道发布了一则DeepSeek V4初体验视频，直接将这款未正式官宣的模型推上风口——现场正面硬刚GPT-4o、Claude 3.7，无论是1亿token长文本处理，还是实时编码PK，V4都展现出碾压级优势。

这波实测之所以引爆全网，核心是戳中了所有开发者的痛点：写代码卡壳、调试耗时长、长文本处理崩内存，而DeepSeek V4似乎一次性解决了这些难题。但热闹背后，不少人也发出疑问：实测真的无水分吗？V4的领先的是暂时的技术噱头，还是能真正改写AI编程格局？毕竟前有GPT-4o稳坐王座，后有Claude 3.7深耕长文本，V4凭什么能脱颖而出？

关键技术补充：是否开源、免费？Github热度如何

从目前泄露的信息和实测细节来看，DeepSeek V4延续了DeepSeek系列的开源基因，预计将开放全部权重，供开发者免费使用、二次优化，这也是其能快速引爆开发者社区的核心原因之一。截至目前，其前代模型DeepSeek V3在Github上的星标数量已突破8.6万，累计fork量超1.2万，成为国内开源大模型中最热门的选择之一。

值得注意的是，DeepSeek V4采用了全新MODEL-1架构，并非前代的简单迭代，核心搭载mHC流形约束超连接和Engram条件记忆模块两大黑科技，既能解决长文本处理的显存瓶颈，又能提升编码效率，这也是其能在实测中碾压同类模型的关键底气。

核心拆解：实测全程还原，V4到底强在哪里

该爆款视频的核心的是“无剧本实测”，全程公开操作步骤，无论是长文本处理还是编码PK，都真实可复现，下面就完整还原视频中的核心测试环节，让大家清晰看到V4的实力到底有多强。

测试环节一：1亿token长文本处理，流畅无卡顿

视频中，测试者首先对比了三款模型的长文本处理能力，选用的是总长度达1亿token的大型代码库+学术论文合集（相当于近5000万字的文本量），核心测试指标是“加载速度、上下文记忆准确率、操作流畅度”。

实测过程步骤如下：

  1. 同时将1亿token文本导入DeepSeek V4、GPT-4o、Claude 3.7三款模型，均采用默认设置，不进行任何参数优化；
  2. 记录三款模型的文本加载时间，以及加载过程中是否出现卡顿、崩溃现象；
  3. 加载完成后，随机抽取文本中的100个关键信息（包括代码函数定义、论文核心结论），询问模型相关问题，测试上下文记忆准确率；
  4. 对文本进行二次编辑（修改部分代码、补充论文内容），测试模型的实时响应速度和修改准确率。

实测结果十分直观：DeepSeek V4仅用2分18秒就完成了1亿token文本的完整加载，全程无卡顿、无崩溃，加载速度比GPT-4o快47%，比Claude 3.7快53%；在上下文记忆测试中，V4的准确率达到98.2%，远超GPT-4o的89.7%和Claude 3.7的91.3%；二次编辑时，V4响应延迟仅0.3秒，修改准确率100%，而另外两款模型均出现不同程度的延迟和修改偏差。

视频中提到，这一优势得益于V4的Engram条件记忆模块，该模块将静态知识（如代码语法、文本关键信息）专门存储在稀疏内存表中，释放昂贵的GPU显存，让模型能专注于动态计算，即便处理亿级token文本，也能保持流畅性。

测试环节二：实时编码PK，算法实现+调试效率双领先

编码能力是本次PK的核心，测试者选用了3个不同难度的编码任务（基础算法、复杂业务逻辑、代码调试），让三款模型同时操作，记录完成时间和代码准确率，全程不干预、不提示。

以下是三款模型的编码实测全程，包含完整代码（视频中同步展示，可直接复制运行），按难度依次展开：

任务1：基础算法（数组去重+排序）

要求：给定一个杂乱无章的整数数组，实现去重功能，同时按从小到大排序，要求代码简洁、执行效率高，适配Python 3.9+版本。

# DeepSeek V4 生成代码（耗时12秒，准确率100%）def deduplicate_and_sort(arr):    # 利用集合去重，列表排序，时间复杂度O(nlogn)    return sorted(list(set(arr)))# 测试用例test_arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]print(deduplicate_and_sort(test_arr))  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]# GPT-4o 生成代码（耗时18秒，准确率100%）def remove_duplicates_and_sort(arr):    unique_arr = []    for num in arr:        if num not in unique_arr:            unique_arr.append(num)    unique_arr.sort()    return unique_arr# Claude 3.7 生成代码（耗时21秒，准确率100%）def process_array(arr):    # 去重并排序    return sorted(set(arr))

实测对比：三款模型生成的代码均能实现需求，但DeepSeek V4耗时最短，且代码最简洁，执行效率比GPT-4o高30%；GPT-4o的代码逻辑繁琐，存在冗余步骤；Claude 3.7代码简洁，但耗时最长。

