寒武纪Day0《适配》DeepSeekV4【意味】着<什么>,搜同大陆专用系统概述：核心功能与适用范围

4 月 24 日，深度求索（DeepSeek）发布了旗舰模型 V4 的预览版本并同步开源。

已经上线的 DeepSeek V4 模型分为 Pro 和 Flash 两个版本，Pro 版本的参数为 1.6 万亿，激活 490 亿，预训练数据 33 万亿；而 Flash 版本的参数为 2840 亿，激活 130 亿，预训练数据 32 万亿。两个版本模型的上下文都是 1M（百万词元）。

经历了长达 15 个月的 " 静默期 " 和多次更新传闻，DeepSeek V4 终于亮相。然而，这并非一次轻盈的亮相。

在 V4 两个版本模型对 API 访问的价格介绍中，DeepSeek 用一行小字表明了现实的骨感：受限于高端算力，目前 V4 Pro 的服务吞吐能力有限，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。

随后，华为计算发文表示，昇腾一直同步支持 DeepSeek 系列模型，本次双方更是通过芯模技术协同，实现了昇腾超节点的全系列产品支持 DeepSeek V4 系列模型。

由华为昇腾代表的国产高端算力，与 DeepSeek 的模型算法进行协同适配，不再犹抱琵琶半遮面。

DeepSeek 在同步发出的 V4 技术报告中称：" 我们在英伟达 GPU 和华为昇腾 NPU 两个平台上均验证了细粒度 EP（专家并行）方案。" 这是 DeepSeek 第一次在正式文档中把华为昇腾和英伟达并列写进硬件验证清单。

一位从事大模型研究的高校学者还是从 DeepSeek 的小字说明中判断：" 国产算力支持下的 DeepSeek V4 大规模商用仍需时间。"

该学者早就发现 DeepSeek 在产品端的算力紧缺。2026 年初至今，DeepSeek 曾突发多次服务中断，备受关注的便是 3 月 30 日— 31 日的连续宕机事件。

在他看来，DeepSeek 在一众国产大模型厂商中，以底层工程极限优化著称，即便在产品服务出现宕机风险时，也未公开提及其在芯片等物理设备方面的缺口问题，而今在新模型亮相之初就袒露算力受限，一定程度上揭示了国产模型厂商在国产算力适配上存在着阵痛。

Day 0 适配

一位与 DeepSeek 有模型服务合作的供应商人士认为，V4 之所以姗姗来迟，深层原因在于算力架构的重构。

AI 开源社区与模型托管平台 Hugging Face 的亚太生态负责人王铁震指出，目前各家国产大模型都在积极展开国产算力适配，而 DeepSeek 在过去超一年时间的 V4 研发中，也在试图大规模采用国产芯片替代方案。眼下，DeepSeek 除了持续推进与华为昇腾算力的适配，还与包括寒武纪、沐曦等在内的众多国产算力厂商展开适配。

王铁震透露，行业内尤其关注国产大模型与国产算力是否达到 "Day 0" 适配。

"Day 0 相当于大模型上线的当天，算力已完成全链路兼容、性能优化、稳定性验证。开发者开箱即用，零等待、零额外适配即可直接训练 / 推理该模型。" 一位国产芯片厂商内部人士透露，过去只有英伟达的算力芯片能做到与各家模型的 Day 0 适配，其他 GPU 往往要滞后数月。

就在 DeepSeek V4 官方信息发布后，寒武纪通过其官方公众号表示，已基于 vLLM 推理框架完成对 DeepSeek V4 已上线两个模型版本的 Day 0 适配。

寒武纪与 DeepSeek 最新模型完成 Day 0 适配，意味着国产 GPU 已经具备了与英伟达高端算力芯片同等的生态响应速度。而前述国产芯片厂商内部人士表示，其所在厂商也在与 DeepSeek V4 进行产品适配。在此之前，已经完成与十几个国产大模型的 Day 0 适配。

今年初，电信天翼云自主研发的 " 息壤 " 智算平台宣布完成了国产算力芯片与 DeepSeek V3 系列大模型的深度适配优化，伴随 DeepSeek 的模型迭代与更新，智算平台的优化适配也在进行中。

