（来源：上观新闻）
黄仁勋指出，👠Mythos🍤仅用“相当普🤦♂️🐵通且规🏰模有限”的算力训🧚♀️🔶练而成，训🈷👩👩👦👦练这种模型所需的🚟🍒算力规模与类型在🈚🇯🇲中国都极为充足👩🚀🔟。背后的约束🇳🇦并非定价策略，而🔛是算力供给—🍘—Pr🦠🇮🇶o版的高性🏫能推理对芯🌈片资源要求🧘♀️更高，当🥢🇸🇦前服务⏺吞吐十分有限🇨🇺⌨。
（4）价格有💶所上涨，但⛩❇缓存机制降😙低部分成本：🛠相比De🛣epSeek-V🤝3.2，💰V4系列AP🔬💤I价格上调，但🕔✨在长任务中借助缓🎃😼存，总账单的增🐵长没有A🙋♂️PI涨幅那🧢么明显🕸。模型跑分怎么样？🔜 首先，V4🔼版本性能比肩顶级🍶👨⚕️闭源模型 Ag🇯🇪ent 🇺🇾🇪🇦能力大幅提高😀：相比前代💼模型，D😥eepSeek🦌-V4-🌅🌈Pro 的🛣🙍 Agent 🥠🐚能力显📰🎢著增强🔚。
