【菜科解读】

专业的在线重装系统软件 全新设计 / 全新代码编写 / 全新支持所有机型 全新支持Window 11 安装

简介：

近年来，智能手机芯片技术发展迅速，各大厂商争相推出性能更强的新产品。

华为的P系列在摄像和性能等方面一向表现不俗，其中，P40 Pro在发布时备受关注。

本文将通过芯片天梯图来解析华为P40 Pro所搭载的芯片性能差异，帮助用户更全面地了解这款产品的硬件表现。

工具原料：

系统版本：

品牌型号：华为MateBook X Pro 2022款，华为P40 Pro

软件版本：Windows 11，Android 11，Geekbench 5

一、华为P40 Pro的芯片介绍

1、华为P40 Pro采用的是麒麟990 5G芯片，这是华为自研的旗舰级芯片之一。

它采用了7nm EUV工艺，集成了5G基带，为性能和功耗之间找到了一个较为平衡的点。

在多核和单核性能上都有不错的表现，可以高效地处理复杂、多线程的任务。

2、麒麟990 5G集成了一个八核CPU，包含两个高性能Cortex-A76大核、两个中核和四个高效Cortex-A55小核。

此外，它的Mali-G76 GPU在图形渲染、游戏体验方面提供了优异的表现，使其能够支持高清晰度的游戏和视频播放。

二、芯片天梯图分析

1、芯片天梯图是一种通过对比不同芯片性能指标的排名图。

在各大手机芯片中，麒麟990 5G虽然不及最新的骁龙8系列芯片，但仍处于高性能行列。

特别是在5G连接和AI算力上，它拥有自己的优势。

2、与同类产品相比，麒麟990 5G在多任务处理、功耗控制方面表现优异。

搭配华为EMUI系统的优化，使其在用户体验上更为流畅。

通过天梯图分析，可以发现它在日常使用中足以满足绝大多数用户的需求。

三、使用场景和案例分析

1、在日常使用中，P40 Pro凭借麒麟990 5G芯片，在多任务处理时依然可以保持顺畅的用户体验。

例如，在运行《和平精英》等大型手游时，不仅可以流畅运行，而且可以在较高的画质设置下保持稳定的帧率。

2、在拍摄、视频编辑等需要大量计算资源的应用中，麒麟990 5G也能发挥出色的性能。

尤其是在结合华为强大的影像处理能力时，能够实现强大的拍摄效果，这在摄影爱好者中得到了很多好评。

拓展知识：

1、理解芯片的多核结构：智能手机芯片通常采用多核结构，以便在不同的任务场景下调用适合的核，从而提升功效和性能。

大核提供高性能，小核负责日常任务，减少能耗。

2、5G网络对芯片的影响：5G网络对数据传输速率和延迟有显著提高，芯片需要具备相应的处理能力。

集成5G基带的芯片在未来将成为智能手机的标配。

总结：

通过对芯片天梯图的解读，可以看出，华为P40 Pro所搭载的麒麟990 5G芯片在旗舰机中表现依旧出色，虽然与最新的芯片相比略有差距，但在日常应用和一般高强度使用中依然能够提供稳定而优异的性能。

对于希望在日常手机使用中获得良好体验的用户，P40 Pro仍然是一款值得考虑的机型。

通过专业工具进行性能分析以及结合日常使用案例的探讨，有助于用户在购机时做出更为明智的选择。

伊朗外交部：谈判重心在于终战 而非核问题；

此前美国试图制造伊朗“存在内部分歧假象”，伊朗领导层称“我们都是伊朗人，都是革命者”

新华社德黑兰4月23日电 伊朗外交部一名发言人23日表示，此前在巴基斯坦首都伊斯兰堡举行的伊美谈判与以往谈判有本质不同，其重心在于结束战争，而非伊朗核问题。

伊朗伊斯兰共和国广播电视台援引这名发言人的话报道，以往谈判均在和平状态下进行，重点聚焦伊核问题，而当前对话是在临时停火背景下展开，核问题已不再是重心，结束战争、保障伊朗国家利益成为首要任务。

发言人说，战争赔偿、解决霍尔木兹海峡争端、全面解除制裁以及确保美国和以色列未来不再侵略等，也是当前伊美谈判的基本议题。

他重申，伊朗与美国达成的任何协议，都必须以维护国家利益、消除威胁、防止未来再次发生侵略为前提。

这名发言人回答媒体提问时说，率团参加上轮谈判的伊朗伊斯兰议会议长卡利巴夫有两伊战争参战经验，曾在多个领域担任要职，受到伊朗不同政治派别信任。

伊方认为，他与外交部长阿拉格齐搭档，能在外交和国家宏观管理层面发挥有效作用。

这一安排“明智而恰当”。

此前据伊朗媒体报道，美国官员和媒体发现伊朗谈判团队对美国种种无理要求展现出坚决抵制态度后，试图制造一种伊朗政府、伊斯兰革命卫队以及卡利巴夫之间“存在内部分歧的假象”。

当地时间23日晚，卡利巴夫、伊朗总统佩泽希齐扬等伊朗立法、行政、司法部门领导人以及伊斯兰革命卫队均发表声明，强调伊朗内部不存在所谓“强硬派”“温和派”之分，“我们都是伊朗人，都是革命者”。

来源：新华社

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。

”