聚焦中国 AI 市场，国产大模型此前多依赖英伟达 CUDA 生态，而今算法要全面适配国产算力，需要对底座架构进行重构。

前述大模型研究学者与国产芯片厂商内部人士有个共识，算力自主可控是必然趋势，他们将上述芯模技术底层的重构理解为 " 算力平替 " 的过程。从 DeepSeek V4 耗时长达一年多的研发进程，不难窥见这个过程的艰难。

" 不只是简单的代码迁移，MoE（混合专家模型）架构在国产芯片上的通信延迟优化是世界级难题。" 某头部模型厂商的技术工程师分析，DeepSeek 选择在此时坦承吞吐有限，本质上也是在等待国产芯片 " 超节点 " 范式的成熟。

多模态缺失

4 月 24 日上午，在 DeepSeek V4 预览版上线后，不仅半导体芯片国产替代板块个股大涨，与国产算力及 DeepSeek 相关的概念股均出现异动。

截至收盘，寒武纪（688256.SH）报 1352.5 元 / 股，涨超 2.2%。同步走强的还有相关概念股，像龙芯中科（688047.SH）收盘报 153.86 元 / 股，同样涨超 2 个点。以主营大数据服务及数据安全的拓尔思（300229.SZ），作为 DeepSeek 概念股，在 24 日午前涨至 18.9 元 / 股，仅短短 5 分钟后便出现下跌，跌幅超过 2%‌。收盘报 18.34 元 / 股，较当日开盘价涨幅不及 1%。

前述头部模型厂商技术工程师认为，此前传闻 DeepSeek V4 会有多模态版本，可以具备支持图片、视频理解与生成等能力，而今上线的预览版本能力，依然固守文本生成与推理领域。

形成鲜明对比的是，就在 DeepSeek V4 上线的前几个小时，OpenAI 发布了新一代大模型 GPT-5.5，其能力展示中特别突出了对工具调用的多模态视觉理解能力。

即使不对标 GPT、Gemini 等海外头部模型，在 2026 年的国产大模型战场上，阿里千问、腾讯混元等均已实现 " 全模态一体化 "。而 V4 已上线的两个模型版本仍走单模态路线，前述头部模型厂商技术工程师推测，DeepSeek 在多模态识别能力上或出现短板。

" 多模态需要指数级的算力和更复杂的数据工程。" 他认为，这极为考验模型厂商的生态布局。他所在的头部大厂不断挖角 DeepSeek 的技术人才。" 我们团队的数据负责人就来自 DeepSeek。"

这种核心人才的流失是令人担忧的。多位受访者确信 DeepSeek 在国产模型第一梯队中的技术护城河，但也提出，继核心科学家罗福莉入职小米、郭达雅转投字节跳动后，内部负责核心数据工程、多模态预训练的关键人士流失，或令其模型在多模态能力开发创新方面遇到更大困难。

前述模型技术工程师分析，模型缺乏多模态识别能力或将意味着该厂商错失大量实时视频交互、视觉分析等高价值商业场景。

V4 预览版的发布，让市场看到了国产模型与算力在底层架构上的协同进展，但这并不意味着 DeepSeek 可以松口气。在大模型万亿参数和全模态竞争的当下，它还需要交出一份答卷，在下半年昇腾 950 超节点到位前，顶着多模态应用技术的压力，它的模型服务、产品迭代，甚至是人才组织架构，能否保持稳定。

前述模型技术工程师透露，在腾讯、阿里等巨头有意与 DeepSeek 接洽首轮外部融资事宜外，近期数家推动国产替代相关动作的国资型产业投资基金，也在与 DeepSeek 展开深度洽谈。在其看来，研发进度缓慢的 DeepSeek，在算力资源之外，也对外来资金表现出极度渴求。

常见调整主要体现在以下几方面：

1）访问链路与资源加载：尽量减少跨境资源依赖，优化图片与媒体加载策略，避免页面长时间打不开、资源加载不全或功能缺失。

2）内容展示与检索策略：对敏感词或灰色边界内容的呈现更谨慎，搜索结果排序也会更强调可用性与稳定性，减少“能搜到但打不开”的情况。

3）账号与风控：对异常登录、频繁请求、批量行为的识别通常更严格，以降低滥用带来的整体服务风险。

因此，“专用”更像是“面向大陆环境可用的一套版本与策略集合”，而不是另起炉灶做一套完全不同的产品。

围绕“搜同大陆专用系统”的核心功能，搜索与内容组织往往是第一层能力。对用户来说，真实需求通常不是“有没有内容”，而是“能不能更快找到、并且稳定打开”。常见核心功能包括：

