AI摘要：一共几千行C代码，可以让DeepSeek V4 Flash这个模型在128G内存的苹果电脑上跑起来。 开发者antirez，本名Salvatore Sanfilippo，是意大利程序员，同时他也是开源数据库Redis的原作者。M3 Ultra 512GB的Mac Studio上能跑到每秒36个字。 外网论坛上已经有人发出了测试结果，ds4本地量化版本在超2000行代码的文件里偶尔丢失变量作用域，幻觉略多，MoE路由层对量化噪声尤其敏感。
在agent时代最贵的是什么？是token。
一些重度agent使用者，一个月用掉几亿token，账单小几万块钱也是常有的事。
然而现在开始，有这么一个开发者他开源了一个本地方案，一台苹果笔记本就能部署，也就是说，你从此实现了“龙虾自由”，跑再多任务，也不会再为token付出一分钱了。最关键的是，他用的还是DeeSeek V4 Falsh。
几天前，antirez在GitHub上发布了一个项目，叫ds4。
这是一个专门为DeepSeek V4 Flash写的推理引擎。一共几千行C代码，可以让DeepSeek V4 Flash这个模型在128G内存的苹果电脑上跑起来。
开发者antirez，本名Salvatore Sanfilippo，是意大利程序员，同时他也是开源数据库Redis的原作者。Redis后来成为全球互联网基础设施里最常用的内存数据库之一。
往好的方面去想，DeepSeek影响力足够大，吸引到了圈内顶流的程序员，但是坏的方面是，DeepSeek这回真的免费了。
任何开发者都可以用ds4，去把DeepSeek V4 Flash装进自己的MacBook Pro里，本地跑代码、本地读上下文、本地做agent任务，而这一切的一切，不需要给DeepSeek付1分钱。
虽然DeepSeek V4 Flash本身开源，可FP16精度的原始模型要吃掉284G内存，显存需求更是高达160G。
因此，想运行它，你至少得有两张英伟达A100 80GB、一条512GB DDR5 ECC内存，以及一个4TB NVMe SSD。总成本50万人民币。
而现在，一台3万块钱的MacBook Pro就能跑。
那antirez为什么偏偏选中DeepSeek V4 Flash呢？
原因是DeepSeek最适合被“塞进本地电脑”。
它有284B总参数，足够大；但每次推理只激活13B参数，又不像传统大模型那样沉重。
它支持100万token上下文，适合编程助手这种长任务；同时KV cache压缩得足够狠，给本地内存和SSD留下了操作空间。
DeepSeek V4 Flash刚好站在了这样一个神奇的平衡点上，既大到值得折腾，又小到能被塞进苹果笔记本里。
YC的CEO Garry Tan在X上转了这条消息，只打了一行字：正在下载……100万token上下文窗口，可用的编程助手能力，全在一台128GB的MacBook Pro上，太疯狂了。
先说结论，ds4不是一个模型，它是一台“专用发动机”。DeepSeek V4 Flash是车，苹果电脑是路，ds4负责把这辆原本更适合跑在云端的大车，改到本地机器上能跑、能接API、还能被coding agent调用。
过去大家想在自己电脑上跑大模型，普遍用的都是llama.cpp这个工具。它的好处是什么模型都能跑，Llama、Qwen、DeepSeek全都支持。
可问题就是，什么都能跑，就意味着什么都跑不到最快。为了照顾所有模型，llama.cpp必须做很多妥协，性能上不可能做到极致。
antirez的想法正好相反，他才不管别的模型死活，他就专门伺候DeepSeek V4 Flash这一个，把它优化到极限。
他一共做了3件事。
第一件事，是不对称的2-bit量化。
DeepSeek V4 Flash的架构是MoE（Mixture of Experts），284B总参数里，每次推理只激活13B，这13B是路由挑出来的若干个专家子网络。
就像一个工具箱里有284把工具，每次只拿出13把来用。这284B里面，有一大堆“备选专家”占了90%以上的空间，但它们不是每次都用，只是候补。
antirez的做法是，只对这批routed experts做激进的2-bit量化，up和gate矩阵用IQ2_XXS，down矩阵用Q2_K，而模型里所有关键路径上的组件，包括shared experts、projections、routing网络，全部保持原始精度不动。
