Dalam minggu-minggu tenang menjelang Festival Musim Semi Tiongkok, industri AI ramai dengan campuran yang sudah dikenal: rumor, kebocoran teknis, dan sinyal strategis. DeepSeek sedang bersiap untuk meluncurkan flagship berikutnya, DeepSeek V4, pada pertengahan Februari. Sumber menyebutkan rilis ini akan menekankan secara luar biasa pada pemrograman AI dan pemahaman kode ber-konteks panjang, dengan tolok ukur internal yang kabarnya menempatkan V4 di depan beberapa pesaing dalam tugas pengodean.
Kapan DeepSeek V4 akan Dirilis?
DeepSeek V4 dijadwalkan pada pertengahan Februari 2026, bertepatan dengan Festival Musim Semi Tiongkok. Waktu ini bukan kebetulan; mengikuti pola strategis yang ditetapkan perusahaan.
Analis industri mengingat bahwa DeepSeek merilis model penalaran terobosannya, DeepSeek-R1, tepat sebelum Festival Musim Semi pada 2025. Rilis tersebut menarik perhatian pengembang di seluruh dunia yang memanfaatkan waktu luang liburan untuk menguji dan mengintegrasikan model, sehingga memicu ledakan minat yang viral. Dengan mengulangi strategi "kejutan liburan" ini, DeepSeek tampaknya memosisikan V4 untuk mendominasi siklus berita ketika para pesaing Barat relatif tenang.
Sementara pengumuman resmi belum dibuat, konsistensi rumor—ditambah rilis terbaru model "bridge" V3.2 pada Desember 2025—menunjukkan bahwa perusahaan mengikuti siklus agresif 12 hingga 14 bulan untuk lompatan arsitektur besar. Catatan operasional. Konfirmasi independen atas tanggal rilis spesifik, set fitur, atau ketersediaan publik masih ditunggu. Laporan bergantung pada pengujian internal dan sumber anonim; secara historis DeepSeek telah menerapkan varian dan cabang eksperimental (misalnya V3.2 dan V3.2-Exp) sebelum rilis publik yang lebih luas, dan irama pengumuman publik perusahaan bervariasi. Pembaca dan pengguna teknis harus memperlakukan waktu sebagai sementara sampai DeepSeek memposting catatan rilis resmi atau pengumuman formal.
Apa Fitur Inti dan Peningkatan Pemrograman?
Aspek paling menggetarkan dari rumor V4 adalah dugaan dominasinya dalam Pemrograman AI dan Generasi Kode. Sementara DeepSeek V3 adalah generalis yang tangguh, V4 digambarkan memiliki "DNA rekayasa" pada intinya.
1. Melampaui Claude dalam Tolok Ukur Pengodean
Selama setahun terakhir, Claude dari Anthropic dipandang luas sebagai standar emas untuk bantuan pengodean AI karena jendela konteks yang besar dan penalaran yang superior. Namun, tolok ukur internal yang bocor dari DeepSeek menunjukkan bahwa V4 telah mencapai tingkat kelulusan pada SWE-bench (Tolok Ukur Rekayasa Perangkat Lunak) yang melampaui baik Claude maupun seri GPT-4/5 saat ini.
Sumber mengklaim V4 menunjukkan:
- Perbaikan Bug yang Lebih Unggul: Tingkat keberhasilan lebih tinggi dalam menyelesaikan isu GitHub secara otonom tanpa intervensi manusia.
- Penyelesaian Kode Kontekstual: Kemampuan memprediksi bukan hanya baris kode berikutnya, tetapi seluruh blok fungsi berdasarkan arsitektur proyek di sekitarnya.
- Kemampuan Refactoring: Berbeda dengan model sebelumnya yang sering merusak dependensi saat melakukan refactoring, V4 dilaporkan "memahami" efek riak dari perubahan kode di banyak file.
2. Konteks Ultra-Panjang untuk Basis Kode
DeepSeek V4 dikabarkan memanfaatkan mekanisme Sparse Attention yang diperkenalkan secara eksperimental di V3.2 untuk menangani jendela konteks yang masif—berpotensi melebihi 1 juta token dengan fidelitas tinggi. Hal ini akan memungkinkan pengembang mengunggah seluruh repositori (misalnya frontend React yang kompleks dan backend Python) ke dalam konteks. Model kemudian dapat melakukan debug lintas file dan implementasi fitur dengan pemahaman "full-stack", sebuah kemampuan yang masih menjadi bottleneck bagi banyak model saat ini.
Bagaimana Arsitektur Berkonsolidasi dan Berkembang?
DeepSeek V4 mewakili perubahan signifikan dalam cara Model Bahasa Besar (LLM) disusun. Kata kunci industri yang terkait dengan V4 adalah "Konvergensi Arsitektur."
Integrasi Kemampuan Umum dan Penalaran
Sebelumnya, DeepSeek mempertahankan lini produk terpisah: seri V untuk tugas bahasa alami umum dan seri R (seperti DeepSeek-R1) untuk penalaran dan logika intens.
Rumor menyebutkan bahwa DeepSeek V4 akan menggabungkan dua jalur yang berbeda ini.
- Model Terpadu: V4 diharapkan menjadi satu model yang secara dinamis beralih antara "generasi cepat" untuk kueri sederhana dan "penalaran mendalam" (Chain of Thought) untuk masalah pemrograman atau matematika yang kompleks.
