Dalam minggu-minggu tenang menjelang Festival Musim Bunga China, industri AI sedang riuh dengan gabungan khabar angin, kebocoran teknikal, dan isyarat strategik yang sudah biasa. DeepSeek sedang bersiap untuk melancarkan model flagship seterusnya, DeepSeek V4, pada pertengahan Februari. Sumber mencadangkan keluaran ini akan memberikan penekanan luar biasa pada pengaturcaraan AI dan pemahaman kod berkonteks panjang, dengan penanda aras dalaman dilaporkan meletakkan V4 mendahului beberapa pesaing dalam tugas pengkodan.
Bilakah DeepSeek V4 Akan Dilancarkan?
DeepSeek V4 ialah pada pertengahan Februari 2026, bertepatan dengan Festival Musim Bunga Cina. Pemilihan masa ini bukan kebetulan; ia mengikuti corak strategik yang ditetapkan oleh syarikat.
Penganalisis industri mengingatkan bahawa DeepSeek melancarkan model penaakulan yang inovatif, DeepSeek-R1, tepat sebelum Festival Musim Bunga pada 2025. Keluaran itu menarik perhatian pembangun di seluruh dunia yang menggunakan masa lapang cuti untuk menguji dan mengintegrasikan model tersebut, menyebabkan ledakan minat secara tular. Dengan mengulangi strategi “kejutan cuti” ini, DeepSeek nampaknya memposisikan V4 untuk mendominasi kitaran berita ketika pesaing Barat relatif sunyi.
Walaupun pengumuman rasmi belum dibuat, konsistensi khabar angin ini—digabungkan dengan keluaran model “bridge” V3.2 pada Disember 2025—menunjukkan bahawa syarikat mematuhi kitaran agresif 12 hingga 14 bulan untuk lonjakan seni bina utama. Kaveat operasi. Pengesahan bebas mengenai tarikh keluaran khusus, set ciri, atau ketersediaan awam masih tertangguh. Laporan bergantung pada ujian dalaman dan sumber tanpa nama; secara sejarah, DeepSeek telah menggunakan varian dan cabang eksperimen (contohnya V3.2 dan V3.2-Exp) sebelum keluaran umum yang lebih luas, dan irama pengumuman awam syarikat telah berbeza-beza. Pembaca dan pengguna teknikal harus menganggap pemasaan sebagai sementara sehingga DeepSeek menyiarkan nota keluaran rasmi atau pengumuman formal.
Apakah Ciri Teras dan Peningkatan Pengaturcaraan?
Aspek paling mengujakan daripada khabar angin V4 ialah dominasi yang dikatakan dalam Pengaturcaraan AI dan Penjanaan Kod. Walaupun DeepSeek V3 merupakan generalis yang hebat, V4 digambarkan mempunyai “DNA kejuruteraan” pada terasnya.
1. Mengatasi Claude dalam Penanda Aras Pengkodan
Sepanjang tahun lalu, Claude oleh Anthropic secara meluas dianggap sebagai piawaian emas bagi bantuan pengkodan AI kerana tetingkap konteksnya yang besar dan penaakulannya yang unggul. Namun, penanda aras dalaman yang bocor daripada DeepSeek menunjukkan bahawa V4 telah mencapai kadar lulus pada SWE-bench (Software Engineering Benchmark) yang melebihi kedua-dua Claude dan siri GPT-4/5 semasa.
Sumber mendakwa V4 menunjukkan:
- Pembaikan Pepijat yang Lebih Unggul: Kadar kejayaan yang lebih tinggi dalam menyelesaikan isu GitHub secara autonomi tanpa campur tangan manusia.
- Pelengkapan Kod Kontekstual: Keupayaan untuk meramalkan bukan sahaja baris kod seterusnya, tetapi keseluruhan blok fungsi berdasarkan seni bina projek sekeliling.
- Keupayaan Refaktoran: Tidak seperti model sebelumnya yang kerap memecahkan kebergantungan semasa refaktoran, V4 dilaporkan “memahami” kesan berantai perubahan kod merentas berbilang fail.
2. Konteks Ultra-Panjang untuk Pangkalan Kod
DeepSeek V4 dikhabarkan memanfaatkan mekanisme Sparse Attention yang diperkenalkan secara eksperimen dalam V3.2 untuk mengendalikan tetingkap konteks yang besar—berpotensi melebihi 1 juta token dengan ketelitian tinggi. Ini membolehkan pembangun memuat naik keseluruhan repositori (contohnya frontend React yang kompleks dan backend Python) ke dalam konteks. Model itu kemudian boleh melakukan penyahpepijatan merentas fail dan pelaksanaan ciri dengan pemahaman “full-stack”, satu keupayaan yang masih menjadi hambatan bagi banyak model semasa.
Bagaimana Seni Bina Menyatu dan Berkembang?
DeepSeek V4 mewakili peralihan ketara dalam cara Model Bahasa Besar (LLM) distrukturkan. Kata kunci industri yang dikaitkan dengan V4 ialah “Architectural Convergence.”
Integrasi Keupayaan Umum dan Penaakulan
Sebelumnya, DeepSeek mengekalkan garis produk berasingan: siri V untuk tugasan bahasa semula jadi umum dan siri R (seperti DeepSeek-R1) untuk penaakulan dan logik yang intensif.
Khabar angin mencadangkan bahawa DeepSeek V4 akan menggabungkan dua laluan yang berbeza ini.
- Model Bersatu: V4 dijangka menjadi satu model yang menukar secara dinamik antara “penjanaan pantas” untuk pertanyaan mudah dan “penaakulan mendalam” (Chain of Thought) bagi masalah pengaturcaraan atau matematik yang kompleks.
