Nelle settimane tranquille che precedono il Festival di Primavera in Cina, il settore dell’IA è in fermento con il consueto mix di voci, fughe di notizie tecniche e segnali strategici. DeepSeek si prepara a svelare il suo prossimo modello di punta, DeepSeek V4, a metà febbraio. Fonti suggeriscono che questa release porrà un’eccezionale enfasi sulla programmazione AI e sulla comprensione del codice in contesti lunghi, con benchmark interni che, a quanto riferito, posizionano V4 davanti ad alcuni concorrenti nei compiti di codifica.
Quando verrà rilasciato DeepSeek V4?
DeepSeek V4 è previsto per metà febbraio 2026, in coincidenza con il Festival di Primavera cinese. Questa tempistica è tutt’altro che casuale; segue uno schema strategico consolidato dall’azienda.
Gli analisti del settore ricordano che DeepSeek ha rilasciato il suo rivoluzionario modello di ragionamento, DeepSeek-R1, poco prima del Festival di Primavera del 2025. Quel rilascio catturò l’attenzione degli sviluppatori di tutto il mondo, che usarono la pausa festiva per testare e integrare il modello, portando a un’esplosione virale di interesse. Ripetendo questa strategia della “sorpresa festiva”, DeepSeek sembra voler posizionare V4 per dominare il ciclo delle notizie mentre i concorrenti occidentali restano relativamente silenziosi.
Sebbene non sia ancora stato fatto un annuncio ufficiale, la coerenza di queste voci—unita al recente rilascio del modello “ponte” V3.2 nel dicembre 2025—suggerisce che l’azienda stia rispettando un ciclo aggressivo di 12–14 mesi per i grandi balzi architetturali. Avvertenze operative. Resta in sospeso una conferma indipendente di una data di rilascio specifica, del set di funzionalità o della disponibilità pubblica. I resoconti si basano su test interni e fonti anonime; storicamente, DeepSeek ha distribuito varianti e rami sperimentali (ad esempio V3.2 e V3.2-Exp) prima di un rilascio pubblico più ampio, e la cadenza degli annunci pubblici dell’azienda è variata. Lettori e utenti tecnici dovrebbero trattare la tempistica come provvisoria finché DeepSeek non pubblica note di rilascio ufficiali o un annuncio formale.
Quali sono le funzionalità principali e i miglioramenti per la programmazione?
L’aspetto più elettrizzante delle voci su V4 è il suo presunto dominio in Programmazione AI e Generazione di Codice. Sebbene DeepSeek V3 fosse un generalista formidabile, V4 è descritto come avente un “DNA ingegneristico” al suo nucleo.
1. Superare Claude nei benchmark di codifica
Nell’ultimo anno, Claude di Anthropic è stato ampiamente considerato lo standard d’oro per l’assistenza alla codifica AI grazie alla sua ampia finestra di contesto e al superiore ragionamento. Tuttavia, benchmark interni trapelati da DeepSeek suggeriscono che V4 abbia raggiunto un tasso di superamento su SWE-bench (Software Engineering Benchmark) superiore sia a Claude sia all’attuale serie GPT-4/5.
Le fonti sostengono che V4 dimostri:
- Correzione di bug superiore: Tasso di successo più elevato nel risolvere autonomamente problemi su GitHub senza intervento umano.
- Completamento del codice contestuale: Capacità di prevedere non solo la riga successiva, ma interi blocchi di funzioni in base all’architettura del progetto circostante.
- Capacità di refactoring: A differenza dei modelli precedenti che spesso rompevano le dipendenze durante il refactoring, V4 a quanto pare “comprende” gli effetti a catena delle modifiche al codice su più file.
2. Contesto ultra‑lungo per codebase
DeepSeek V4 si dice sfrutti il meccanismo di Attenzione sparsa introdotto sperimentalmente in V3.2 per gestire finestre di contesto massive—potenzialmente superiori a 1 milione di token con alta fedeltà. Ciò consentirebbe agli sviluppatori di caricare interi repository (ad es., un frontend React complesso e un backend Python) nel contesto. Il modello potrebbe poi eseguire debug cross-file e implementazione di funzionalità con una comprensione “full‑stack”, capacità che resta un collo di bottiglia per molti modelli attuali.
In che modo l’architettura converge ed evolve?
DeepSeek V4 rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui sono strutturati i Large Language Model (LLM). La parola d’ordine del settore associata a V4 è “Convergenza architetturale.”
Integrazione delle capacità generali e di ragionamento
In precedenza, DeepSeek manteneva linee di prodotto separate: la serie V per compiti generali di linguaggio naturale e la serie R (come DeepSeek-R1) per ragionamento intenso e logica.
Le voci suggeriscono che DeepSeek V4 fonderà questi due percorsi distinti.
- Modello unificato: V4 dovrebbe essere un unico modello che commuta dinamicamente tra “generazione rapida” per query semplici e “ragionamento profondo” (Catena di pensiero) per problemi complessi di programmazione o matematica.
