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。

　　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。

　　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。

　　“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。