印度一吹牛就坏事了！吹嘘自研大模型比DeepSeek还牛，结果有AI玩家不服气，扒开底裤一看，发现架构竟然是DeepSeek的山寨缩水版！被玩家一顿嘲讽。看来中国大模型不仅养活了全球开发者，还养活了不少套壳忽悠本国政府补贴的软件公司！

其实这事属于“挖坟”，因为发生在今年2月份。之所以现在又被翻出来“鞭尸”，是因为7月31日DeepSeek发布了最新的V4-Flash版，模型性能实在太惊艳了，“高速、低价、轻量”六个字就可以形容。
速度怎么个高法呢？海外开发者实测，GPT-5.6 Sol耗时107秒的任务，V4-Flash只要40秒就完成了，速度翻倍。

低价是这么个低法呢？以GPT-5.6 Sol为例，每百万Token输入36元、输出216元；而DeepSeek V4-Flash输入1元、输出2元，缓存命中的话还低至0.02元。同等开发工作量，综合调用成本只有GPT的1/50到1/100。

轻量又是这么个轻量法呢？V4-Flash总参数284B的MoE架构，大概是当前顶尖闭源模型的十分之一，单次推理仅激活13B参数，模型权重仅162GB。

7月31日的V4-Flash版本只做了大规模GRPO后训练，没有增加任何参数，而是优化了MoE专家分配，证明行业过去一味堆参数的内卷路线存在巨大的升级空间。传统稠密70B模型推理时全部参数参与计算，算力浪费严重；V4-Flash每次任务只路由匹配当前需求的13B专家模块，算力利用率提升了7到10倍。

DeepSeek又小又快还便宜，完成任务的质量还非常优秀，发布后在全球再次引发了一股“DeepSeek时刻”的狂潮。因为现在发布的只是V4-Flash版本，过阵子还会发布Pro版本，大家迫切想知道：这个V4-Flash版本已经秒杀全球顶尖大模型了，这个Pro版得狂野成什么样呢？

DeepSeek V4-Flash确实成了继7月16日Kimi K3模型发布后最受瞩目的大模型。然而就在此时，一个印媒吹嘘过比中国DeepSeek还要牛的大模型进入了大家的视线，这就是本文开头提到的印度本土主权大模型厂商Sarvam AI旗下的Sarvam-105B旗舰大模型。

2月18日发布后，印度顶级财经媒体Moneycontrol报道称：“Sarvam AI推出的105B模型在关键基准测试中的表现优于DeepSeek-R1和Gemini Flash。”Sarvam AI联合创始人、首席科学家Pratyush Kumar博士表示：“总参数只有105B，但在绝大多数推理基准上，击败了600B总参数的DeepSeek-R1。”

你印度大模型在印度语种上击败DeepSeek-R1不是很正常么？谁花那么多时间来学习印地语这种小语种？Sarvam AI这么高调，引发了很多AI玩家的不满。有玩家发现，Sarvam-105B的架构与DeepSeek在2024年公开的MLA（多头隐注意力）、MoE专家路由、GRPO强化学习等全套方案完全一致。Sarvam-105B完整复用了这套技术栈，仅缩小了参数量、调整了专家容量，配置文件结构高度近似，这个“105B”也就坐实了DeepSeek山寨缩水版的身份。

不过也算是Sarvam AI有点自知之明，仅仅只敢宣布超过DeepSeek-R1！另外也确认了Sarvam AI尽管抄了架构，但大致是完整从头预训练出来的。这相当于抄了中国从小学到大学的教育架构，然后用了一样的课本，重新培养了个高中生出来。怎么说呢，谁让你开源呢？这不还怪人家学了不成？

当时社交媒体上就有网友嘲笑中国的开源策略，养出了很多“白眼狼”，拿着你的底座搞开发，搞出来不仅不认你的好，还处处针对你，被嘲笑拿着中国的科研补贴全世界。其实从某种意义上理解，中国做开源就是要达到这个效果！

现在美国的闭源大模型是不是有一种高处不胜寒的感觉？全球AI玩家不是投奔中国，就是各国主权模型学着中国开源架构搞开发。第一个结果就是，美国闭源大模型是不是收不到钱了？想圈起来高额收费，还要制裁中国GPU算力资源？那就别怪中国人掀桌子了！

第二个结果呢？中国优秀开源大模型现在正在往非英伟达算力的路线上狂奔，未来基于中国大模型搞出来的主权模型，是不是天生就支持中国国产的算力卡？

Kimi K3告诉你，顶尖大模型并不是非得选美国那些准备圈钱的闭源大模型；DeepSeek告诉你，更高的性能、更快的速度，不是非得堆砌GPU资源，而且也可以用中国的GPU算力资源。用最少的资源办最大的事情，一直都是中国大模型最擅长的事情！

现在中国玩的这个套路，就是从软件逻辑上击败美国大模型，从硬件逻辑上摧毁美国大模型的叙事逻辑，并且从价格上堵死美国大模型的退路。全球AI玩家围攻光明顶，先把美国人的大模型给干翻，中国人想要的结果大概就是这样！