COPU会议纪要丨2026.04.28

4月28日，陆主席主持召开COPU例会。

本次会议发表了再谈COPU的《评DeepSeek V4》。

再谈COPU的《评DeepSeek V4》

（陆首群 2026.04.28）

在DeepSeek V4公开发布前，我们（于4月21日）提前发表了《评DeepSeek V4》的文章。4月24日，DeepSeek公开发布了《DeepSeek V4预览》。如果以《评论》和《预览》对照来看，可见COPU的《评论》是相当精准的。

一、COPU在《评论》中指出：DeepSeek最大的优势在于性价比（依据MoE的持续优化）。

应该说，MoE并不是DeepSeek的首创，他们性价比的优势得益于：① 梁的母校（浙江大学）。浙大是国内首个研究神经拟态计算系统（即类脑计算机）的机构，搭载异步脉冲神经网络（即生物神经网络）芯片（SNN），该种神经网络对脉冲信号处理具有稀疏和时间的动态特性，② DeepSeek采取作为性价比基础的稀疏特性的应用，③ DeepSeek更重视研究MoE稀疏特性的持续或迭代发展，进一步提高性价比（即DeepSeek不断改进MoE的稀疏化结构，以突出性价比效果）。

二、《评论》指出，DeepSeek V4的重大贡献不仅是推动国产算力与模型的简单适配，更是摆脱对英伟达硬件依赖，并倒逼中国建立一个算力完整、自主的生态闭环（+软件），实现算力自主可控。这与黄仁勋最近在讲话中的担忧是一致的。

三、DeepSeek曾透露据其内测与灰度测试情况，指出DeepSeek V4的编程可能登顶，但《评论》指出，DeepSeek V4与今天的Anthropic的Claude Opus 4.6/4.7的编程相比，登顶恐难，但有望跻身于全球编程的前列。从DeepSeek公布的《预览》看，证实了《评论》预测的正确性。

四、在《评论》中指出，DeepSeek原来存在的短板（如多模态、超长（token）上下文、处理复杂任务、AI Agent、世界模型等），对照《预览》来看，《评论》所指是准确的，过去COPU曾鼓励DeepSeek奋力追赶，解决短板问题。现在看来，效果如何呢？

超长（token）上下文解决短板做得好。DeepSeek V4 pro具有超长1M token（约75万字）的上下文（能一次处理海量信息），这是DeepSeek奋力追赶解决短板做得好的案例。它一口气解决《三体》三部曲，不卡顿、不断头！（《三体》是刘慈欣创作的科幻小说（巨著），是亚洲首获雨果奖的作品，DeepSeek V4在超长（1M）上下文上能一口气写完它（或读完它），展示了超长上下文的能力）。

多模态解决短板尚有差距。在4月24日发布的《预览》中指出：V4暂不支持多模态；主持多模态研究的阮翀已辞职（去自动驾驶公司任首席科学家）。

AI Agent的竞争力有待验证。号称全球AI Agent四大平台（Anthropic、DeepSeek、Google、OpenAI）；在DeepSeek V4《预览》中读到DeepSeek V4的Agent能力可吊打同行，这种说法有待验证。

大模型竞争已从预训练的Chatbot时代全面转向后训练主导的Agent时代，从以聊天、问答为主转向Agent场景下具有整体组织、执行能力，以完成复杂任务。

本次会议发表了《立足COPU抓好三件事》。

立足COPU抓好三件事

陆首群 2026.4.23

一、超长（Token）上下文，二、AI Agent，三、算力国产化。

一、超长（Token）上下文

为适应百万（10⁶）Token级长效记忆，具备连贯性（不卡顿、不掉头）读完（或理解）长文本、长对话，长视频能力，需要消化长（或超长）上下文。

在执行（1M token）长上下文时，根据一些AI企业的经验是：能一次处理海量信息、处理大型代码库（实例修改4000行代码不卡顿，或处理30万行代码库，或可驾驭16万行跨文件代码库），可进行长时编程（12小时持续执行，或13小时不间断编程），直接理解整个数据仓库，可处理全年财报，可处理原生多模态统一架构，处理文本、图形、音频、视频无缝融合，跨模块修理Bug，连续读完巨著、文档、版本（一次性读完75万字），看完几十万行跨文件代码，不进行架构分析和漏洞追踪。

