用户质疑 DeepSeek v4 Pro 的价值，该模型拥有 1.6 万亿参数，但其性能似乎与其体量不匹配。用户将其与参数量较小的 GLM 5.1 和 Kimi K2.6 等模型进行了不利比较，认为后者尽管参数量较少，但表现更优。用户还指出，MiniMax M3 和 MiMo v2.5 Pro 在相似或更小的规模下提供了更好的性能。他们思考该模型是否被过度炒作，其预览状态是否是影响因素，或者推理硬件（如华为的）是否比原始模型分数更关键。 AI
影响 引发了对大参数量与实际性能效率以及推理硬件作用的质疑。
排序理由 用户观点文章，质疑特定模型发布的性能。
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