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DeepSeek V4-Flash 通过后训练逼近 Pro 性能，正在重塑 AI 应用板块的成本预期，市场核心矛盾在于算力通缩预期与应用端风险偏好回升之间的速度博弈。 小模型依靠 Harness 系统在 TerminalBench 达到 82.7、DeepSWE 达到 54.4 的高分，这一事实降低了市场对万亿参数模型的单一依赖。算力成本的潜在下降预期，正在直接传导至 AI 应用板块的估值模型，引发资金对高溢价算力通道股的仓位调整。 影响市场风险偏好的驱动因素依次为：应用端边际毛利的改善预期、算力基建的估值挤水分压力，以及开源框架复现的进度。 若未来数日第三方成功复现该 Harness 框架，证实 130 亿激活参数的小模型可稳定替代 490 亿激活参数的 Pro 模型，市场将确立算力通缩趋势。此举将触发资金从重资产算力板块向轻资产应用板块的仓位转移，推高应用类资产的整体估值。 若复现过程中发现 Cybergym 76.7 的得分存在过拟合，或闭源大厂通过降价锁死小模型生存空间，算力通缩逻辑将宣告停滞。届时，市场风险偏好将再度收缩，资金仓位将重新向拥有垄断算力资源的头部基建标的集中。 如果宏观流动性出现剧烈波动导致整体风险资产去杠杆，上述因技术路线分化引起的仓位轮动逻辑将失效。 未来 7 天重点观察第三方对该后训练框架的复现报告及相关应用代币的筹码集中度变化。 #以太坊主网十一周年：十一年不间断运行与生态成就 #“AI股神”基金清仓，美光单日涨超15%