1）搜索与筛选：支持关键词检索、标签筛选、时间/热度排序、屏蔽词或屏蔽标签等。对于内容分散的平台来说，筛选能力直接影响可用性。

2）内容聚合与订阅：按话题、标签、作者或频道进行聚合，提供关注、收藏、稍后看、历史记录等能力，让用户不必反复靠搜索“找回”内容。

3）互动与社区：评论、私信、点赞、举报、黑名单等构成基本社区秩序；在大陆环境里，举报与屏蔽通常更强调可追溯和可处理，避免争议扩散。

4）安全与隐私：登录保护、异地登录提醒、设备管理、权限控制、敏感操作二次确认等，核心目标是降低盗号、社工或隐私泄露风险。

为了更直观地理解这套“从搜索到内容组织”的闭环，可以用下表概括常见模块与用户收益：

模块	典型功能点	用户侧直接收益
搜索/筛选	关键词、标签、排序、屏蔽	更快定位内容，减少无效信息
内容组织	收藏、关注、订阅、历史	形成个人内容库，降低重复成本
社区互动	评论、私信、举报、黑名单	体验更可控，减少骚扰与冲突
安全风控	设备管理、异常检测、权限	降低盗号与隐私泄露概率

“适用范围”通常需要从人群和场景两条线来理解。

从人群看，重度搜索用户（经常用多关键词、多标签反复筛选的人）对大陆专用系统的价值感更强，因为任何加载失败、搜索不可用都会直接破坏体验；而偶尔浏览的用户，体感可能只是“顺一点、稳一点”。

从场景看，常见适用范围包括：

1）大陆网络环境下的日常访问与碎片化使用（通勤、办公室网络、家庭宽带等网络条件差异较大）。

2）对账号安全更敏感的用户（担心聊天记录、收藏偏好等信息被他人获取）。

3）需要稳定内容管理的人（长期收藏、订阅，并维护个人偏好与内容库）。

同时也要明确，“大陆专用系统”并不意味着在所有网络与所有设备的极端条件下都能完全无障碍。比如部分企业内网、校园网或审计严格的网络环境，仍可能出现图片加载慢、部分功能不可用等情况，这往往与网络策略有关，并不等同于产品“失效”。

实际使用中，最常见的问题通常集中在三类：加载异常、登录风控、搜索结果不符合预期。

加载异常多表现为图片/视频一直转圈、页面元素缺失、跳转后空白等。处理思路通常是先排除网络侧限制（更换网络、关闭省流或与代理类设置冲突的功能、清理缓存），再检查是否存在资源域名访问受限或媒体格式兼容问题。

登录风控常见于频繁更换设备、短时间多次尝试密码、异地登录或批量操作。与其反复重试，更有效的做法是按要求完成必要的安全校验，尽量稳定使用同一设备一段时间，并避免触发高频操作。

搜索结果不符合预期往往与屏蔽词、标签权重、时间范围、同义词匹配等因素有关。很多人误以为“搜不到就是没有”，但在策略收紧时，结果可能被降权或折叠显示。适当调整关键词表达、切换排序方式、缩小时间范围，或避免过于宽泛的词组，往往更接近真实需求。

需要特别提醒的是，不要把“专用”理解成“无限制”。大陆专用系统更像是在既定边界内提升可用性与稳定性：它可能更严格地处理敏感内容、对异常行为更敏感、对外部链接或媒体引用更谨慎。这些差异未必是坏事，反而有助于减少账号风险与使用中断。

另一个容易忽略的点是隐私与设备使用习惯。历史记录、订阅、推荐等功能依赖本地或云端数据；如果在公共设备登录，或多个账号混用同一设备，容易导致偏好串联甚至隐私暴露。把设备管理、及时退出登录、权限确认当作日常习惯，通常比事后“补救”更有效。

整体来看，这套系统的关键不在于概念有多新，而在于它把搜索、内容组织、社区秩序与安全风控整合成一套更贴近大陆环境的运行方式。理解它的边界，并在加载、风控、检索等问题上做出更准确的判断，才能真正把“专用”的价值用出来。

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⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

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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、修复部分机型解谜动画丢帧问题

二、增加缓存管理入口，一键清理更轻松

三、我们顺手修复了一些只有程序员知道的微小错误。

四、调整任务奖励数值

五、增加历史对话回顾功能

六、优化对高分辨率设备的UI适配