也就是说，antirez把这些“候补专家”狠狠压缩，压到只剩原来1/4的大小，但那些每次都要用的核心组件，一点都不动，保持原样。
这是一种不对称的压缩策略，砍掉体积大头，保住质量命脉。
第二件事，是把KV Cache搬到SSD上。
DeepSeek V4 Flash支持100万token的上下文，这相当于你可以把一整本小说扔给它，它能全记住。
但这么长的上下文，意味着AI在工作时要不停地回头翻看前面的内容。为了让这个“回头翻看”的动作不至于慢到卡死，AI需要把这些内容暂存在一个叫“缓存”的地方，方便随时调用。
以前的做法是把这个缓存放在内存里。内存速度快，AI每次生成一个字都要频繁查这个缓存，所以必须放内存。
但问题是，如果让128GB内存的MacBook Pro跑DeepSeek-V4 Flash，光缓存就能把内存吃光，模型本身都没地方放了。
所以antirez的做法是直接把缓存扔到硬盘（SSD）上。ds4把一部分KV状态做成可落盘、可恢复的缓存，让长提示词和agent反复续写时，不必每次从头处理。
这听起来有点离谱，因为硬盘比内存慢多了。
然而现代Mac SSD足够快，适合做KV缓存持久化和恢复。加上DeepSeek V4 Flash本身对缓存做过压缩，读写量不大，所以硬盘完全顶得住。
结果就是内存省出来了，100万token的超长对话真的在一台MacBook上跑起来了。
不过这不等于128GB MacBook可以毫无压力地把100万token全部拉满。
按照ds4自己的说明，2-bit模型本身已经要占掉大约80GB级别的内存，真正日常使用时，100k到300k上下文会更现实一点。
第三件事，是纯Metal原生路径。
antirez把所有优化都押在苹果电脑的GPU上。
因此他专门为苹果芯片写了一套代码，让DeepSeek V4 Flash能在苹果电脑上跑得飞快。
至于CPU，并不是这个项目的重点。README里也写得很直白，CPU模式目前还不稳定，甚至可能触发系统崩溃。antirez进一步表示，如果有人真想走这条路，后续大概还得靠社区来补救。
在M3 Max 128GB的MacBook Pro上，实测速度是每秒能生成26个字左右。M3 Ultra 512GB的Mac Studio上能跑到每秒36个字。
不算快，但写代码、调试这些日常工作完全够用。
更有意思的是，antirez是独自一人通过GPT-5.5完成的整个这个项目。
根据外媒报道，DeepSeek目前正在寻求高达73.5亿美元的融资，梁文锋现在就处在这个关键的转折点上，用商业叙事取代DeepSeek过往的技术叙事。
那投资人看什么？不只是看模型跑分，不只是看API调用量，更看生态位和不可替代性。
一个海外知名开发大佬，愿意为你的模型写专用引擎，这本身就说明DeepSeek在海外有着一定的生态地位。
过去一年，中国开源模型的出海叙事里，主流衡量标准是benchmark，MMLU、HumanEval、SWE-bench，一串又一串的数字。
但有人愿意围绕你做二次工程，才代表你的模型被认可了。Anthropic用千问做实验，Cursor蒸馏Kimi，这种认可比分数更值钱。
antirez不是AI圈里那种什么新模型都要试一遍的博主
他选一个模型，然后还要花几周的时间去写专用推理引擎、做特制量化、搭HTTP服务层、做agent集成测试，显然是他认为DeepSeek值得。
这就变相等于，一个有信誉的第三方，在用自己的时间和名声给DeepSeek-V4背书。
说到国产模型出海，目前我能想到的路有两条。
一条是API被调用。你提供服务，别人付费使用，你是service provider，客户是consumer。
这条路很直接，也很现实，别人可以随时切换，你无时无刻都得对抗你的竞品，从性能到价格。
另一条是模型被改造。有人把你的权重拿走，做量化、做蒸馏、做专用runtime、做本地部署、做agent工具链。在这条路里，你的模型成了材料。
材料和服务的区别在于，材料会被嵌入到别人的工具链里，然后就很难被换掉了。
举个例子，某个开发者把ds4集成到自己的coding agent里，写了一堆配置文件、调试脚本、自动化流程。他的团队成员也都习惯了这套工具，公司的代码库里到处都是基于DeepSeek本地推理的调用。
