I de rolige ukene før Kinas vårfestival er AI-bransjen fylt av en velkjent blanding av rykter, tekniske lekkasjer og strategiske signaler. DeepSeek forbereder å avduke sitt neste flaggskip, DeepSeek V4, i midten av februar. Kilder antyder at denne lanseringen vil legge ekstraordinær vekt på AI-programmering og forståelse av kode i lange kontekster, med interne benchmarker som angivelig plasserer V4 foran noen konkurrenter i koding.
Når blir DeepSeek V4 lansert?
DeepSeek V4 er midt i februar 2026, sammenfallende med den kinesiske vårfestivalen. Denne timingen er langt fra tilfeldig; den følger et strategisk mønster etablert av selskapet.
Bransjeanalytikere minner om at DeepSeek lanserte sin banebrytende resonnementmodell, DeepSeek-R1, like før vårfestivalen i 2025. Den lanseringen fanget oppmerksomheten til utviklere over hele verden, som brukte høytidsroen til å teste og integrere modellen, noe som førte til en viral eksplosjon av interesse. Ved å gjenta denne «ferieoverraskelsen»-strategien ser DeepSeek ut til å posisjonere V4 til å dominere nyhetsbildet mens vestlige konkurrenter er relativt stille.
Selv om en offisiell kunngjøring ennå ikke er gjort, tyder konsistensen i disse ryktene—sammen med den nylige utgivelsen av V3.2 «bro»-modellen i desember 2025—på at selskapet følger en aggressiv 12–14-måneders syklus for større arkitektoniske sprang. Operasjonelle forbehold. Uavhengig bekreftelse av en spesifikk lanseringsdato, funksjonssett eller offentlig tilgjengelighet gjenstår. Rapportene bygger på intern testing og anonyme kilder; DeepSeek har historisk tatt i bruk varianter og eksperimentelle grener (for eksempel V3.2 og V3.2-Exp) før en bredere offentlig lansering, og selskapets tempo for offentlige kunngjøringer har variert. Lesere og tekniske brukere bør behandle tidsangivelsen som foreløpig inntil DeepSeek publiserer offisielle utgivelsesnotater eller en formell kunngjøring.
Hva er kjernefunksjonene og forbedringene for programmering?
Det mest elektriserende ved V4-ryktene er den påståtte dominansen innen AI-programmering og kodegenerering. Mens DeepSeek V3 var en formidabel generalist, beskrives V4 som å ha «ingeniør-DNA» i kjernen.
1. Overgår Claude i kodebenchmarktester
Det siste året har Anthropics Claude blitt allment ansett som gullstandarden for AI-kodeassistanse på grunn av sitt store kontekstvindu og overlegne resonnement. Lekkasjer av interne benchmarker fra DeepSeek antyder imidlertid at V4 har oppnådd en bestått-rate på SWE-bench (Software Engineering Benchmark) som overgår både Claude og den nåværende GPT-4/5-serien.
Kilder hevder at V4 demonstrerer:
- Overlegen feilretting: Høyere suksessrate i å løse GitHub-problemer autonomt uten menneskelig innblanding.
- Kontekstuell kodefullføring: Evnen til å forutsi ikke bare neste kodelinje, men hele funksjonsblokker basert på arkitekturen i det omkringliggende prosjektet.
- Refaktoreringsevne: I motsetning til tidligere modeller som ofte bryter avhengigheter under refaktorering, skal V4 visstnok «forstå» ringvirkningene av kodeendringer på tvers av flere filer.
2. Ultra-lang kontekst for kodebaser
Det ryktes at DeepSeek V4 utnytter Sparse Attention-mekanismen som ble introdusert eksperimentelt i V3.2 for å håndtere enorme kontekstvinduer—potensielt over 1 million tokens med høy nøyaktighet. Dette vil gjøre det mulig for utviklere å laste opp hele repositorier (f.eks. et komplekst React-frontend og en Python-backend) inn i konteksten. Modellen kan deretter utføre feilsøking på tvers av filer og implementere funksjoner med en «full-stack»-forståelse, en kapasitet som fortsatt er en flaskehals for mange nåværende modeller.
Hvordan konvergerer og utvikler arkitekturen seg?
DeepSeek V4 representerer et betydelig skifte i hvordan store språkmodeller (LLM) er strukturert. Bransjens buzz-ord knyttet til V4 er «arkitektonisk konvergens.»
Integrasjon av generelle og resonnementsevner
Tidligere opprettholdt DeepSeek separate produktlinjer: V-serien for generelle naturlige språkoppgaver og R-serien (som DeepSeek-R1) for intens resonnement og logikk.
Rykter antyder at DeepSeek V4 vil slå sammen disse to distinkte løpene.
- Samlet modell: V4 forventes å være én modell som dynamisk bytter mellom «rask generering» for enkle forespørsler og «dypt resonnement» (Chain of Thought) for komplekse programmerings- eller matematiske problemer.
