W spokojnych tygodniach poprzedzających chiński Festiwal Wiosny branża AI tętni znajomą mieszanką plotek, technicznych przecieków i sygnałów strategicznych. DeepSeek przygotowuje się do ujawnienia swojego kolejnego flagowca, DeepSeek V4, w połowie lutego. Źródła sugerują, że ta wersja położy wyjątkowy nacisk na programowanie AI i rozumienie kodu w długim kontekście; według wewnętrznych benchmarków V4 ma plasować się przed niektórymi konkurentami w zadaniach kodowania.
Kiedy zostanie wydany DeepSeek V4?
DeepSeek V4 to połowa lutego 2026 r., zbiegająca się z chińskim Festiwalem Wiosny. Ten termin nie jest przypadkowy; wpisuje się w strategiczny schemat wypracowany przez firmę.
Analitycy branżowi przypominają, że DeepSeek wypuścił swój przełomowy model rozumowania, DeepSeek-R1, tuż przed Festiwalem Wiosny w 2025 r. Ta premiera przyciągnęła uwagę deweloperów na całym świecie, którzy wykorzystali świąteczny przestój na testy i integrację modelu, co doprowadziło do viralowego wybuchu zainteresowania. Powtarzając strategię „świątecznej niespodzianki”, DeepSeek zdaje się pozycjonować V4 tak, by zdominować cykl informacji, gdy zachodni konkurenci pozostają względnie cisi.
Mimo że oficjalne ogłoszenie nie zostało jeszcze wydane, spójność tych pogłosek — w połączeniu z niedawną premierą modelu „pomostowego” V3.2 w grudniu 2025 r. — sugeruje, że firma trzyma się agresywnego cyklu 12–14 miesięcy dla dużych skoków architektonicznych. Uwagi operacyjne. Niezależne potwierdzenie konkretnej daty premiery, zestawu funkcji czy dostępności publicznej wciąż pozostaje w toku. Doniesienia opierają się na wewnętrznych testach i anonimowych źródłach; DeepSeek historycznie wdrażał warianty i gałęzie eksperymentalne (na przykład V3.2 i V3.2-Exp) przed szerszą publiczną premierą, a rytm oficjalnych zapowiedzi firmy bywał zróżnicowany. Czytelnicy i użytkownicy techniczni powinni traktować harmonogram jako wstępny, dopóki DeepSeek nie opublikuje oficjalnych not wydań lub formalnego ogłoszenia.
Jakie są kluczowe funkcje i ulepszenia w programowaniu?
Najbardziej elektryzującym aspektem plotek o V4 jest rzekoma dominacja w obszarze Programowanie AI i generowanie kodu. Podczas gdy DeepSeek V3 był potężnym generalistą, V4 opisywany jest jako mający u podstaw „inżynieryjne DNA”.
1. Przewyższanie Claude w benchmarkach kodowania
Przez ostatni rok Claude firmy Anthropic był powszechnie uznawany za złoty standard wsparcia kodowania AI dzięki dużemu oknu kontekstu i doskonałemu rozumowaniu. Jednak wyciekłe wewnętrzne benchmarki z DeepSeek sugerują, że V4 osiągnął wskaźnik zaliczeń na SWE-bench (benchmark inżynierii oprogramowania) przewyższający zarówno Claude, jak i obecną serię GPT-4/5.
Źródła twierdzą, że V4 wykazuje:
- Lepsze usuwanie błędów: Wyższy odsetek skutecznego, autonomicznego rozwiązywania problemów na GitHubie bez ingerencji człowieka.
- Kontekstowe uzupełnianie kodu: Zdolność przewidywania nie tylko następnej linii kodu, lecz całych bloków funkcji na podstawie architektury otaczającego projektu.
- Zdolność do refaktoryzacji: W przeciwieństwie do poprzednich modeli, które często psuły zależności podczas refaktoryzacji, V4 rzekomo „rozumie” efekt domina zmian w kodzie obejmujących wiele plików.
2. Ultra-długi kontekst dla repozytoriów kodu
Plotki głoszą, że DeepSeek V4 wykorzystuje mechanizm Sparse Attention wprowadzony eksperymentalnie w V3.2 do obsługi olbrzymich okien kontekstu — potencjalnie przekraczających 1 milion tokenów, przy wysokiej wierności. Pozwoliłoby to deweloperom wczytywać całe repozytoria (np. złożony frontend React oraz backend w Pythonie) do kontekstu. Model mógłby następnie wykonywać debugowanie między plikami i implementację funkcji z „full-stackowym” zrozumieniem — możliwość, która wciąż stanowi wąskie gardło wielu obecnych modeli.
Jak architektura konwerguje i ewoluuje?
DeepSeek V4 oznacza istotną zmianę w sposobie strukturyzacji dużych modeli językowych (LLM). Słowem-kluczem branży powiązanym z V4 jest „konwergencja architektoniczna”.
Integracja możliwości ogólnych i rozumowania
Wcześniej DeepSeek utrzymywał oddzielne linie produktowe: serię V do ogólnych zadań języka naturalnego oraz serię R (jak DeepSeek-R1) do intensywnego rozumowania i logiki.
Plotki sugerują, że DeepSeek V4 połączy te dwa odrębne kierunki.
- Zunifikowany model: V4 ma być pojedynczym modelem, który dynamicznie przełącza się między „szybką generacją” dla prostych zapytań a „głębokim rozumowaniem” (Chain of Thought) dla złożonych problemów programistycznych lub matematycznych.
