В спокойные недели, предшествующие Китайскому Празднику весны, индустрия ИИ гудит от привычной смеси слухов, технических утечек и стратегических сигналов. DeepSeek готовится представить свой следующий флагман — DeepSeek V4 — в середине февраля. Источники предполагают, что релиз будет уделять исключительное внимание программированию ИИ и пониманию кода в длинном контексте; по отчётам, внутренние бенчмарки позиционируют V4 впереди некоторых конкурентов в задачах кодирования.
Когда выйдет DeepSeek V4?
DeepSeek V4 — середина февраля 2026 года, совпадающая с Китайским Праздником весны. Эта дата выбрана вовсе не случайно; она следует стратегическому шаблону, установленному компанией.
Аналитики вспоминают, что DeepSeek выпустила свой прорывной модель рассуждений, DeepSeek-R1, непосредственно перед Праздником весны в 2025 году. Тот релиз привлёк внимание разработчиков по всему миру, которые использовали праздничный «даунтайм», чтобы протестировать и интегрировать модель, что привело к вирусному всплеску интереса. Повторяя эту стратегию «праздничного сюрприза», DeepSeek, похоже, позиционирует V4 так, чтобы доминировать в новостной повестке, пока западные конкуренты относительно тихи.
Хотя официальное объявление ещё не сделано, последовательность слухов — вместе с недавним выпуском «моста» V3.2 в декабре 2025 года — предполагает, что компания придерживается агрессивного 12–14-месячного цикла для крупных архитектурных скачков. Операционные оговорки. Независимое подтверждение конкретной даты релиза, набора функций или общественной доступности остаётся в ожидании. Сообщения опираются на внутренние тесты и анонимные источники; исторически DeepSeek развёртывала варианты и экспериментальные ветки (например, V3.2 и V3.2-Exp) до более широкого публичного релиза, и ритм публичных анонсов компании варьировался. Читателям и техническим пользователям стоит воспринимать сроки как предварительные, пока DeepSeek не опубликует официальные релиз-ноты или формальное объявление.
Каковы основные возможности и улучшения для программирования?
Самый захватывающий аспект слухов о V4 — предполагаемое доминирование в программировании ИИ и генерации кода. Хотя DeepSeek V3 была мощным универсалом, V4 описывается как модель, в основе которой заложена «инженерная ДНК».
1. Превосходство Claude в бенчмарках по программированию
Последний год Claude от Anthropic широко считался золотым стандартом помощи в кодинге благодаря большому контекстному окну и превосходным рассуждениям. Однако утёкшие внутренние бенчмарки DeepSeek предполагают, что V4 достигла процент прохождения на SWE-bench (Software Engineering Benchmark), превосходящий и Claude, и текущую серию GPT-4/5.
Источники утверждают, что V4 демонстрирует:
- Превосходное исправление багов: более высокий успех в автономном решении задач GitHub без вмешательства человека.
- Контекстное автодополнение кода: способность предсказывать не просто следующую строку кода, а целые блоки функций на основе архитектуры окружающего проекта.
- Способность к рефакторингу: в отличие от прежних моделей, которые часто ломали зависимости при рефакторинге, V4, по сообщениям, «понимает» каскадные эффекты изменений кода через множество файлов.
2. Ультрадлинный контекст для кодовых баз
По слухам, DeepSeek V4 использует механизм Sparse Attention, экспериментально введённый в V3.2, для работы с огромными контекстными окнами — потенциально превышающими 1 миллион токенов с высокой точностью. Это позволит разработчикам загружать в контекст целые репозитории (например, сложный фронтенд на React и бэкенд на Python). Модель сможет выполнять отладку между файлами и реализацию фич с «фулл-стек» пониманием — способность, которая остаётся узким местом для многих текущих моделей.
Как происходит конвергенция и эволюция архитектуры?
DeepSeek V4 представляет собой существенный сдвиг в структуре больших языковых моделей (LLM). Индустриальный «баззворд», связанный с V4, — «Архитектурная конвергенция».
Интеграция общих и рассуждающих возможностей
Ранее DeepSeek поддерживала отдельные продуктовые линии: V-серию для общих задач естественного языка и R-серию (например, DeepSeek-R1) для интенсивных рассуждений и логики.
Слухи предполагают, что DeepSeek V4 объединит эти два разных направления.
- Единая модель: ожидается, что V4 будет одной моделью, которая динамически переключается между «быстрой генерацией» для простых запросов и «глубокими рассуждениями» (Chain of Thought) для сложных программных или математических задач.
