Dalam minggu-minggu yang tenang menjelang perayaan Tahun Baru Cina di China, industri AI kembali rancak dengan campuran yang sudah biasa: khabar angin, kebocoran teknikal, dan isyarat strategik. DeepSeek sedang bersiap untuk memperkenalkan penanda aras terbaharunya, DeepSeek V4, pada pertengahan Februari. Sumber mencadangkan keluaran ini akan memberi penekanan luar biasa pada pengaturcaraan AI dan pemahaman kod berkonteks panjang, dengan penanda aras dalaman dilaporkan meletakkan V4 mendahului beberapa pesaing dalam tugasan pengaturcaraan.
Bilakah DeepSeek V4 Akan Dilancarkan?
DeepSeek V4 dijangka pada pertengahan Februari 2026, bertepatan dengan Tahun Baru Cina. Pemilihan masa ini bukan kebetulan; ia mengikuti corak strategik yang telah ditetapkan syarikat.
Penganalisis industri mengingatkan bahawa DeepSeek melancarkan model penaakulan terobosannya, DeepSeek-R1, tepat sebelum Tahun Baru Cina pada 2025. Keluaran itu menarik perhatian pembangun di seluruh dunia yang menggunakan masa cuti untuk menguji dan mengintegrasikan model tersebut, membawa kepada ledakan minat secara tular. Dengan mengulangi strategi "kejutan musim cuti" ini, DeepSeek nampaknya memposisikan V4 untuk mendominasi kitaran berita ketika pesaing Barat relatif sepi.
Walaupun pengumuman rasmi masih belum dibuat, konsistensi khabar angin ini—digandingkan dengan keluaran model "bridge" V3.2 pada Disember 2025—mencadangkan bahawa syarikat berpegang pada kitaran agresif 12 hingga 14 bulan untuk lonjakan seni bina utama. Kaveat operasi. Pengesahan bebas mengenai tarikh keluaran khusus, set ciri, atau ketersediaan umum masih belum diperoleh. Laporan bergantung pada ujian dalaman dan sumber tanpa nama; DeepSeek secara sejarahnya telah menyebarkan varian dan cawangan eksperimen (contohnya V3.2 dan V3.2-Exp) sebelum keluaran umum yang lebih meluas, dan rentak pengumuman awam syarikat pernah berubah-ubah. Pembaca dan pengguna teknikal harus menganggap masa sebagai bersifat sementara sehingga DeepSeek menyiarkan nota keluaran rasmi atau pengumuman formal.
Apakah Ciri Teras dan Peningkatan Pengaturcaraan?
Aspek paling mengujakan tentang khabar angin V4 ialah dominasi yang didakwa 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 Pengaturcaraan
Sepanjang tahun lalu, Claude keluaran Anthropic banyak dianggap sebagai piawaian emas bagi bantuan pengaturcaraan AI kerana tingkap konteksnya yang besar dan penaakulan yang unggul. Namun, penanda aras dalaman yang dibocorkan dari DeepSeek menunjukkan bahawa V4 mencapai kadar lulus pada SWE-bench (Software Engineering Benchmark) yang melebihi Claude dan siri GPT-4/5 semasa.
Sumber mendakwa V4 menunjukkan:
- Pembaikan Pepijat Lebih Unggul: Kadar kejayaan lebih tinggi dalam menyelesaikan isu GitHub secara autonomi tanpa campur tangan manusia.
- Pelengkapan Kod Berkonteks: Keupayaan meramal bukan sahaja baris kod seterusnya, malah keseluruhan blok fungsi berdasarkan seni bina projek di sekelilingnya.
- Keupayaan Penyusunan Semula Kod: Tidak seperti model terdahulu yang kerap merosakkan kebergantungan semasa penyusunan semula, V4 dilaporkan "memahami" kesan berantai perubahan kod merentasi berbilang fail.
2. Konteks Ultra-Panjang untuk Asas Kod
DeepSeek V4 dikhabarkan memanfaatkan mekanisme Sparse Attention yang diperkenalkan secara eksperimen dalam V3.2 untuk mengendalikan tingkap konteks yang sangat besar—berpotensi melebihi 1 juta token dengan ketepatan tinggi. Ini membolehkan pembangun memuat naik keseluruhan repositori (cth., frontend React yang kompleks dan backend Python) ke dalam konteks. Model kemudian boleh melakukan penyahpepijatan rentas fail dan pelaksanaan ciri dengan pemahaman "full-stack", satu keupayaan yang masih menjadi halangan bagi banyak model semasa.
Bagaimanakah Seni Binanya Berkonvergensi dan Berkembang?
DeepSeek V4 mewakili peralihan ketara dalam cara Model Bahasa Besar (LLM) distrukturkan. Kata kunci industri yang dikaitkan dengan V4 ialah "Konvergens Seni Bina."
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 intensif.
Khabar angin mencadangkan bahawa DeepSeek V4 akan menggabungkan dua laluan yang berbeza ini.
- Model Bersatu: V4 dijangka menjadi satu model yang bertukar secara dinamik antara "penjanaan pantas" untuk pertanyaan ringkas dan "penaakulan mendalam" (Chain of Thought) untuk masalah pengaturcaraan atau matematik yang kompleks.
