【菜科解读】

未来可能上市的3050显卡性能相比上一代2060会有哪些变化？他们之间谁的表现会更好？相信很多小伙伴都有兴趣了解这件事，所以我们来做一个小系列，介绍一下他们之间的性能差异。

1.3050性能会比2060更强吗首先，3050显卡可以算是一款具有光学跟踪效果的1650显卡，性能会比1650强很多。

而且有一点是这个显卡可能会采用新的布局，也就是说很有希望超越2060显卡的性能。

当然，这只是猜测。

当3050显卡正式发布的时候，大家就能看到了！

2.2060显卡性能实际测评首先，从RTX2060的命名来看，这个显卡支持光线追踪，再次降低了玩家体验光线追踪的门槛。

这次RTX2060的外观和之前的RTX2070几乎一模一样。

看来老黄还是对“燃气灶”的设计情有独钟！与20系列的其他产品相比，RTX2060更短，但仍保留了双风扇的标志性设计。

RTX2060在显示卡末端有单个8脚，输出接口类型与RTX2070相同。

在外观上，RTX2060和RTX2070基本相当于孪生兄弟，但我个人更喜欢这种简单的设计。

外观就不多说了。

我们来看看RTX2060的参数。

作为新一代甜品显卡的“接班人”，RTX2060相比GTX1060已经升级为全新的图灵架构，芯片面积更大，640个流处理器，GDDR6。

RTX2060的核心频率没有GTX1060高，只有1365HMz，但我们不能因此而否定它的实力。

最重要的是RTX2060支持光线追踪和DLSS技术，这是大家最期待的。

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这次我们选择《战地5》进行测试，开始光线追踪。

在1080p的中等特效下，我们可以运行80-90帧，游戏中没有显著的丢帧。

最高特效开启时，RTX2060明显会不堪重负，平均只有45帧，最少30帧。

2k中等特效下，平均可以达到60帧，最低50帧。

但是需要指出的是，光追对CPU的要求很高。

使用光追的时候，别忘了考虑CPU。

如果用四核6700K或者7700K，CPU很容易占用太多。

3.幻13性能测评 RTX 3050Ti是英伟达专门为轻薄笔记本开发的高性能显卡，具有第二代RTX的强大性能。

RTX 3050系列采用屡获殊荣的英伟达安培架构，搭载全新RT Core、Tensor Core、SM多单元流处理器，可为用户呈现逼真的光线追踪效果、英伟达DLSS等高级AI功能。

RTX 3050Ti GeForce笔记本电脑搭载全新的第三代Max-Q技术，使得游戏笔记本电脑外形设计新颖，同时性能更高，远超前代。

这台机器的GPU TGP为40W，处理器TDP为35W。

先跑个分数，我们随便看看，作为基准参考：

接下来是游戏时间。

RTX显卡最引人注目的是，它完全支持光线追踪，拥有DLSS超分割算法的加持，在同等画质下可以达到更好的效果。

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首先用游戏《控制（Control）》测试光追DLSS的效果。

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在低特效/2K分辨率/DLSS/关/中光跟踪条件下，帧率在12帧左右，显然已经无法播放。

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DLSS关闭

DLSS打开后，帧率直接翻倍。

这种过采样技术太可怕了，真的看不到分辨率的损失。

DLSS开

但是如果想正常播放，还是推荐1920 * 1200/DLSS on/中光追等特效，帧率基本可以稳定在60帧左右。

考虑到这个芯片的功耗只有40W，效果已经相当可观了。

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4.总结从目前笔记本上的3050显卡可以看出这款显卡的性能还是很不错的。

看来3050显卡的性能真的有希望超过2060显卡。

DeepSeek-V4上线：使用华为芯片训练，性能比Gemini差3-6个月，价格优势明显

出品｜搜狐科技 作者｜郑松毅、常博硕 编辑｜杨锦 DeepSeek V4，来了！ OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。

就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本： 更具产业里程碑意义的是，DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力，在华为昇腾芯片生态实测跑通，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型，打破对海外芯片与框架的长期依赖。

性能比肩顶级闭源模型，价格比Claude便宜21倍 官方实测数据显示，DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。

Agent（智能体）能力方面，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

DeepSeek介绍，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，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，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

DeepSeek给出的结论相对克制。

在知识与推理任务上，其性能已经超过主流开源模型，并接近Gemini等闭源系统，但仍存在约3到6个月差距。

在 agent和代码任务上，其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。

此外，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型（包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等），取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

