In de rustige weken voorafgaand aan het Chinese Nieuwjaar bruist de AI-industrie van een vertrouwde mix van geruchten, technische lekken en strategische signalen. DeepSeek bereidt zich voor om half februari zijn volgende vlaggenschip, DeepSeek V4, te onthullen. Bronnen geven aan dat deze release uitzonderlijk veel nadruk zal leggen op AI-programmering en begrip van code met lange context, waarbij interne benchmarks naar verluidt V4 voor sommige concurrenten positioneren op coderingstaken.
Wanneer wordt DeepSeek V4 uitgebracht?
DeepSeek V4 is half februari 2026, samenvallend met het Chinese Nieuwjaar. Deze timing is allerminst toevallig; ze past in een door het bedrijf vastgesteld strategisch patroon.
Branche-analisten herinneren zich dat DeepSeek zijn baanbrekende redeneermodel, DeepSeek-R1, vlak voor het Lentefeest in 2025 uitbracht. Die release trok de aandacht van ontwikkelaars wereldwijd, die de vrije dagen gebruikten om het model te testen en te integreren, wat leidde tot een virale explosie van interesse. Door deze strategie van een "vakantieverrassing" te herhalen, lijkt DeepSeek V4 zo te positioneren dat het de nieuwscyclus domineert terwijl Westerse concurrenten relatief stil zijn.
Hoewel een officiële aankondiging nog moet worden gedaan, suggereren de consistentie van deze geruchten—in combinatie met de recente release van het V3.2 "brug"-model in december 2025—dat het bedrijf een agressieve cyclus van 12 tot 14 maanden aanhoudt voor grote architectonische sprongen. Operationele kanttekeningen. Onafhankelijke bevestiging van een specifieke releasedatum, functieset of publieke beschikbaarheid staat nog uit. Rapporten zijn gebaseerd op interne tests en anonieme bronnen; DeepSeek heeft historisch varianten en experimentele branches (bijvoorbeeld V3.2 en V3.2-Exp) ingezet vóór een bredere publieke release, en het tempo van publieke aankondigingen varieerde. Lezers en technische gebruikers moeten de timing als voorlopig beschouwen totdat DeepSeek officiële releasenotes of een formele aankondiging plaatst.
Wat zijn de kernfuncties en verbeteringen voor programmeren?
Het meest opwindende aspect van de V4-geruchten is de vermeende dominantie in AI-programmering en codegeneratie. Hoewel DeepSeek V3 een formidabele generalist was, wordt V4 beschreven als een model met "engineering-DNA" in de kern.
1. Beter dan Claude in code-benchmarks
Het afgelopen jaar werd Anthropic’s Claude algemeen beschouwd als de gouden standaard voor AI-coderingsassistentie dankzij zijn grote contextvenster en superieur redeneervermogen. Uit gelekte interne benchmarks van DeepSeek blijkt echter dat V4 een slagingspercentage op de SWE-bench (benchmark voor software-engineering) heeft behaald dat zowel Claude als de huidige GPT-4/5-serie overtreft.
Bronnen stellen dat V4 het volgende laat zien:
- Superieure bugfixing: Een hogere succesratio bij het autonoom oplossen van GitHub-issues zonder menselijke tussenkomst.
- Contextuele code-aanvulling: De mogelijkheid om niet alleen de volgende regel code te voorspellen, maar volledige functiebouwstenen op basis van de architectuur van het omringende project.
- Capaciteit voor refactoring: In tegenstelling tot eerdere modellen die bij refactoring vaak afhankelijkheden breken, zou V4 de "rimpelwerking" van codewijzigingen over meerdere bestanden "begrijpen".
2. Ultralange context voor codebases
Er wordt gefluisterd dat DeepSeek V4 het Sparse Attention-mechanisme benut dat experimenteel in V3.2 werd geïntroduceerd om enorme contextvensters aan te kunnen—mogelijk meer dan 1 miljoen tokens met hoge betrouwbaarheid. Dit stelt ontwikkelaars in staat om volledige repositories (bijv. een complexe React-frontend en een Python-backend) in de context te laden. Het model kan vervolgens crossfile debuggen en features implementeren met een "full-stack" begrip, een capability die voor veel huidige modellen nog een bottleneck vormt.
Hoe convergeert en evolueert de architectuur?
DeepSeek V4 vertegenwoordigt een significante verschuiving in hoe Large Language Models (LLM’s) zijn gestructureerd. Het modewoord in de sector dat met V4 wordt geassocieerd is "Architecturale convergentie."
Integratie van algemene en redeneervermogens
Voorheen onderhield DeepSeek gescheiden productlijnen: de V-serie voor algemene natuurlijke-taaktaken en de R-serie (zoals DeepSeek-R1) voor intensief redeneren en logica.
Er wordt gesuggereerd dat DeepSeek V4 deze twee afzonderlijke trajecten zal samenvoegen.
- Uniform model: V4 wordt verwacht een enkel model te zijn dat dynamisch schakelt tussen "snelle generatie" voor eenvoudige vragen en "diep redeneren" (Chain of Thought) voor complexe programmeer- of wiskundeproblemen.
- Einde van de "router": In plaats van een externe router te gebruiken om prompts naar verschillende modellen te sturen, kan de V4-architectuur zelf inherent de "System 2"-denkcapaciteiten van de R-serie bezitten, waardoor het naadloos krachtig is.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Een recent onderzoeksartikel, geschreven door DeepSeek-CEO Liang Wenfeng en zijn team, beschreef een nieuwe techniek genaamd Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Analisten geloven dat deze technologie de "geheime saus" van V4 is.