- Tamatnya "Router": Daripada menggunakan router luaran untuk menghantar prompt kepada model berbeza, seni bina V4 sendiri mungkin secara inheren memiliki keupayaan pemikiran "Sistem 2" daripada siri R, menjadikannya berkuasa tanpa jahitan.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Kertas penyelidikan terkini yang ditulis oleh CEO DeepSeek, Liang Wenfeng, dan pasukannya memperincikan teknik baharu yang dipanggil Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Penganalisis percaya teknologi ini ialah "ramuan rahsia" V4.
- Mengatasi Catastrophic Forgetting: Dalam latihan tradisional, memaksa model mempelajari corak pengaturcaraan baharu yang kompleks sering menjejaskan kebolehan sembang amnya. mHC dilaporkan menstabilkan proses latihan, membolehkan V4 menyerap sejumlah besar dokumentasi teknikal dan kod tanpa kehilangan nuansa perbualannya.
- Kecekapan: Seni bina ini membolehkan rangkaian yang lebih dalam tanpa peningkatan kos pengiraan secara linear, mengekalkan reputasi DeepSeek untuk menyediakan "prestasi SOTA (State of the Art) pada sebahagian kecil harga."
Bagaimana V4 Berbanding dengan DeepSeek V3.2?
Untuk memahami lonjakan yang diwakili oleh V4, kita harus melihat DeepSeek V3.2, yang dikeluarkan pada akhir 2025 sebagai kemas kini interim berprestasi tinggi.
Asasnya: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 ialah tonggak kritikal. Ia memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA) dan memperhalus strategi perutean Mixture-of-Experts (MoE).
- Prestasi: V3.2 berjaya merapatkan jurang antara model open-weight dan gergasi proprietari seperti GPT-4o. Ia cemerlang dalam matematik dan pengaturcaraan berkonteks pendek tetapi masih bergelut untuk mengekalkan koheren dalam projek perisian yang besar.
- Keterbatasan: Walaupun V3.2 cekap, ia pada asasnya masih pengoptimuman seni bina V3. Ia memerlukan kejuruteraan prompt untuk membuka potensi penaakulan penuhnya.
Spekulasi tentang V4 Berdasarkan Prestasi V3.2
Jika V3.2 ialah bukti konsep untuk Sparse Attention, V4 ialah aplikasi perindustrian.
- Daripada "Sparse" kepada Konteks "Infiniti": Jika V3.2 bereksperimen dengan DSA untuk mengurangkan penggunaan memori, V4 berkemungkinan mengoptimumkannya untuk ketepatan pengambilan semula. Pengguna V3.2 sekali-sekala melaporkan masalah "hilang di tengah" dengan dokumen panjang; V4 dijangka menyelesaikan isu ini, menjadikannya boleh dipercayai untuk menganalisis manual teknikal setebal 500 halaman atau asas kod legasi.
- Daripada "Pembantu Kod" kepada "Jurutera Perisian": V3.2 boleh menulis snippet dan fungsi. V4 direka untuk beroperasi pada tahap modul. Jika V3.2 ibarat Pembangun Junior yang memerlukan penyeliaan, V4 menyasarkan menjadi Pembangun Senior yang boleh mereka bentuk seni bina penyelesaian.
- Kestabilan: V3.2 sekali-sekala mengalami "gelung halusinasi" dalam rantaian 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 dan prestasi agen yang kuat, penekanan V4 pada pengaturcaraan membayangkan penambahan data pra-latihan berfokuskan kod, penalaan halus baharu pada tugasan pembaikan dan sintesis kod, dan mungkin strategi penyahkodan khusus yang memihak kepada ketepatan kebolehjalankan berbanding penjelasan yang panjang. Ulasan komuniti terbuka dan catatan penanda aras untuk V3.2 menunjukkan bahawa DeepSeek telah bertambah baik secara berterusan dalam bidang ini, dan V4 secara munasabahnya ialah langkah seterusnya.
- Varian penggunaan token lebih tinggi untuk penaakulan "maksimum". DeepSeek V3.2 memperkenalkan "Speciale", varian yang menukar kos bagi mencapai penaakulan puncak. Adalah munasabah untuk DeepSeek menyediakan V4 dalam peringkat: varian berorientasikan produksi yang seimbang kos dan varian bertaraf penyelidikan dengan keupayaan maksimum untuk kegunaan kejuruteraan intensif atau akademik.
Kesimpulan: Era Baharu untuk AI Open-Weight?
Jika khabar angin ini benar, keluaran DeepSeek V4 sempena Tahun Baru Cina boleh menandakan detik penting dalam perlumbaan AI. Dengan menyasarkan vertikal bernilai tinggi Pengaturcaraan AI dan kelihatan menyelesaikan integrasi Penaakulan dan Penggeneralisasian, DeepSeek mencabar dominasi gergasi sumber tertutup Silicon Valley.
Bagi pembangun dan perusahaan, potensi sebuah model yang menandingi prestasi kelas Claude 3.7 atau GPT-5—berpotensi tersedia dengan open-weight atau harga API yang agresif—sungguh menggoda. Sambil kita menantikan pengumuman rasmi pada Februari, satu perkara jelas: "Tahun Ular" mungkin bermula dengan sebuah skrip Python..., yang ditulis sepenuhnya oleh DeepSeek V4.
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, 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 mula?→ Percubaan percuma Deepseek v3.2!