- Pengakhiran “Router”: Daripada menggunakan router luaran untuk menghantar prompt kepada model berbeza, seni bina V4 sendiri mungkin secara semula jadi memiliki keupayaan pemikiran “System 2” daripada siri R, menjadikannya berkuasa secara lancar.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Sebuah kertas penyelidikan terbaru yang ditulis oleh CEO DeepSeek, Liang Wenfeng, dan pasukannya memperincikan teknik baharu yang dinamakan Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Penganalisis percaya teknologi ini ialah “ramuan rahsia” V4.
- Menyelesaikan Catastrophic Forgetting: Dalam latihan tradisional, menolak model untuk mempelajari corak pengkodan kompleks yang baharu sering merendahkan keupayaan sembangnya secara umum. mHC dilaporkan menstabilkan proses latihan, membolehkan V4 menyerap sejumlah besar dokumentasi teknikal dan kod tanpa kehilangan kehalusan perbualannya.
- Kecekapan: Seni bina ini membolehkan rangkaian yang lebih mendalam tanpa peningkatan linear dalam kos pengiraan, mengekalkan reputasi DeepSeek untuk menyediakan prestasi SOTA (State of the Art) pada sebahagian kecil daripada harga.
Bagaimana V4 Berbanding dengan DeepSeek V3.2?
Untuk memahami lonjakan yang diwakili oleh V4, kita perlu melihat DeepSeek V3.2, yang dikeluarkan pada penghujung 2025 sebagai kemas kini sementara berprestasi tinggi.
Asas: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 ialah pencapaian penting. Ia memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA) dan memperhalus strategi penghalaan Mixture-of-Experts (MoE).
- Prestasi: V3.2 berjaya merapatkan jurang antara model open-weights dan gergasi proprietari seperti GPT-4o. Ia cemerlang dalam matematik dan pengkodan konteks pendek tetapi masih bergelut mengekalkan koheren dalam projek perisian yang besar.
- Keterhadan: Walaupun V3.2 cekap, ia pada asasnya masih pengoptimuman kepada seni bina V3. Ia memerlukan kejuruteraan prompt untuk membuka potensi penaakulan sepenuhnya.
Berspekulasi tentang V4 Berdasarkan Prestasi V3.2
Jika V3.2 ialah bukti konsep bagi Sparse Attention, V4 ialah aplikasi industri.
- Daripada “Sparse” kepada Konteks “Infinite”: Jika V3.2 bereksperimen dengan DSA untuk mengurangkan penggunaan memori, V4 berkemungkinan mengoptimumkannya untuk ketepatan pengambilan. Pengguna V3.2 sekali-sekala melaporkan isu “lost in the middle” dengan dokumen panjang; V4 dijangka menyelesaikannya, menjadikannya boleh dipercayai untuk menganalisis manual teknikal setebal 500 halaman atau pangkalan kod legasi.
- Daripada “Code Assistant” kepada “Software Engineer”: V3.2 boleh menulis snippet dan fungsi. V4 direka untuk beroperasi pada tahap modul. Jika V3.2 ialah Pembangun Junior yang memerlukan penyeliaan, V4 bertujuan menjadi Pembangun Senior yang boleh mereka bentuk penyelesaian.
- Kestabilan: V3.2 sekali-sekala mengalami “hallucination loops” dalam rantai penaakulan yang panjang. Integrasi seni bina mHC dalam V4 disasarkan khusus untuk memantapkan logik model, mengurangkan kadar ralat sintaks dalam kod yang dijana.
- Lapisan pengoptimuman kod khusus. Memandangkan V3.2 sudah menyasarkan penaakulan yang kukuh dan prestasi agen, penekanan V4 pada pengkodan membayangkan penambahan data pralatihan berpusatkan kod, penalaan halus baharu pada tugasan pembaikan dan sintesis kod, dan mungkin strategi penyahkodan khusus yang mengutamakan ketepatan boleh laksana berbanding penjelasan yang panjang. Ulasan komuniti terbuka dan nota penanda aras untuk V3.2 menunjukkan bahawa DeepSeek telah meningkat secara berterusan dalam bidang ini, dan V4 berkemungkinan merupakan langkah seterusnya.
- Varian penggunaan token lebih tinggi untuk penaakulan “maxed out”. V3.2 oleh DeepSeek memperkenalkan “Speciale,” varian yang menukar kos untuk penaakulan puncak. Adalah munasabah bagi DeepSeek untuk menyediakan V4 dalam peringkat: varian berorientasikan produksi yang seimbang kos dan varian bertaraf penyelidikan dengan keupayaan maksimum untuk penggunaan kejuruteraan intensif atau akademik.
Kesimpulan: Era Baharu untuk AI Open-Weight?
Jika khabar angin terbukti benar, keluaran DeepSeek V4 semasa Festival Musim Bunga boleh menandakan detik penting dalam perlumbaan persenjataan AI. Dengan menyasarkan vertikal bernilai tinggi Pengaturcaraan AI dan nampaknya menyelesaikan integrasi Penaakulan dan Penggeneralisasian, DeepSeek mencabar dominasi gergasi sumber tertutup Silicon Valley.
Bagi pembangun dan perusahaan, potensi model yang menandingi prestasi kelas Claude 3.7 atau GPT-5—yang berpotensi tersedia dengan berat terbuka atau harga API yang agresif—sangat menggoda. Sambil kita menantikan pengumuman rasmi pada Februari, satu perkara jelas: “Tahun Ular” mungkin akan bermula dengan sebuah skrip... python, yang ditulis sepenuhnya oleh DeepSeek V4.
Para pembangun boleh mengakses deepseek v3.2 melalui CometAPI sekarang. Untuk bermula, terokai keupayaan model CometAPI dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda melakukan integrasi.
Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma Deepseek v3.2!