- Catastrofisch vergeten oplossen: Bij traditionele training leidt het ertoe dwingen van een model om nieuwe, complexe codepatronen te leren vaak tot degradatie van zijn algemene chatvaardigheid. mHC stabiliseert naar verluidt het trainingsproces, waardoor V4 enorme hoeveelheden technische documentatie en code kan absorberen zonder zijn conversatienuance te verliezen.
- Efficiëntie: Deze architectuur maakt diepere netwerken mogelijk zonder een lineaire toename in rekenkosten, waardoor DeepSeek’s reputatie behouden blijft voor het bieden van "SOTA (state-of-the-art) performance tegen een fractie van de prijs."
Hoe verhoudt V4 zich tot DeepSeek V3.2?
Om de sprong te begrijpen die V4 vertegenwoordigt, moeten we kijken naar DeepSeek V3.2, dat eind 2025 werd uitgebracht als een interim-update met hoge prestaties.
De basis: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 was een cruciale mijlpaal. Het introduceerde DeepSeek Sparse Attention (DSA) en verfijnde de Mixture-of-Experts (MoE)-routeringsstrategie.
- Prestaties: V3.2 overbrugde met succes de kloof tussen modellen met open gewichten en propriëtaire giganten zoals GPT-4o. Het blonk uit in wiskunde en codering met korte context, maar worstelde nog met het behouden van coherentie in enorme softwareprojecten.
- De beperking: Hoewel V3.2 efficiënt was, was het in wezen nog steeds een optimalisatie van de V3-architectuur. Het vereiste prompt-engineering om zijn volledige redeneerpotentieel te ontsluiten.
Speculatie over V4 op basis van de prestaties van V3.2
Als V3.2 het proof-of-concept voor Sparse Attention was, is V4 de industriële toepassing.
- Van "Sparse" naar "Infinite" context: Waar V3.2 experimenteerde met DSA om het geheugenverbruik te verminderen, optimaliseert V4 het waarschijnlijk voor ophaalnauwkeurigheid. Gebruikers van V3.2 meldden af en toe "lost in the middle"-problemen bij lange documenten; V4 zal dit naar verwachting oplossen, waardoor het betrouwbaar is voor het analyseren van technische handleidingen van 500 pagina’s of legacy-codebases.
- Van "Code Assistant" naar "Software Engineer": V3.2 kon snippets en functies schrijven. V4 is ontworpen om op het module-niveau te opereren. Als V3.2 een juniorontwikkelaar was die toezicht nodig had, wil V4 een seniorontwikkelaar zijn die oplossingen kan ontwerpen.
- Stabiliteit: V3.2 had af en toe last van "hallucinatie-lussen" in lange redeneerketens. De integratie van de mHC-architectuur in V4 is specifiek gericht op het verankeren van de logica van het model, wat de frequentie van syntaxfouten in gegenereerde code vermindert.
- Gespecialiseerde lagen voor code-optimalisatie. Omdat V3.2 al gericht was op sterk redeneren en agentprestaties, impliceert V4’s nadruk op coderen de toevoeging van codecentrische pretrainingdata, nieuwe fine-tuning op taken voor codereparatie en -synthese, en mogelijk toegewijde decodeerstrategieën die uitvoerbare correctheid boven breedsprakige uitleg verkiezen. Open communityreviews en benchmarknotities voor V3.2 tonen aan dat DeepSeek deze gebieden gestaag verbetert, en V4 is plausibel de volgende stap.
- Varianten met hoger tokenverbruik voor "tot het uiterste" redeneren. DeepSeek’s V3.2 introduceerde "Speciale", een variant die kosten inruilt voor piekredeneren. Het zou logisch zijn als DeepSeek V4 in lagen aanbiedt: een productiegerichte, kostgebalanceerde variant en een onderzoeksvariant met maximale capaciteit voor intensieve engineering of academisch gebruik.
Conclusie: een nieuw tijdperk voor AI met open gewichten?
Als de geruchten kloppen, zou de release van DeepSeek V4 tijdens het Lentefeest een cruciaal moment in de AI-wapenwedloop kunnen markeren. Door zich te richten op de hoogwaardig gewaardeerde verticale van AI-programmering en ogenschijnlijk de integratie van redeneren en generalisatie op te lossen, daagt DeepSeek de dominantie van de gesloten bron-giganten uit Silicon Valley uit.
Voor ontwikkelaars en ondernemingen is de potentie van een model dat prestaties van de klasse Claude 3.7 of GPT-5 evenaart—mogelijk beschikbaar met open gewichten of agressieve API-prijzen—zeer aantrekkelijk. Terwijl we de officiële aankondiging in februari afwachten, is één ding duidelijk: het "Jaar van de Slang" zou wel eens kunnen beginnen met een python... script, volledig geschreven door DeepSeek V4.
Ontwikkelaars kunnen deepseek v3.2 nu via CometAPI openen. Om te beginnen, verken de modelmogelijkheden van CometAPI in de Playground en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg er vóór toegang voor dat u bent ingelogd bij CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen. CometAPI biedt een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
Klaar om te beginnen?→ Gratis proefversie van Deepseek v3.2!