这时候如果要换成别的模型，就不是“改个API key”那么简单了，而是要重新适配引擎、重写脚本、重新培训团队习惯。成本太高，大概率就不换了。
这就是“被嵌入”的粘性。
ds4把DeepSeek V4 Flash嵌进了Metal原生本地推理这个场景。截至发稿，Hugging Face上antirez那个deepseek-v4-gguf仓库，就已经有25000次下载了。
每一次下载，都意味着有人在自己的机器上跑起了DeepSeek，粘性也就这么一点一点的建立起来了。
更值得注意的是连锁效应。
Hacker News上有这样一条高赞评论，他说如果以后针对精确的GPU加模型组合构建超优化推理引擎会怎样？GPU越来越贵，抽象层去掉得越多，优化空间就越大。
这个方向一旦被验证，意味着每一代有分量的开源模型发布时，都会有人跳出来给它做专属引擎、专属量化、专属agent接入。
相当于是每一代模型都应该有一个自己的“antirez”，开发出一个自己的“ds4”。
DeepSeek V4 Flash正好踩在了这个起点上。
如果这套逻辑成立，那么后续每个V4 Flash的小版本迭代，都会天然地被嵌入到这个“一代模型配一个专用引擎”的循环里。
梁文锋成了第一个吃螃蟹的人。
DeepSeek也从一个模型品牌，变成海外开发者手里的基础设施材料。
对于现阶段的DeepSeek来说，这种“升维”非常重要。
讲完了利好，必须讲另一面。
目前来看，DeepSeek的核心商业化路径是API。开发者调用，按token付费，薄利多销。
这是DeepSeek最擅长的打法。
但ds4这种项目，本质上是在“劝退”一部分API用户。
你可以这么来理解，一个独立开发者或者小团队，过去用Claude Code或者DeepSeek的API跑coding agent。coding agent是高token消耗场景，长上下文、多轮对话、频繁工具调用、反复重试。
按token计费的话，一个重度agent的开发者每个月可能要花几千块钱的token费用。
然而现在他面前出现了另一个选项。
花几万块钱买一台128GB的MacBook Pro，然后跑ds4。
前期投入一次，之后推理没有边际成本，数据不出本地，延迟完全可控。
外网论坛上有个开发者分享了他的方法：日常写代码、改bug这些简单任务，全扔给本地的ds4跑，不花钱。只有遇到复杂的架构设计问题，才切换到云端的DeepSeek V4-Pro或者Claude Opus。
高token消耗的部分被本地化了，只有少量高价值调用还留在云端。
相当于一分钱没有给到DeepSeek，却在绝大多数时间都在使用DeepSeek。
同时，antirez采用的量化方法也是有“坑”的。
即使是不对称量化策略，只压MoE专家不压关键路径，也不可能完全没有质量损失。
外网论坛上已经有人发出了测试结果，ds4本地量化版本在超2000行代码的文件里偶尔丢失变量作用域，幻觉略多，MoE路由层对量化噪声尤其敏感。
这就引出了另一个更麻烦的问题，叫做体验解释权。
就像DeepSeek服务器崩了，我不知道是为什么崩的，我只会觉得是DeepSeek不行。
用户调用DeepSeek官方API，如果效果不好，他大概率会认为是DeepSeek自己的问题。但用户在本地跑ds4时，面对的是2-bit量化、Metal runtime、SSD KV cache、上下文截断、agent配置等一整套变量。
这里面任何一个环节出问题，最后往往被归因到“DeepSeek不行”。
别人帮你扩散模型，但他并不会帮你去维护口碑，主要是人家也没这义务。
更深一层看，“成为材料”和“成为平台”是完全不同的两件事，梁文锋更想要的是后者，可是ds4却让DeepSeek成为了前者。
材料只会被嵌入别人的工具链，不能为DeepSeek提供商业闭环，只有平台才掌握分发、计费、账户、数据、开发者关系和升级节奏。
DeepSeek如果只是提供权重，被antirez、Cursor、各种本地agent和第三方runtime拿去改造，它当然获得了名声。不过真正能留住用户的人，可能是那些工具链的开发者。
这就是开源模型的悖论。
模型越成功，越容易成为别人的底层能力；但底层能力如果没有抓住开发者的入口，就有可能被上层产品吃掉大部分商业价值。
所以ds4对DeepSeek不是简单的好消息，也不是坏消息。