- Koniec „routera”: Zamiast korzystać z zewnętrznego routera do kierowania promptów do różnych modeli, sama architektura V4 może w sposób wrodzony posiadać zdolności myślenia „System 2” znane z serii R, czyniąc ją bezproblemowo potężną.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Najnowszy artykuł badawczy autorstwa CEO DeepSeek, Liang Wenfenga, oraz jego zespołu opisał nową technikę nazwaną Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Analitycy uważają, że ta technologia to „sekretny składnik” V4.
- Rozwiązywanie katastrofalnego zapominania: W tradycyjnym treningu wymuszanie na modelu nauki nowych, złożonych wzorców kodowania często pogarsza jego ogólną zdolność rozmowy. mHC ma stabilizować proces treningu, pozwalając V4 wchłaniać ogromne ilości dokumentacji technicznej i kodu bez utraty konwersacyjnych niuansów.
- Wydajność: Ta architektura umożliwia budowę głębszych sieci bez liniowego wzrostu kosztów obliczeniowych, podtrzymując reputację DeepSeek w dostarczaniu „SOTA (State of the Art) performance at a fraction of the price”.
Jak V4 wypada w porównaniu z DeepSeek V3.2?
Aby zrozumieć skok, jaki reprezentuje V4, trzeba spojrzeć na DeepSeek V3.2, wydany pod koniec 2025 r. jako wysokowydajna aktualizacja pośrednia.
Fundament: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 był kluczowym kamieniem milowym. Wprowadził DeepSeek Sparse Attention (DSA) i udoskonalił strategię routingu Mixture-of-Experts (MoE).
- Wydajność: V3.2 skutecznie zniwelował lukę między modelami z otwartymi wagami a własnościowymi gigantami, takimi jak GPT-4o. Błyszczał w matematyce i kodowaniu w krótkim kontekście, lecz wciąż miał trudności z utrzymaniem spójności w ogromnych projektach programistycznych.
- Ograniczenie: Choć V3.2 był wydajny, w gruncie rzeczy pozostawał optymalizacją architektury V3. Wymagał inżynierii promptów, by odblokować pełen potencjał rozumowania.
Spekulacje o V4 na podstawie wydajności V3.2
Jeśli V3.2 był dowodem koncepcji dla Sparse Attention, V4 jest zastosowaniem przemysłowym.
- Od „sparse” do „nieskończonego” kontekstu: Tam, gdzie V3.2 eksperymentował z DSA w celu redukcji użycia pamięci, V4 prawdopodobnie optymalizuje ją pod kątem retrieval accuracy. Użytkownicy V3.2 okazjonalnie zgłaszali problemy „lost in the middle” przy długich dokumentach; oczekuje się, że V4 rozwiąże ten problem, czyniąc model wiarygodnym w analizie 500-stronicowych podręczników technicznych lub baz kodu legacy.
- Od „Code Assistant” do „Software Engineer”: V3.2 potrafił pisać fragmenty i funkcje. V4 zaprojektowano do działania na poziomie modułu. Jeśli V3.2 był Juniorem wymagającym nadzoru, V4 ma być Seniorem, który potrafi projektować rozwiązania.
- Stabilność: V3.2 okazjonalnie cierpiał na „pętle halucynacji” w długich łańcuchach rozumowania. Integracja architektury mHC w V4 jest ukierunkowana na ugruntowanie logiki modelu, zmniejszając częstość błędów składni w generowanym kodzie.
- Wyspecjalizowane warstwy optymalizacji kodu. Ponieważ V3.2 już celował w silne rozumowanie i wydajność agentów, nacisk V4 na kodowanie implikuje dodanie danych do wstępnego uczenia skoncentrowanych na kodzie, nowych fine-tuningów na zadaniach naprawy i syntezy kodu oraz możliwie dedykowanych strategii dekodowania, które preferują wykonalną poprawność nad rozwlekłe wyjaśnienia. Opinie społeczności i notatki z benchmarków dla V3.2 pokazują, że DeepSeek konsekwentnie się w tych obszarach poprawia, a V4 jest prawdopodobnym kolejnym krokiem.
- Warianty o wyższym zużyciu tokenów dla „maksymalnego” rozumowania. V3.2 od DeepSeek wprowadził „Speciale”, wariant, który wymienia koszt na szczytową zdolność rozumowania. Zasadne byłoby, aby DeepSeek udostępnił V4 w poziomach: wariant zorientowany na produkcję, zrównoważony kosztowo, oraz wariant badawczy o maksymalnych możliwościach do intensywnych zastosowań inżynierskich lub akademickich.
Zakończenie: nowa era AI z otwartymi wagami?
Jeśli plotki się potwierdzą, premiera DeepSeek V4 podczas Festiwalu Wiosny może wyznaczyć przełomowy moment w wyścigu zbrojeń AI. Kierując się ku wysokowartościowej pionowej domenie programowania AI i najwyraźniej rozwiązując integrację rozumowania oraz uogólniania, DeepSeek rzuca wyzwanie dominacji zamkniętoźródłowych gigantów z Doliny Krzemowej.
Dla deweloperów i przedsiębiorstw potencjał modelu dorównującego wydajności klasy Claude 3.7 lub GPT-5 — potencjalnie dostępnego z otwartymi wagami lub agresywnym cennikiem API — jest kuszący. Czekając na oficjalne ogłoszenie w lutym, jedno jest jasne: „Rok Węża” może rozpocząć się od skryptu w Pythonie... napisanego w całości przez DeepSeek V4.
Programiści mogą już uzyskać dostęp do deepseek v3.2 poprzez CometAPI. Na początek zapoznaj się z możliwościami modeli CometAPI w Playground i skorzystaj z przewodnika API po szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowano się do CometAPI i uzyskano klucz API. CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić integrację.
Gotowi do działania?→ Bezpłatna wersja próbna Deepseek v3.2!