相较之下，DeepSeek-V4-Flash主打性价比，能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

据悉，V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。

对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。

使用价格如下： DeepSeek表示，“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。

” 再看看国际友商价格对比，可见DeepSeek的实惠： 混合架构解决工程落地痛点，全面适配国产算力 大模型处理超长文本的最大痛点，从来不是 “能不能装下”，而是跑不动、记不住、算不起。

随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升，百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”，几乎无法工程落地。

DeepSeek-V4 的发布，标志着大模型正式走出 “参数竞赛”，进入效率优先下一代赛道。

从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同，到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务，V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力，同时把使用成本大幅下拉。

这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA （压缩稀疏注意力） + HCA （重度压缩注意力）”的混合架构。

用一套“分级压缩 + 分级检索”思路，把效率拉到极致。

这一新方法显著减少了计算复杂度，提升了长上下文处理的效率。

具体来看，CSA像给长文本做重点精读。

先把每 4 个Token压缩成一个信息块，再用稀疏检索只挑最相关的内容，既保留中段细节，又大幅削减计算量，兼顾精准与效率。

HCA像给长文本做大纲速读，把海量信息浓缩成框架级块，专门负责全局逻辑。

官方数据显示：1M Token场景下，V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存；

Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。

除了混合注意力，V4 还带来三项关键技术革新，构成完整效率革命： mHC 流形约束超连接：升级传统残差连接，把信号传播约束在稳定流形上，深层不衰减、训练不炸数值。

Muon 优化器：替代传统 AdamW，收敛更快、训练更稳，完美适配 MoE 大模型与低精度训练，解决大批次长上下文训练的抖动难题。

全链路工程优化：专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理，从计算、通信、存储全方位降本提速，推理加速最高近2倍。

最受大家关心的，是V4这次是否成功全面适配国产算力？ 报告指出，DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上，对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。

相较于性能优异的非融合基线方案，该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。

有业内观点指出，这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。

但目前对外开源的只有英伟达GPU版本，昇腾适配代码未开源，属于闭源适配优化。

值得一提的是，寒武纪在软硬一体生态中，已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配，适配代码已开源到 GitHub 社区。

剩下的，就等DeepSeek-V4的实用表现了。

还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家，也还是个谜题。

“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

” DeepSeek官方在文章最后表示，他们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。

”

DeepSeek V4正式发布，API启用Lite版，性能对标Opus 4.5

本月余下时间所剩无几，最受关注的无疑是DeepSeek V4的正式发布。

种种迹象表明，这一版本已临近上线，官方近期动作频繁，最新动向显示其API服务亦同步启用新版模型，实测性能表现良好。

自2月8日发布测试版以来，DeepSeek V4始终处于持续迭代状态，但官方并未对每次更新内容作详细说明，整体保持低调推进节奏。

此前，网页端已完成界面升级，新增快速模式、专家模式与视觉模式三种交互选项；

而近期进一步确认，API服务所调用的底层模型也已完成切换。

目前尚无法确认该API模型的确切命名，但综合参数规模、响应特性及部署节奏判断，极有可能为轻量级版本DeepSeek V4 Lite。

值得关注的是，Linux.do社区有资深用户透露了内测相关信息：DeepSeek此次将推出两个不同定位的模型，均支持可调节的思考深度档位，并原生兼容FP8精度格式，指令遵循能力突出。

尤为关键的是，其中较大型号在多项基准测试中表现接近Opus 4.5，仅在处理极高复杂度任务时略逊于GPT系列。

尽管Opus 4.6与4.7已陆续发布，但二者近期因推理质量波动、资源消耗显著上升等问题引发广泛质疑，社区反馈趋于审慎。

在此背景下，若DeepSeek V4的主力模型确能达到Opus 4.5水准，无疑将成为当前开源大模型阵营中的佼佼者。

该能力足以覆盖绝大多数开发场景需求，加之其国产开源属性，使用限制相较国际主流闭源方案更为宽松。

需理性看待的是，性能提升必然伴随成本变化。

V4系列中参数量更高的模型，其调用价格将明显高于前代DeepSeek V3.X，虽未公布具体资费标准，但预计仍显著低于Opus系列定价。

整体而言，新版本在性能与成本之间仍维持了良好的平衡性，具备扎实的实用价值。