据 [动察 Beating](https://t.me/OneMillion_AI) 监测，OpenAI 技术人员 **Clive Chan** 表示：**V4 技术报告整体仍保持顶级水准**，但与之形成鲜明对比的是——报告中面向芯片厂商的硬件建议章节，**“出人意料地平庸，甚至存在错误”**，而这种落差在 **V3** 中并不明显。
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## 关键反差：V3 曾是“学术会议最热环节”，V4 却更空泛
Chan 指出，V3 的硬件章节 **Q&A 曾是学术会议 ISCA 上最受关注的讨论环节**。当时的建议内容不仅深入，而且具体到**业界正在制定的互连标准**。
相比之下，V4 的硬件部分则显得**概念化、泛化**，落到可执行细节的程度明显不足。
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## Chan 逐条质疑 V4 硬件建议
Chan 主要围绕报告中的几处关键判断提出反驳：
### 1）关于功耗：预留电力余量，真的更好吗？
报告称：通过软件优化，芯片可以让计算、存储与通信同时满载运行，因此建议芯片厂商**预留更多电力空间**。
Chan 的观点是：**“恰好适得其反”**。原因在于芯片的总功耗受物理工艺约束；如果为了“余量”而降低运行频率，最终会导致**算力下降**。
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### 2）关于 GPU 间数据传输：pull 比 push 更好？
报告认为 GPU 间的数据传输应选择让对方 GPU **主动读取（pull）**，而不是由对方进行推送（push）。理由是：push 的通知开销太高。
Chan 则提出质疑：**pull 反而可能更慢**，并建议应进一步提升**网卡的数据处理能力**。
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### 3）关于“争论是否在同一层面”：可能并非同一问题
Chan 也暗示双方讨论的重点可能不在同一层面：
报告谈的是**通知机制的开销**，而 Chan 关注的则是**数据传输本身的延迟**。两者的影响路径不同，因此结论可能并不完全可比。
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### 4）关于激活函数：用更简单替代 SwiGLU 是否真的必要？
报告建议用更简单的激活函数替换 **SwiGLU**，以降低计算负担。
Chan 认为：这并没有必要，因为 **Sonic MoE** 已经证明：即使使用 **SwiGLU**，依然能够跑到**最优性能**。
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### 5）关于章节可信度：Chan 怀疑存在“刻意弱化”
最后，Chan 甚至怀疑 **DeepSeek** 可能在硬件章节中**“故意弱化了这个部分”**，从而让 V4 相比 V3 的具体性与可落地性出现明显回落。
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