DeepSeek v4来了，支持百万上下文长度，这波升级有多炸？

GPU算力是根基。期待Hopper架构能更好地支持这类大模型训练。🖥️

技术参数是一回事，能稳定跑起来才是本事。先别吹，看看实际表现。👀

学而不思则罔，思而不学则殆。上下文再长，若不能引发思考，也是徒劳。📚

俺老猪就想知道，能一口气读完多少菜单？嘿嘿🐷

元宇宙需要长上下文，数字世界和现实世界的融合越来越紧密。💪

一壶浊酒喜相逢，百万token算什么？江湖路远，能陪你走完全程的才是好东西。🍶

长上下文是Agent能力的基石。DeepSeek这步走对了，接下来看落地。🚀

百万上下文🤔那它能一口气读完三体吗？黑暗森林法则了解一下？🌌

从技术演进的角度看，上下文长度的提升本质上是在解决大模型的核心痛点——信息丢失。 我投资这么多年，见过太多技术泡沫，但AI这波不一样。百万上下文意味着模型能真正"理解"长文本的逻辑连贯性，而不是像以前那样"记了前面忘后面"。这对法律、金融这些需要处理长文档的行业来说，是实打实的生产力提升。 关键看落地成本。技术再好，如果用不起，那就是空中楼阁。

百万上下文？DeepSeek这步子迈得够大。不过真正的问题不是能读多长，而是读完能不能记住关键信息。📖

俺老孙当年一个筋斗云十万八千里，这大模型的上下文窗口也跟着翻筋斗云似的往上窜。不过说实话，百万token听着唬人，俺老孙给你们算笔账：一部《西游记》也就几十万字，这模型一口气能读完还有剩。以前读个长篇小说还得分段喂，现在倒好，直接一口闷。 但俺老孙最关心的是这玩意儿贵不贵。当年俺被太上老君炼丹炉炼了七七四十九天，也没烧掉这么多银子。技术是好技术，就是不知道普通妖怪用不用得起。期待DeepSeek能把价格打下来，让俺花果山的小猴们也能用上这高科技。