记者丨何己派  编辑丨鄢子为

　　梁文锋第一次敞开怀抱，引入战投 。

　　5月8日 ，有消息称
，其掌舵的DeepSeek，即将完成首轮融资 ，投后估值高达500亿美元，约合3400亿人民币
。

　　作为杭州深度求索的创始人
，梁文锋的最终受益股份，达到84%。据称 ，其个人投入或高达200亿元人民币
，占募资总额的四成 。

　　融资前夕，他刚“交完作业 ”。4月24日 ，DeepSeek-V4上线
，距离上一代大版本V3的发布，足足隔了484天
。

　　“DeepSeek被挖走太多人才、高端算力受限。
”

　　一位AI行业资深从业人士向《21CBR》记者表示 ，这是其转变融资态度 、新版本发布推迟的原因 。

　　走下理想国的高塔
，梁文锋寻找强援，直面技术创新之外的现实问题
。

　　锚点留人

　　DeepSeek不差钱。

　　2025年 ，其母公司幻方量化的平均收益率
，高达56.6%，按照700亿元的管理规模计 ，对应约400亿元收益，幻方和出资人按行规二八分账
，可以提走七八十亿 。

　　有幻方量化作为出资人，为DeepSeek研发输血 ，资金安全垫厚实
。“我们面临的问题
，从来不是钱。”梁文锋曾如此表示 。

梁文锋 来源：视觉中国

　　然而，员工个人会有财务的考虑 ，DeepSeek最聪明的那群人在流失
。

　　《21CBR》记者翻开DeepSeek V4长达58页的技术报告
，末尾的作者列表，梁文锋与其他研究员
、工程师 ，近300人并列署名。

　　10个带星号的名字有些扎眼
，标注着“已离职 ” 。

　　近期出走的技术骨干之一，郭达雅 ，曾深度参与V3、R1等爆款模型研发
，加盟字节Seed，传闻年薪近亿元
。

　　字节方面否认了该说法 ，补抛了个“钩子”，“不排除有些Seed技术人员
，四年后收益会达到数亿元
”。

　　其实，梁文锋开的薪资不低 。一名求职者透露 ，他在2024年面试DeepSeek的深度学习研究员
，HR透露薪资能达到150万元。

　　这位“技术宅”老板，还给了足够多的空间
。

　　一个细节是 ，DeepSeek的员工通常18点下班
，早上不打卡，也没有KPI。源于梁文锋认为 ，人一天能高质量输出的时间
，很难超过6-8小时，创新需要尽可能少的干预和管理 。

来源：21财经APP

　　在AI抢人大战里 ，梁文锋还需要给团队更多安全感
，尤其是，对员工手里的期权 ，有所交代
。

　　有了外部融资，DeepSeek会有一个公开估值
，期权才有定价锚点。这是留人的前提 。

　　梁文锋改变态度，正与国家集成电路产业投资基金 、腾讯等机构洽谈
。

　　知情人士称 ，本轮融资将用于提升计算能力和改善员工福利
，以应对激烈的竞争。

　　算力博弈

　　人才议题之外，梁文锋还有一场算力的硬仗要打 。

　　《21CBR》记者注意到 ，截至5月9日
，DeepSeek共有36个职位亟待人才，光4月27日 ，就批量放出了十余个岗位需求
。

　　梁文锋对产品的关注度提升
，强化Agent方向的人才招募及探索，同时 ，开招“搜索算法研究员 ”。

　　该岗位职责包括设计面向AGI的新一代通用搜索引擎
，负责LLM在搜索场景下的规模化落地 。

　　为了突破算力瓶颈，DeepSeek开始招募“AI超算集群运维工程师
”了
。

　　其职责之一 ，是“负责新一代计算资源的快速交付与上线，确保资源能高质量、高性能地投入生产”。有千卡以上的大规模AI超算集群运维经验
，是岗位加分项 。

　　同月开招的，还有“数据中心高级交付经理 ”“数据中心高级运维工程师
” ，工作地点在乌兰察布
，月薪最高3万元。

　　梁文锋早在2021年，就颇有先见之明地囤了1万张英伟达A100
。

　　“梁很有情怀 ，早期手里的卡多
，他开放提供给高校，用于科研。”有AI从业者向《21CBR》记者透露 。

　　幻方“萤火一号 ”

　　在复杂的芯片格局下 ，梁文锋及DeepSeek
，背负“用国产算力跑国产模型
”的巨大期望
。DeepSeek一发布，国内做GPU芯片的架构 ，也开始变了。

　　V4技术报告里
，有一处提到了华为昇腾：团队将细粒度专家并行（EP）方案，同时在英伟达GPU和华为昇腾NPU上完成验证 。

　　“这说明DeepSeek V4的推理路径 ，已具备跨算力平台的适配能力
。”一位AI行业人士称。

　　与之对应，DeepSeek介绍V4价格时
，一行标灰的图注小字，信息量巨大：

　　受限于高端算力 ，目前Pro的服务吞吐十分有限
，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 。

　　种种信号 ，引人振奋
。国产算力要完全“顶起来 ”
，仍需时间。

　　“国产算力目前集中在推理阶段，且限定在容错率高的场景 ，离吃算力的核心预训练阶段使用
，还有段距离 。
”

　　有AI行业从业者给出相对保守的估算，“起码八到十年的差距要追赶
。”

　　死磕效率

　　回到V4本身 ，它是观察梁文锋模型taste（品味）
，最直观的出口。

　　总体来说，关键词没有变：效率 。

　　DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制——在token维度进行压缩 ，结合DSA稀疏注意力，实现极强长上下文能力的同时
，相比传统方法，大幅降低对计算和显存的需求。

　　简单来说 ，它让长文本处理效率
，有了质的飞跃
。

　　由此，百万级上下文 ，以前是闭源旗舰模型才玩得起的“奢侈品 ”
，一下打成“白菜价”。

　　V4有两个版本，DeepSeek-V4-Pro（专家模式）和DeepSeek-V4-Flash（快速模式） 。

　　前者负责“强
” ，官方称
，性能比肩顶级闭源模型；后者负责“省”，提供快捷
、经济的服务
。

　　专项能力方面 ，梁文锋带队重点攻Agent方向
，V4系列针对Claude Code、OpenClaw等主流Agent产品进行适配和优化。

　　DeepSeek-V4-Pro：性能比肩顶级闭源模型

　　内部称，在Agentic Coding评测中 ，V4-Pro已达当前开源模型最佳水平 。

　　“据评测反馈，使用体验优于Sonnet 4.5
，交付质量接近Opus 4.6非思考模式，仍与Opus 4.6思考模式存在一定差距
。 ”DeepSeek罕见披露了内部使用Agentic Coding模型的状况。

　　需要指出的是 ，DeepSeek此次发的是“预览版
”
，正式版还要再等等 。

来源：21财经APP

　　“V4的能力水平仍落后于GPT-5.4和Gemini-3.1-Pro，发展轨迹大约滞后前沿闭源模型3至6个月
。”在技术报告中 ，团队坦言。

　　锚定顶级模型
，梁文锋仍执着求解，当算力越来越贵的时候 ，能否通过极致的架构创新
，继续把算力成本砍下来 。

　　“不诱于誉，不恐于诽 ，率道而行
，端然正己
。 ”V4的发布公告里，梁和团队以这样的一句总结 ，表明初心。

　　题图来源：21财经APP

　　图片来源：DeepSeek，除标注外

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