任务2：复杂业务逻辑（用户信息管理系统简易版）

要求：实现一个简易的用户信息管理系统，包含用户注册、登录、信息修改、信息查询4个核心功能，要求具备异常捕获（如用户名重复、密码错误），代码可直接运行。

# DeepSeek V4 生成代码（耗时48秒，准确率100%，可直接运行）class UserManagementSystem:    def __init__(self):        # 存储用户信息，key为用户名，value为密码        self.users = {}    def register(self, username, password):        # 注册功能，捕获用户名重复异常        if username in self.users:            raise Exception("用户名已存在，请更换用户名")        if len(password) < 6:            raise Exception("密码长度不能少于6位，请重新设置")        self.users[username] = password        return "注册成功！"    def login(self, username, password):        # 登录功能，捕获密码错误、用户不存在异常        if username not in self.users:            raise Exception("用户名不存在，请先注册")        if self.users[username] != password:            raise Exception("密码错误，请重新输入")        return "登录成功！欢迎使用系统"    def modify_password(self, username, old_password, new_password):        # 修改密码功能        if username not in self.users:            raise Exception("用户名不存在，请先注册")        if self.users[username] != old_password:            raise Exception("旧密码错误，请重新输入")        if len(new_password) < 6:            raise Exception("新密码长度不能少于6位，请重新设置")        self.users[username] = new_password        return "密码修改成功！"    def query_user(self, username):        # 查询用户信息（仅返回是否存在）        if username not in self.users:            return "该用户不存在"        return f"用户名：{username}，已注册（密码已加密存储）"# 测试用例if __name__ == "__main__":    ums = UserManagementSystem()    try:        print(ums.register("test123", "123456"))        print(ums.login("test123", "123456"))        print(ums.modify_password("test123", "123456", "654321"))        print(ums.query_user("test123"))    except Exception as e:        print(e)

实测对比：DeepSeek V4生成的代码一次性通过测试，异常捕获全面，逻辑严谨，甚至考虑到了密码长度限制，耗时48秒；GPT-4o耗时62秒，生成的代码缺少密码长度限制，且异常提示不够清晰；Claude 3.7耗时75秒，代码存在语法错误，需要手动修改才能运行，且未实现用户查询功能的异常捕获。

任务3：代码调试（修复存在bug的项目代码）

要求：给定一段存在3个bug的Python项目代码（涉及文件读取、数据处理），让模型快速找出bug并修复，要求修复后代码可运行，且保留原功能逻辑。

# 待修复的bug代码def read_and_process_data(File_path):    # 功能：读取文件中的数据，计算平均值并返回    with open(file_path, "r") as f:        data = f.readlines()    # 处理数据，将字符串转为整数并计算平均值    total = 0    count = 0    for line in data:        total += int(line)        count += 1    return total / count# 测试用例print(read_and_process_data("data.txt"))

bug说明（视频中后续揭晓）：1. 未捕获文件不存在异常；2. 未处理文件中空行（空行转整数会报错）；3. 当文件中无有效数据时，count为0，会出现除以零错误。

# DeepSeek V4 修复后代码（耗时35秒，一次性修复所有bug，可直接运行）def read_and_process_data(file_path):    # 功能：读取文件中的数据，计算平均值并返回，修复3个核心bug    try:        with open(file_path, "r") as f:            data = f.readlines()    except FileNotFoundError:        raise Exception("文件不存在，请检查文件路径是否正确")        # 处理数据，将字符串转为整数并计算平均值，跳过空行    total = 0    count = 0    for line in data:        line = line.strip()  # 去除换行符和空格        if not line:  # 跳过空行            continue        try:            total += int(line)            count += 1        except ValueError:            raise Exception(f"文件中存在非整数数据：{line}，请检查文件内容")        # 避免除以零错误    if count == 0:        raise Exception("文件中无有效数据，无法计算平均值")        return total / count# 测试用例try:    print(read_and_process_data("data.txt"))except Exception as e:    print(e)

实测对比：DeepSeek V4仅用35秒就找出所有bug，且修复后代码逻辑严谨，补充了详细的异常提示，一次性运行成功；GPT-4o耗时50秒，仅修复了2个bug（文件不存在、空行处理），未发现除以零错误；Claude 3.7耗时68秒，修复了1个bug（文件不存在），且修复后的代码仍存在语法错误，需要手动调整。

辩证分析：V4真的无敌？光环背后的隐忧的不容忽视

不可否认，DeepSeek V4在本次实测中展现出的实力令人惊艳，1亿token上下文处理、领先的编码与调试效率，再加上开源免费的优势，足以让它在众多AI模型中脱颖而出，也确实为开发者解决了诸多痛点。尤其是在国产AI面临硬件瓶颈的当下，V4通过架构创新而非盲目堆参数实现突破，更是值得肯定，这也让不少人看到了国产AI“换道超车”的可能。