- Fine del “router”: Invece di usare un router esterno per inviare i prompt a modelli diversi, l’architettura di V4 potrebbe possedere intrinsecamente le capacità di pensiero “Sistema 2” della serie R, rendendolo fluidamente potente.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Un recente articolo di ricerca firmato dal CEO di DeepSeek Liang Wenfeng e dal suo team ha dettagliato una nuova tecnica chiamata Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Gli analisti ritengono che questa tecnologia sia l’“ingrediente segreto” di V4.
- Risoluzione della dimenticanza catastrofica: Nella formazione tradizionale, spingere un modello a imparare nuovi complessi pattern di codifica spesso degrada la sua capacità di chat generale. mHC avrebbe stabilizzato il processo di addestramento, consentendo a V4 di assorbire vasti volumi di documentazione tecnica e codice senza perdere le sue sfumature conversazionali.
- Efficienza: Questa architettura consente reti più profonde senza un aumento lineare del costo computazionale, mantenendo la reputazione di DeepSeek di offrire prestazioni SOTA (State of the Art) a una frazione del prezzo.
Come si confronta V4 con DeepSeek V3.2?
Per comprendere il salto che V4 rappresenta, dobbiamo guardare a DeepSeek V3.2, rilasciato alla fine del 2025 come aggiornamento intermedio ad alte prestazioni.
Le basi: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 è stato una pietra miliare critica. Ha introdotto DeepSeek Sparse Attention (DSA) e ha perfezionato la strategia di instradamento Mixture‑of‑Experts (MoE).
- Prestazioni: V3.2 ha colmato con successo il divario tra modelli a pesi aperti e i giganti proprietari come GPT-4o. Eccelleva in matematica e nella codifica a contesto breve, ma faticava ancora a mantenere la coerenza in progetti software massivi.
- La limitazione: Pur essendo efficiente, V3.2 era comunque fondamentalmente un’ottimizzazione dell’architettura V3. Richiedeva prompt engineering per sbloccare tutto il suo potenziale di ragionamento.
Speculazioni su V4 basate sulle prestazioni di V3.2
Se V3.2 è stato la prova di concetto per l’Attenzione sparsa, V4 è l’applicazione industriale.
- Dal “sparso” al contesto “infinito”: Dove V3.2 ha sperimentato DSA per ridurre l’uso di memoria, V4 probabilmente lo ottimizza per l’accuratezza di recupero. Gli utenti di V3.2 hanno talvolta segnalato problemi di “lost in the middle” con documenti lunghi; V4 dovrebbe risolverli, rendendolo affidabile per analizzare manuali tecnici di 500 pagine o codebase legacy.
- Da “assistente di codice” a “ingegnere software”: V3.2 poteva scrivere snippet e funzioni. V4 è progettato per operare a livello di modulo. Se V3.2 era uno sviluppatore junior che necessitava di supervisione, V4 mira a essere uno sviluppatore senior in grado di architettare soluzioni.
- Stabilità: V3.2 soffriva occasionalmente di “loop di allucinazione” in lunghe catene di ragionamento. L’integrazione dell’architettura mHC in V4 è mirata specificamente ad ancorare la logica del modello, riducendo il tasso di errori di sintassi nel codice generato.
- Layer specializzati di ottimizzazione del codice. Poiché V3.2 già puntava su forte ragionamento e prestazioni da agente, l’enfasi di V4 sulla codifica implica l’aggiunta di dati di pretraining incentrati sul codice, nuovi fine‑tuning su attività di riparazione e sintesi del codice e possibilmente strategie di decodifica dedicate che privilegiano la correttezza eseguibile rispetto a spiegazioni verbose. Le recensioni della community aperta e le note di benchmark per V3.2 mostrano che DeepSeek ha migliorato costantemente in queste aree, e V4 è plausibilmente un passo successivo.
- Varianti a uso di token più elevato per un ragionamento “al massimo”. DeepSeek V3.2 ha introdotto “Speciale”, una variante che scambia costo per picco di ragionamento. Sarebbe sensato che DeepSeek fornisse V4 in livelli: una variante orientata alla produzione, bilanciata nei costi, e una variante di grado di ricerca, a capacità massime, per uso ingegneristico o accademico intensivo.
Conclusione: una nuova era per l’IA a pesi aperti?
Se le voci si rivelassero fondate, il rilascio di DeepSeek V4 durante il Festival di Primavera potrebbe segnare un momento cruciale nella corsa agli armamenti dell’IA. Puntando sul verticale ad alto valore della Programmazione AI e risolvendo apparentemente l’integrazione di Ragionamento e Generalizzazione, DeepSeek sta sfidando la dominanza dei giganti a codice chiuso della Silicon Valley.
Per sviluppatori e imprese, il potenziale di un modello che rivaleggia con le prestazioni della classe Claude 3.7 o GPT-5—potenzialmente disponibile con pesi aperti o prezzi API aggressivi—è allettante. In attesa dell’annuncio ufficiale di febbraio, una cosa è chiara: l’“Anno del Serpente” potrebbe davvero iniziare con uno script Python... scritto interamente da DeepSeek V4.
Gli sviluppatori possono accedere a deepseek v3.2 tramite CometAPI già da ora. Per iniziare, esplora le funzionalità del modello su CometAPI nel Playground e consulta la guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di avere effettuato l’accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometAPI offre un prezzo molto inferiore rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti nell’integrazione.
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