（来源：上观新闻）
但真正值得🧭关注的🍮不在于跑分是🛹否登顶🔊❌，而在于V4📮解决了一个困😒🗑扰大模型🖲行业多年的根本问🇳🇨题：长上下文的📬📼成本困境🧘♀️。之前老黄🚏没少拿这个事儿⚠游说美国政府 让👨💼自己卖货 🇵🇸⛓，按照老黄⛳的意思，在🇸🇪 AI🙃 军备🇸🇧竞赛中，从底层🦕👨🦲的电力，🍻冷却，消🤩😄防这些🈲🦔基础设施，🇪🇭🇲🇰到芯片、服♋务器等算力设施↪，再到软🎶件生态和模型的🇲🇪架构演进，这些要🤪素都缺一不可🥶🔷，样样都赢⬛🛥才能赢麻到🕠🐾最后🇭🇹♒。
这意味🧫🛹着在处理超长材料🥩时，V4不🇹🇬🏴☠️仅“能装得下🇪🇺”，而且🇻🇨🍞跑得更快、成本更🇸🇴低🎟🧐。极目新闻综合🧑🏰报道 （来源：⛴极目新闻）📁。他提到：“人们有🤢时会认为技术👕每年都会自动🧽进步，但其🚎🚴实并非如此🇧🇴。（图源：O⛓🧬penA✅🔩I） 换句🌃🆘话说，Open🤯AI这🇸🇻🇦🇷次是想把C😤🇲🇪hatGPT🇭🇷的触手🏥👨🏫从个人工具伸😉🇲🇵向企业工🥫作流的核心🏩👎。
命题一：⌚4️⃣重新审视🥽🧺开源的🏒性价比 一☔🈚年前，De😐🇬🇧epSeek🇪🇭🇲🇷 R1公🛷🇫🇲开技术报告后🤳，一名AI🚭💠投资人的判断🧟♀️💎是：回归基模研🍯↩究、靠开源开放打🙅♂️🇩🇰响技术🦆🇾🇹品牌，对模🧗♂️型厂商而言是🤮🕒最重要的⏺🦅事🏝🦍。