但我们不能被“杀疯了”的舆论裹挟，冷静下来会发现，V4的光环背后，仍有诸多隐忧亟待解决。首先，本次实测是单一频道的测试，并非官方权威测评，也未覆盖更多复杂场景（如多语言编码、大型项目全流程开发），测试结果的客观性和全面性仍需验证，不排除存在一定的优化倾向。其次，从泄露的信息来看，V4目前仍处于测试阶段，尚未正式官宣发布，实测中展现的性能，能否在正式版本中稳定延续，还是未知数——很多AI模型在测试阶段表现惊艳，正式上线后却出现性能衰减、兼容性差等问题。

再者，开源免费虽然能快速吸引开发者，但也会带来一系列问题：模型的安全性、稳定性难以得到全面保障，二次优化后的衍生版本可能出现乱象；同时，DeepSeek团队能否持续为V4提供技术支持、迭代更新，也是开发者关心的重点。除此之外，GPT-4o、Claude 3.7并非停滞不前，二者都在持续迭代优化，未来很可能快速补齐短板，届时DeepSeek V4能否持续保持领先优势，仍有待观察。

更值得思考的是，AI模型的核心竞争力，从来都不只是单一的性能参数，而是生态布局、落地能力和场景适配性。DeepSeek V4即便在编码和长文本处理上领先，但若无法构建完善的开发者生态，无法适配更多行业场景（如金融、医疗编码），也很难真正撼动GPT-4o、Claude 3.7的市场地位。对于开发者而言，盲目跟风追捧新模型，不如理性看待——适合自己场景、能真正提升工作效率的，才是最好的选择，而非一味追求“性能最强”。

现实意义：V4的突破，到底能给我们带来什么

抛开舆论光环和潜在隐忧，DeepSeek V4的实测突破，对于AI行业、尤其是国内开发者而言，仍具有重要的现实意义，甚至能间接改变很多人的工作状态。

对于专业开发者而言，V4的出现，无疑是提升工作效率的“神器”。以往需要几小时甚至几天的编码、调试工作，借助V4的优势，可能只需几十分钟就能完成，尤其是对于大型项目开发、长代码库维护的开发者来说，1亿token上下文处理能力，能让他们无需反复切换文件、查找代码，大幅减少重复劳动，将更多精力放在核心逻辑设计上。同时，开源免费的特性，让中小开发者、个人开发者，无需承担高额的模型使用成本，就能用上顶尖的AI编码工具，打破了大型企业的技术垄断，降低了AI开发的门槛。

对于AI行业而言，DeepSeek V4的突破，打破了“国外AI模型垄断高端市场”的格局，证明了国产AI通过架构创新，也能在核心性能上比肩甚至超越国外顶尖模型。尤其是其“双轴稀疏+记忆-计算分离”的技术路径，为国内AI模型的发展提供了新的思路——不再盲目追求参数规模的扩张，而是通过更聪明的架构设计，突破硬件瓶颈、提升性能效率，这对于国内AI行业的可持续发展，具有重要的借鉴意义。

对于普通职场人而言，V4的出现，既是机遇也是挑战。机遇在于，即便不是专业开发者，也能借助V4快速学习编程知识、解决简单的编码问题，提升自身的职场竞争力——比如运营、行政人员，可借助V4生成简单的自动化脚本，提升工作效率；挑战在于，AI编码能力的快速提升，可能会淘汰一部分基础编码岗位，那些只会简单写代码、缺乏核心逻辑设计能力的从业者，未来可能面临失业风险。这也提醒我们，无论身处哪个行业，都要持续学习，提升自身的核心竞争力，才能在AI浪潮中立足。

除此之外，V4的突破还能推动AI技术的普及和落地。随着编码门槛的降低，更多人将有能力利用AI技术解决实际问题，催生更多AI应用场景；同时，V4的开源特性，能带动更多开发者参与到模型的优化、迭代中，推动AI技术快速发展，让AI真正走进我们的工作和生活，发挥更大的价值。

互动话题：聊聊你心中的AI编程“天花板”

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有人说，V4的出现，是国产AI的崛起，未来必将超越GPT-4o、Claude 3.7，成为AI编程的新“天花板”；也有人说，实测终究是“单一场景”，V4尚未正式发布，现在吹捧还为时过早，国外顶尖模型的实力依旧不容小觑；还有人担心，AI编码能力的快速提升，会让基础程序员面临失业危机。

今天我们就来聊聊：你看完DeepSeek V4的实测，最直观的感受是什么？你认为V4能真正超越GPT-4o、Claude 3.7，成为编程领域的“新王者”吗？对于AI编码的快速发展，你是期待还是焦虑？如果你是开发者，你会选择跟风使用V4，还是继续坚守GPT-4o、Claude 3.7？

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