AI圈里突然传出消息，我们的国产大模型DeepSeek V4模型即将上线。不仅具备超强的100万tokens的长文本处理能力，多模态视觉理解能力也比目前的V3版本强出一大截。可以说，厉害了不止一点点。

据悉，DeepSeek V4泄露的基准测试中，HumanEval得分90%。  

这是什么概念呢？国外最火最强的Claude是88%，OpenAI的GPT-4是82%。
DeepSeek V4达到了目前全球的最高分90%——国产大模型编程能力首次超越硅谷头部玩家。

HumanEval是AI编程能力的标准测试。简单说，就是给AI大模型100道Python编程题，看它能写对多少个。下面是测试的数据：

• GPT-4：82%
• Claude：88%
• DeepSeek V4：90%

即100道题里，DeepSeek V4能做对90道。其他的AI大模型略差于V4。

另一项数据是SWE-bench Verified测试，这个测试让AI修复500个真实GitHub bug。目前Claude Opus 4.5保持的记录是80.9%。据泄露出的测试信息，DeepSeek V4已经超过Claude Opus 4.5的记录。

国产AI生态全产业链正在形成

更炸裂的是，根据外媒消息，我们这么厉害的DeepSeek V4模型，在发布前拒绝给英伟达提供早期优化权限，转手把这个首发适配权全部给了华为等国产芯片厂商。

这一步走出去，意义非凡。从技术竞争的角度考虑，中国AI的最大隐患一直不在模型能力，而在硬件上。

训练靠算力，推理靠算力，规模化落地靠算力。算力卡在英伟达手里，等于整条产业链有一个关键节点捏在别人手里。这个问题喊了很多年，但真正能检验的，是在顶级模型上跑通。

DeepSeek V4选择先适配华为昇腾，不是一个简单的商业决策，而是一个系统性的信号——从模型到芯片，这条链路在被认真打通。这不是哪一家公司单独做到的，华为、DeepSeek、以及背后无数做适配工作的工程师，这是一个众志成城的结果。长期来看，经济层面的价值难以估量。此次转向标志着国产算力产业链正从 “辅助角色” 向 “主力阵营” 加速跃迁，国产AI生态全产业链正在形成。

DeepSeek V4的技术突破——两个关键数据

100万token的上下文窗口——这是Google Gemini级别的能力。它意味着什么？意味着你可以把一整部法律文书、一份完整的财务报告、一个复杂项目的全部代码库，一次性塞进去让AI读懂并处理。这种能力打开的应用场景，是之前根本做不到的。长文本理解、长程推理、深度文档分析，这些需求之前只能切片处理，从来都是凑合着用。多模态是另一个大补丁。这是DeepSeek被竞争对手诟病了将近半年的地方。豆包、Gemini、ChatGPT早就上线了图文混合输入、视频理解、语音交互这些能力，用户体验上拉开了相当明显的差距，也吸引了大批不同类型的用户进来。DeepSeek作为底层基座，多模态能力缺席意味着整个应用生态都受限。现在这两个短板如果同时补上，DeepSeek作为基模的应用覆盖面就会有质的提升。

成本优势——值得注意的是，DeepSeek V4延续了高性价比路线。据报道，V4将维持成本优势，并通过Engram架构进一步降低HBM使用率（从100%降至约75%）。这意味着一个初创团队用DeepSeek的成本，可以调用20-50倍于OpenAI的token量。对于代码生成这种token密集型任务，成本差距被进一步放大。这些数据的背后，是大模型服务成本的大幅降低，更是规模化落地能力的显著提升。对企业来说，同样的算力投入能获得两倍的服务产出，无疑会进一步降低AI应用门槛。对开发者来说，此前难以实现的长上下文、多轮交互等功能，如今能稳定落地，给智能体的创新应用打开了新空间。

结语

DeepSeek V4 不只是一个产品的新版本，它是一个积极的信号——中国 AI 公司已经可以在架构创新、工程优化、成本控制这三个维度上同时发力，做出有全球竞争力的AI科技产品。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】