- Slutt på «routeren»: I stedet for å bruke en ekstern router til å sende forespørsler til ulike modeller, kan selve V4-arkitekturen inneha «System 2»-tenkeevnene fra R-serien, noe som gjør den sømløst kraftig.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
En fersk forskningsartikkel av DeepSeek-CEO Liang Wenfeng og hans team beskrev en ny teknikk kalt Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Analytikere mener denne teknologien er V4s «hemmelige ingrediens».
- Løser katastrofal glemsel: I tradisjonell trening vil det å presse en modell til å lære nye komplekse kodemønstre ofte forringe dens generelle samtaleevne. mHC skal etter sigende stabilisere treningsprosessen, slik at V4 kan absorbere store mengder teknisk dokumentasjon og kode uten å miste sin konversasjonsmessige nyanse.
- Effektivitet: Denne arkitekturen muliggjør dypere nettverk uten en lineær økning i beregningskostnad, og opprettholder DeepSeeks rykte for å levere «SOTA (State of the Art)-ytelse til en brøkdel av prisen.»
Hvordan sammenlignes V4 med DeepSeek V3.2?
For å forstå spranget V4 representerer, må vi se på DeepSeek V3.2, som ble lansert sent i 2025 som en høyytelses midlertidig oppdatering.
Grunnlaget: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 var en kritisk milepæl. Den introduserte DeepSeek Sparse Attention (DSA) og raffinerte Mixture-of-Experts (MoE)-rutingsstrategien.
- Ytelse: V3.2 bygde vellykket bro mellom open-weights-modeller og proprietære giganter som GPT-4o. Den utmerket seg i matematikk og koding med kort kontekst, men slet fortsatt med å opprettholde sammenheng i massive programvareprosjekter.
- Begrensningen: Selv om V3.2 var effektiv, var den fortsatt i bunn og grunn en optimalisering av V3-arkitekturen. Den krevde prompt engineering for å låse opp sitt fulle resonnementspotensial.
Spekulasjoner om V4 basert på V3.2s ytelse
Hvis V3.2 var proof of concept for Sparse Attention, er V4 den industrielle anvendelsen.
- Fra «sparse» til «uendelig» kontekst: Der V3.2 eksperimenterte med DSA for å redusere minnebruk, optimaliserer V4 det sannsynligvis for hentepresisjon. Brukere av V3.2 rapporterte tidvis «lost in the middle»-problemer med lange dokumenter; V4 forventes å løse dette, og gjøre den pålitelig for å analysere tekniske manualer på 500 sider eller eldre kodebaser.
- Fra «kodeassistent» til «programvareingeniør»: V3.2 kunne skrive snippets og funksjoner. V4 er designet for å operere på modulnivå. Hvis V3.2 var en juniorutvikler som trengte oppfølging, sikter V4 mot å være en seniorutvikler som kan arkitektere løsninger.
- Stabilitet: V3.2 led tidvis av «hallusinasjonssløyfer» i lange resonnementskjeder. Integrasjonen av mHC-arkitekturen i V4 er spesielt rettet mot å jordfeste modellens logikk og redusere forekomsten av syntaksfeil i generert kode.
- Spesialiserte lag for kodeoptimalisering. Siden V3.2 allerede rettet seg mot sterkt resonnement og agent-ytelse, innebærer V4s vekt på koding tillegg av kode-sentrerte forhåndstreningsdata, ny finjustering på oppgaver for kodereparasjon og -syntese, og muligens dedikerte dekodingsstrategier som favoriserer kjørbar korrekthet fremfor ordrike forklaringer. Åpne community-anmeldelser og benchmark-notater for V3.2 viser at DeepSeek jevnt har forbedret seg på disse områdene, og V4 er sannsynligvis et neste steg.
- Varianter med høyere token-bruk for «maksimert» resonnement. DeepSeek V3.2 introduserte «Speciale», en variant som bytter kostnad mot topp resonnement. Det ville være fornuftig at DeepSeek tilbyr V4 i nivåer: en produksjonsorientert, kostnadsbalansert variant og en forskningsgradert, variant med maksimal kapasitet for intensivt ingeniørarbeid eller akademisk bruk.
Konklusjon: En ny era for Open-Weight AI?
Hvis ryktene stemmer, kan vårfest-lanseringen av DeepSeek V4 markere et avgjørende øyeblikk i AI-kappløpet. Ved å sikte mot den høyverdige vertikalen AI-programmering og tilsynelatende løse integrasjonen av resonnering og generalisering, utfordrer DeepSeek dominansen til Silicon Valleys lukket kildekode-giganter.
For utviklere og virksomheter er potensialet i en modell som kan måle seg med ytelsen til Claude 3.7 eller GPT-5-klassen—potensielt tilgjengelig med åpne vekter eller aggressiv API-prising—fristende. Mens vi venter på den offisielle kunngjøringen i februar, er én ting klar: «Slangens år» kan godt starte med et python... skript, skrevet helt av DeepSeek V4.
Utviklere kan få tilgang til deepseek v3.2 via CometAPI nå. For å komme i gang, utforsk modellfunksjonene til CometAPI i Playground og se API-veiledningen for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, sørg for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt under den offisielle prisen for å hjelpe deg med integrasjonen.
Klar til å starte?→ Gratis prøve av Deepseek v3.2!