进一步理解上下文的作用：传统Transformer把所有的知识塞进参数，导致长上下文衰减，需要改进机制，提升长上下文能力。长上下文相对于多头（短）上下文而言，其优势可直接处理任务，不用重复上下文即可。函接复杂任务（工程），防止多头上下文断裂或逻辑不支问题。

时至今日，短上下文已不敷需要；如ClaudeOpus4.5-20251101Thinking32K，3.2×10⁴Token，上下文能力。

不能满足客户对上述长上下文提出的需要（ClaudeCode长上下文支持7小时1250行代码库的特定任务）。

据不完全统计：

• Claude Opus 4.6、4.7，Context 为 1M（10⁶）

• OpenAI GPT-5.2，1.1M（1.1×10⁶）；GPT-6，200万 token（2×10⁶）

• Gemini 3 Pro，1M（10⁶）

• DeepSeek V4，百万上下文（10⁶）

• Grok 3 Pro，1M（10⁶）

• Kimi K2.5，202.1K（2×10⁵），Kimi K2.6，200万（2×10⁶）

• Qwen 3.5-397ba/17b，202.1K（2×10⁵）

• GLM 4.7，202.8K（2×10⁵）

探讨多媒体超长（token）上下文，请谭中意、宋可为、陈越研究提出方案。

二、AI Agent

1.全球四大AI Agent平台（Anthropic Claude，DeepSeekv4，Google Gemini、OpenAI GPT），各具特色，竞争激烈。均将企业应用（塑造企业级AI智能体协作平台作为起步方向，对比优势在企业场景落地；直指战略目标在一世界模型。

2.有人认为现在已进入“Agent时代”，也有人认为押注更长、更复杂、更系统的复杂任务的理解能力要走Agent路线。

大模型竞争已从预训练的Chatbot时代（以聊天、对话为主），全面转向后训练主导的Agent时代（成为一个具有可调用、可编排、可落地的组织、执行能力，能够完成复杂任务的系统）

据不完全统计，目前在研发AI Agent的机构有：

Anthropic、Deepseek、Google、Open AI、Kimi、小米、中兴通讯、Minimax、千问Qwen、Zai(GLM)等（很普遍）。

请章文嵩、袁泽、张侃确定各家Agent的特点、比较优势、发展方向，提出报告。

根据小米罗福莉的意见，比较不同AI Agent的特点或优势，不是看它得分多少，而是看它能否完成复杂任务，关键要看在Agent场景下整体组织能力，是否是一个可调用、可编排、可落地的大模型执行系统。

三、算力国产化

1. DeepSeek v4全面搭载华为昇腾950PR芯片等硬件，其模型底层从CUDA迁移至CANN（软件）架构，彻底摆脱外部算力依赖，构建自主可控国产化的技术体系和生态主导权。

2.分析哪些软硬件转移了，生长或优势，哪些尚未转移，阻力在哪里？而优势尚在英伟达手里？如与英伟达更先进的Blackwell 比尚有差距（不卖给我们），如何解决？

3.分析华为Atlas950SuperPoD已公开的多接点集群系统的通信网络架构的效率（总体及各打包的效率如何）。

请安泱、陈道清提出研究报告。

上面三个报告希望能在两周后提出。

本次会议发表了《阶跃星辰重磅推出两大开源项目》。

阶跃星辰重磅推出两大开源项目

Step Video和Step Audio

COPU 2026.4

中国AI独角兽公司阶跃星辰（Step Fun）主导研发两大开源项目Step Video和Step Audio。

Step Video是全球最大的视频开源生成模型，采用MIT协议，支持任意编辑和商业应用。

Step Audio是全球首个1300亿参数的语言理解和生成交互框架，支持多语言、方言和近代化语音，实现语言理解和生成一体化，在关键性能指标上在全球AI领域处于领先地位。

阶跃星辰公司成立于2023年，这是一家国内专注于多模态大模型的公司，创始人是前微软全球副总裁姜大昕，在2025年2月开源产业发布中，吉利汽车集团曾是其战略合作伙伴。

COPU鼓励他们选择全球权威的工业基准测试机构进行测试，以提高其产品优越性能的可信度。

COPU注：阶跃星辰（Step Fun）是中国的AI独角兽公司，该公司成立于2023年，创始人是前微软全球副总裁姜大昕。吉利汽车集团为其战略合作伙伴。

参会人员：陆首群、章文嵩、陈道清、袁怿、宋可为、孟迎霞、安泱、胡宇（线上） 、韩宪平（线上）、靳虹博（线上）、 陈伟（线上）、 刘澎（线上） 、陈越（线上）。