可以肯定的是，对于DeepSeek来说，他们又有故事可以讲给投资人听了。
本文来自微信公众号“字母AI”，作者：苗正，36氪经授权发布。
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在agent时代最贵的是什么？是token。
一些重度agent使用者，一个月用掉几亿token，账单小几万块钱也是常有的事。
然而现在开始，有这么一个开发者他开源了一个本地方案，一台苹果笔记本就能部署，也就是说，你从此实现了“龙虾自由”，跑再多任务，也不会再为token付出一分钱了。最关键的是，他用的还是DeeSeek V4 Falsh。
几天前，antirez在GitHub上发布了一个项目，叫ds4。
这是一个专门为DeepSeek V4 Flash写的推理引擎。一共几千行C代码，可以让DeepSeek V4 Flash这个模型在128G内存的苹果电脑上跑起来。
开发者antirez，本名Salvatore Sanfilippo，是意大利程序员，同时他也是开源数据库Redis的原作者。Redis后来成为全球互联网基础设施里最常用的内存数据库之一。
往好的方面去想，DeepSeek影响力足够大，吸引到了圈内顶流的程序员，但是坏的方面是，DeepSeek这回真的免费了。
任何开发者都可以用ds4，去把DeepSeek V4 Flash装进自己的MacBook Pro里，本地跑代码、本地读上下文、本地做agent任务，而这一切的一切，不需要给DeepSeek付1分钱。
虽然DeepSeek V4 Flash本身开源，可FP16精度的原始模型要吃掉284G内存，显存需求更是高达160G。
因此，想运行它，你至少得有两张英伟达A100 80GB、一条512GB DDR5 ECC内存，以及一个4TB NVMe SSD。总成本50万人民币。
而现在，一台3万块钱的MacBook Pro就能跑。
那antirez为什么偏偏选中DeepSeek V4 Flash呢？
原因是DeepSeek最适合被“塞进本地电脑”。
它有284B总参数，足够大；但每次推理只激活13B参数，又不像传统大模型那样沉重。
它支持100万token上下文，适合编程助手这种长任务；同时KV cache压缩得足够狠，给本地内存和SSD留下了操作空间。
DeepSeek V4 Flash刚好站在了这样一个神奇的平衡点上，既大到值得折腾，又小到能被塞进苹果笔记本里。
YC的CEO Garry Tan在X上转了这条消息，只打了一行字：正在下载……100万token上下文窗口，可用的编程助手能力，全在一台128GB的MacBook Pro上，太疯狂了。
01
ds4究竟是什么？
先说结论，ds4不是一个模型，它是一台“专用发动机”。DeepSeek V4 Flash是车，苹果电脑是路，ds4负责把这辆原本更适合跑在云端的大车，改到本地机器上能跑、能接API、还能被coding agent调用。
过去大家想在自己电脑上跑大模型，普遍用的都是llama.cpp这个工具。它的好处是什么模型都能跑，Llama、Qwen、DeepSeek全都支持。
可问题就是，什么都能跑，就意味着什么都跑不到最快。为了照顾所有模型，llama.cpp必须做很多妥协，性能上不可能做到极致。
antirez的想法正好相反，他才不管别的模型死活，他就专门伺候DeepSeek V4 Flash这一个，把它优化到极限。
他一共做了3件事。
第一件事，是不对称的2-bit量化。
DeepSeek V4 Flash的架构是MoE（Mixture of Experts），284B总参数里，每次推理只激活13B，这13B是路由挑出来的若干个专家子网络。
就像一个工具箱里有284把工具，每次只拿出13把来用。这284B里面，有一大堆“备选专家”占了90%以上的空间，但它们不是每次都用，只是候补。
antirez的做法是，只对这批routed experts做激进的2-bit量化，up和gate矩阵用IQ2_XXS，down矩阵用Q2_K，而模型里所有关键路径上的组件，包括shared experts、projections、routing网络，全部保持原始精度不动。
也就是说，antirez把这些“候补专家”狠狠压缩，压到只剩原来1/4的大小，但那些每次都要用的核心组件，一点都不动，保持原样。
