先说清楚边界。本文只基于 deepseek-v4/DeepSeek_V4.pdf，不补 PDF 外的传闻，也不把报告里没有展开的内容写成确定结论。

如果只用一句话概括，我会这么说：DeepSeek-V4 要解决的核心问题，不是“参数再大一点”，而是模型真的开始跑超长上下文、长链路推理和复杂工具调用时，传统 attention 的成本会先撑不住。V4 的很多改动，最后都指向同一个问题：1M context 到底怎样才能跑起来，而且别贵得离谱。（原文第 4-5 页）

文中提到的“原文第 X 页”，都对应 DeepSeek_V4.pdf 的 PDF 页码。中文写作、white-collar task、code agent 这些结果，多数来自报告里的 internal evaluation，更适合看作“官方自测结果”，不应直接等同于第三方独立评测。（原文第 43-44 页、第 57-58 页）

Prompt 更像临时交代，Skill 更像写给 AI 的岗位 SOP。

还在被传统搜索的广告和无效信息折磨？是时候告别低效时代了！AI正以前所未有的力量颠覆搜索体验，一场信息革命悄然来临。从古老的关键词匹配到如今能“读懂你心”的智能引擎，搜索引擎的进化速度超乎想象。大型语言模型等AI技术的崛起，正以前所未有的效率和精准度，重塑我们获取信息的方式。面对信息爆炸、广告围剿和复杂查询的困境，AI凭借自然语言处理和语义搜索，精准捕捉你的意图，提供直达答案的个性化结果。在全球数字化浪潮中，英语和中文无疑是两大引擎。那么，针对这两大语种优化的AI搜索引擎，谁能更胜一筹？它们又将如何塑造未来的信息世界？本报告将深入对比分析中英文AI搜索引擎，揭秘其功能、优劣势，并洞察跨语言动态与特定语言环境下的独特考量，究竟谁能引领未来？