- Конец «роутера»: вместо использования внешнего роутера для отправки промптов в разные модели сама архитектура V4 может изначально обладать возможностями мышления «System 2» R-серии, делая её бесшовно мощной.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Недавняя научная работа, автором которой является генеральный директор DeepSeek Лян Вэньфэн и его команда, описала новую технику под названием Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Аналитики считают, что эта технология — «секретный ингредиент» V4.
- Решение проблемы катастрофического забывания: при традиционном обучении попытка заставить модель освоить новые сложные паттерны кодирования часто ухудшает её способность к общению. mHC, по сообщениям, стабилизирует процесс обучения, позволяя V4 поглощать огромные объёмы технической документации и кода, не теряя разговорной нюансности.
- Эффективность: эта архитектура позволяет строить более глубокие сети без линейного увеличения вычислительных затрат, поддерживая репутацию DeepSeek, предлагающей «SOTA (State of the Art) производительность за небольшую долю цены».
Как V4 сравнивается с DeepSeek V3.2?
Чтобы понять скачок, который представляет V4, нужно обратиться к DeepSeek V3.2, выпущенной в конце 2025 года как высокопроизводительное промежуточное обновление.
Основа: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 стала критической вехой. Она представила DeepSeek Sparse Attention (DSA) и уточнила стратегию роутинга Mixture-of-Experts (MoE).
- Производительность: V3.2 успешно закрыла разрыв между моделями с открытыми весами и проприетарными гигантами вроде GPT-4o. Она превосходно показала себя в математике и кодинге с коротким контекстом, но всё ещё испытывала трудности с поддержанием связности в масштабных программных проектах.
- Ограничение: хотя V3.2 была эффективной, по сути это оставалась оптимизация архитектуры V3. Для раскрытия полного потенциала её рассуждений требовался промпт-инжиниринг.
Предположения о V4 на основе производительности V3.2
Если V3.2 была доказательством концепции для Sparse Attention, то V4 — промышленное применение.
- От «Sparse» к «бесконечному» контексту: если V3.2 экспериментировала с DSA для снижения памяти, то V4, вероятно, оптимизирует её для точности извлечения. Пользователи V3.2 периодически сообщали о проблемах «потерян в середине» с длинными документами; ожидается, что V4 решит это, сделав её надёжной для анализа 500-страничных технических руководств или легаси-кодовых баз.
- От «помощника по коду» к «инженеру-программисту»: V3.2 могла писать сниппеты и функции. V4 создаётся для работы на уровне модулей. Если V3.2 была младшим разработчиком, которому требовался надзор, то V4 стремится стать старшим разработчиком, способным проектировать решения.
- Стабильность: V3.2 иногда страдала от «петель галлюцинаций» при длинных цепочках рассуждений. Интеграция архитектуры mHC в V4 нацелена именно на заземление логики модели, снижая частоту синтаксических ошибок в генерируемом коде.
- Специализированные слои оптимизации кода. Поскольку V3.2 уже ориентировалась на сильные рассуждения и агентные сценарии, упор V4 на кодирование подразумевает добавление ориентированных на код предобучающих данных, новую тонкую настройку на задачах ремонта и синтеза кода и, возможно, специализированные стратегии декодирования, которые отдают приоритет исполнимой корректности над многословными объяснениями. Открытые отзывы сообщества и заметки по бенчмаркам для V3.2 показывают, что DeepSeek последовательно улучшает эти области, и V4 вполне вероятно станет следующим шагом.
- Варианты с повышенным расходом токенов для «максимального» рассуждения. DeepSeek V3.2 представила «Speciale», вариант, который меняет стоимость на пик рассуждений. Логично, что DeepSeek предоставит V4 по уровням: производственно-ориентированный, сбалансированный по стоимости вариант и исследовательский, максимально способный вариант для интенсивной инженерии или академического применения.
Заключение: новая эра для Open-Weight ИИ?
Если слухи подтвердятся, релиз DeepSeek V4 к Празднику весны может стать поворотным моментом в гонке вооружений ИИ. Нацелившись на высокоценный вертикаль программирования ИИ и, по-видимому, решив интеграцию рассуждений и обобщения, DeepSeek бросает вызов доминированию закрытых гигантов Кремниевой долины.
Для разработчиков и предприятий перспектива модели, сопоставимой по классу с Claude 3.7 или GPT-5, — потенциально доступной с открытыми весами или агрессивным ценообразованием API — выглядит заманчиво. В ожидании официального объявления в феврале одно ясно: «Год Змеи» может начаться с python... скрипта, написанного целиком DeepSeek V4.
Разработчики уже сейчас могут получить доступ к deepseek v3.2 через CometAPI. Для начала изучите возможности модели на CometAPI в Playground и обратитесь к руководству по API за подробными инструкциями. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предлагают цену значительно ниже официальной, чтобы облегчить интеграцию.
Готовы начать?→ Free trial of Deepseek v3.2!