这是一种不对称的压缩策略，砍掉体积大头，保住质量命脉。
第二件事，是把KV Cache搬到SSD上。
DeepSeek V4 Flash支持100万token的上下文，这相当于你可以把一整本小说扔给它，它能全记住。
但这么长的上下文，意味着AI在工作时要不停地回头翻看前面的内容。为了让这个“回头翻看”的动作不至于慢到卡死，AI需要把这些内容暂存在一个叫“缓存”的地方，方便随时调用。
以前的做法是把这个缓存放在内存里。内存速度快，AI每次生成一个字都要频繁查这个缓存，所以必须放内存。
但问题是，如果让128GB内存的MacBook Pro跑DeepSeek-V4 Flash，光缓存就能把内存吃光，模型本身都没地方放了。
所以antirez的做法是直接把缓存扔到硬盘（SSD）上。ds4把一部分KV状态做成可落盘、可恢复的缓存，让长提示词和agent反复续写时，不必每次从头处理。
这听起来有点离谱，因为硬盘比内存慢多了。
然而现代Mac SSD足够快，适合做KV缓存持久化和恢复。加上DeepSeek V4 Flash本身对缓存做过压缩，读写量不大，所以硬盘完全顶得住。
结果就是内存省出来了，100万token的超长对话真的在一台MacBook上跑起来了。
不过这不等于128GB MacBook可以毫无压力地把100万token全部拉满。
按照ds4自己的说明，2-bit模型本身已经要占掉大约80GB级别的内存，真正日常使用时，100k到300k上下文会更现实一点。
第三件事，是纯Metal原生路径。
antirez把所有优化都押在苹果电脑的GPU上。
因此他专门为苹果芯片写了一套代码，让DeepSeek V4 Flash能在苹果电脑上跑得飞快。
至于CPU，并不是这个项目的重点。README里也写得很直白，CPU模式目前还不稳定，甚至可能触发系统崩溃。antirez进一步表示，如果有人真想走这条路，后续大概还得靠社区来补救。
在M3 Max 128GB的MacBook Pro上，实测速度是每秒能生成26个字左右。M3 Ultra 512GB的Mac Studio上能跑到每秒36个字。
不算快，但写代码、调试这些日常工作完全够用。
更有意思的是，antirez是独自一人通过GPT-5.5完成的整个这个项目。
02
利好DeepSeek
根据外媒报道，DeepSeek目前正在寻求高达73.5亿美元的融资，梁文锋现在就处在这个关键的转折点上，用商业叙事取代DeepSeek过往的技术叙事。
那投资人看什么？不只是看模型跑分，不只是看API调用量，更看生态位和不可替代性。
一个海外知名开发大佬，愿意为你的模型写专用引擎，这本身就说明DeepSeek在海外有着一定的生态地位。
过去一年，中国开源模型的出海叙事里，主流衡量标准是benchmark，MMLU、HumanEval、SWE-bench，一串又一串的数字。
但有人愿意围绕你做二次工程，才代表你的模型被认可了。Anthropic用千问做实验，Cursor蒸馏Kimi，这种认可比分数更值钱。
antirez不是AI圈里那种什么新模型都要试一遍的博主
他选一个模型，然后还要花几周的时间去写专用推理引擎、做特制量化、搭HTTP服务层、做agent集成测试，显然是他认为DeepSeek值得。
这就变相等于，一个有信誉的第三方，在用自己的时间和名声给DeepSeek-V4背书。
说到国产模型出海，目前我能想到的路有两条。
一条是API被调用。你提供服务，别人付费使用，你是service provider，客户是consumer。
这条路很直接，也很现实，别人可以随时切换，你无时无刻都得对抗你的竞品，从性能到价格。
另一条是模型被改造。有人把你的权重拿走，做量化、做蒸馏、做专用runtime、做本地部署、做agent工具链。在这条路里，你的模型成了材料。
材料和服务的区别在于，材料会被嵌入到别人的工具链里，然后就很难被换掉了。
举个例子，某个开发者把ds4集成到自己的coding agent里，写了一堆配置文件、调试脚本、自动化流程。他的团队成员也都习惯了这套工具，公司的代码库里到处都是基于DeepSeek本地推理的调用。
这时候如果要换成别的模型，就不是“改个API key”那么简单了，而是要重新适配引擎、重写脚本、重新培训团队习惯。成本太高，大概率就不换了。