- Akhir dari "Router": Alih-alih menggunakan router eksternal untuk mengirim prompt ke model yang berbeda, arsitektur V4 sendiri mungkin secara inheren memiliki kemampuan berpikir "System 2" dari seri R, menjadikannya kuat tanpa hambatan.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Makalah riset terbaru yang ditulis oleh CEO DeepSeek Liang Wenfeng dan timnya merinci teknik baru bernama Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Analis percaya teknologi ini adalah "bumbu rahasia" dari V4.
- Mengatasi Catastrophic Forgetting: Dalam pelatihan tradisional, mendorong model untuk mempelajari pola pengodean kompleks yang baru sering kali menurunkan kemampuan percakapan umumnya. mHC dilaporkan menstabilkan proses pelatihan, memungkinkan V4 menyerap sejumlah besar dokumentasi teknis dan kode tanpa kehilangan nuansa percakapannya.
- Efisiensi: Arsitektur ini memungkinkan jaringan yang lebih dalam tanpa peningkatan linear pada biaya komputasi, mempertahankan reputasi DeepSeek dalam menyediakan "kinerja SOTA (State of the Art) dengan sebagian kecil harga."
Bagaimana V4 Dibandingkan dengan DeepSeek V3.2?
Untuk memahami lompatan yang diwakili V4, kita harus melihat DeepSeek V3.2, yang dirilis pada akhir 2025 sebagai pembaruan sementara berkinerja tinggi.
Fondasi: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 adalah tonggak penting. Ia memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA) dan menyempurnakan strategi pengalihan Mixture-of-Experts (MoE).
- Performa: V3.2 berhasil menjembatani kesenjangan antara model open-weights dan raksasa proprietary seperti GPT-4o. Ia unggul dalam matematika dan pengodean konteks pendek tetapi masih kesulitan mempertahankan koherensi dalam proyek perangkat lunak yang masif.
- Keterbatasan: Meskipun V3.2 efisien, secara fundamental ia masih merupakan optimisasi dari arsitektur V3. Ia memerlukan rekayasa prompt untuk membuka potensi penalaran penuhnya.
Spekulasi tentang V4 Berdasarkan Performa V3.2
Jika V3.2 adalah bukti konsep untuk Sparse Attention, maka V4 adalah aplikasi industrinya.
- Dari "Sparse" ke Konteks "Tak Terbatas": Jika V3.2 bereksperimen dengan DSA untuk mengurangi penggunaan memori, V4 kemungkinan mengoptimalkannya untuk akurasi pengambilan. Pengguna V3.2 sesekali melaporkan masalah "hilang di tengah" pada dokumen panjang; V4 diharapkan menyelesaikan ini, menjadikannya andal untuk menganalisis manual teknis 500 halaman atau basis kode warisan.
- Dari "Asisten Kode" ke "Insinyur Perangkat Lunak": V3.2 dapat menulis cuplikan dan fungsi. V4 dirancang untuk beroperasi pada tingkat modul. Jika V3.2 adalah Pengembang Junior yang membutuhkan supervisi, V4 bertujuan menjadi Pengembang Senior yang dapat merancang arsitektur solusi.
- Stabilitas: V3.2 sesekali mengalami "lingkaran halusinasi" dalam rantai penalaran yang panjang. Integrasi arsitektur mHC di V4 secara khusus ditujukan untuk membumikan logika model, mengurangi tingkat kesalahan sintaks pada kode yang dihasilkan.
- Lapisan optimisasi kode khusus. Karena V3.2 sudah menargetkan penalaran kuat dan performa agen, penekanan V4 pada pengodean menyiratkan penambahan data pra-pelatihan berpusat pada kode, fine-tuning baru pada tugas perbaikan dan sintesis kode, dan mungkin strategi decoding khusus yang lebih mengutamakan ketepatan eksekusi daripada penjelasan yang bertele-tele. Ulasan komunitas terbuka dan catatan tolok ukur untuk V3.2 menunjukkan bahwa DeepSeek terus meningkat di area ini, dan V4 secara masuk akal adalah langkah berikutnya.
- Varian penggunaan token lebih tinggi untuk penalaran “maksimal”. V3.2 dari DeepSeek memperkenalkan “Speciale,” varian yang menukar biaya untuk penalaran puncak. Masuk akal bagi DeepSeek untuk menyediakan V4 dalam beberapa tingkatan: varian berorientasi produksi dengan biaya seimbang dan varian kelas riset dengan kapabilitas maksimal untuk penggunaan rekayasa intensif atau akademis.
Kesimpulan: Era Baru untuk AI Open-Weight?
Jika rumor tersebut benar, rilis DeepSeek V4 pada Festival Musim Semi dapat menandai momen penting dalam perlombaan persenjataan AI. Dengan menargetkan vertikal bernilai tinggi Pemrograman AI dan tampaknya menyelesaikan integrasi Penalaran dan Generalisasi, DeepSeek menantang dominasi raksasa sumber tertutup Silicon Valley.
Bagi pengembang dan perusahaan, potensi model yang menyaingi performa kelas Claude 3.7 atau GPT-5—yang berpotensi tersedia dengan open weights atau harga API yang agresif—sangat menggoda. Sambil menunggu pengumuman resmi pada Februari, satu hal jelas: "Tahun Ular" mungkin akan dimulai dengan skrip python..., ditulis sepenuhnya oleh DeepSeek V4.
Pengembang dapat mengakses deepseek v3.2 melalui CometAPI sekarang. Untuk memulai, jelajahi kapabilitas model dari CometAPI di Playground dan konsultasikan panduan API untuk instruksi terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda melakukan integrasi.
Siap untuk Mulai?→ Uji coba gratis DeepSeek v3.2!