这就是“被嵌入”的粘性。
ds4把DeepSeek V4 Flash嵌进了Metal原生本地推理这个场景。截至发稿，Hugging Face上antirez那个deepseek-v4-gguf仓库，就已经有25000次下载了。
每一次下载，都意味着有人在自己的机器上跑起了DeepSeek，粘性也就这么一点一点的建立起来了。
更值得注意的是连锁效应。
Hacker News上有这样一条高赞评论，他说如果以后针对精确的GPU加模型组合构建超优化推理引擎会怎样？GPU越来越贵，抽象层去掉得越多，优化空间就越大。
这个方向一旦被验证，意味着每一代有分量的开源模型发布时，都会有人跳出来给它做专属引擎、专属量化、专属agent接入。
相当于是每一代模型都应该有一个自己的“antirez”，开发出一个自己的“ds4”。
DeepSeek V4 Flash正好踩在了这个起点上。
如果这套逻辑成立，那么后续每个V4 Flash的小版本迭代，都会天然地被嵌入到这个“一代模型配一个专用引擎”的循环里。
梁文锋成了第一个吃螃蟹的人。
DeepSeek也从一个模型品牌，变成海外开发者手里的基础设施材料。
对于现阶段的DeepSeek来说，这种“升维”非常重要。
03
焉知非福
讲完了利好，必须讲另一面。
目前来看，DeepSeek的核心商业化路径是API。开发者调用，按token付费，薄利多销。
这是DeepSeek最擅长的打法。
但ds4这种项目，本质上是在“劝退”一部分API用户。
你可以这么来理解，一个独立开发者或者小团队，过去用Claude Code或者DeepSeek的API跑coding agent。coding agent是高token消耗场景，长上下文、多轮对话、频繁工具调用、反复重试。
按token计费的话，一个重度agent的开发者每个月可能要花几千块钱的token费用。
然而现在他面前出现了另一个选项。
花几万块钱买一台128GB的MacBook Pro，然后跑ds4。
前期投入一次，之后推理没有边际成本，数据不出本地，延迟完全可控。
外网论坛上有个开发者分享了他的方法：日常写代码、改bug这些简单任务，全扔给本地的ds4跑，不花钱。只有遇到复杂的架构设计问题，才切换到云端的DeepSeek V4-Pro或者Claude Opus。
高token消耗的部分被本地化了，只有少量高价值调用还留在云端。
相当于一分钱没有给到DeepSeek，却在绝大多数时间都在使用DeepSeek。
同时，antirez采用的量化方法也是有“坑”的。
即使是不对称量化策略，只压MoE专家不压关键路径，也不可能完全没有质量损失。
外网论坛上已经有人发出了测试结果，ds4本地量化版本在超2000行代码的文件里偶尔丢失变量作用域，幻觉略多，MoE路由层对量化噪声尤其敏感。
这就引出了另一个更麻烦的问题，叫做体验解释权。
就像DeepSeek服务器崩了，我不知道是为什么崩的，我只会觉得是DeepSeek不行。
用户调用DeepSeek官方API，如果效果不好，他大概率会认为是DeepSeek自己的问题。但用户在本地跑ds4时，面对的是2-bit量化、Metal runtime、SSD KV cache、上下文截断、agent配置等一整套变量。
这里面任何一个环节出问题，最后往往被归因到“DeepSeek不行”。
别人帮你扩散模型，但他并不会帮你去维护口碑，主要是人家也没这义务。
更深一层看，“成为材料”和“成为平台”是完全不同的两件事，梁文锋更想要的是后者，可是ds4却让DeepSeek成为了前者。
材料只会被嵌入别人的工具链，不能为DeepSeek提供商业闭环，只有平台才掌握分发、计费、账户、数据、开发者关系和升级节奏。
DeepSeek如果只是提供权重，被antirez、Cursor、各种本地agent和第三方runtime拿去改造，它当然获得了名声。不过真正能留住用户的人，可能是那些工具链的开发者。
这就是开源模型的悖论。
模型越成功，越容易成为别人的底层能力；但底层能力如果没有抓住开发者的入口，就有可能被上层产品吃掉大部分商业价值。
所以ds4对DeepSeek不是简单的好消息，也不是坏消息。
可以肯定的是，对于DeepSeek来说，他们又有故事可以讲给投资人听了。
本文来自微信公众号“字母AI”，作者：苗正，36氪经授权发布。