Trong những tuần yên ắng trước Tết Nguyên đán của Trung Quốc, ngành AI lại rộn ràng với một sự pha trộn quen thuộc giữa tin đồn, rò rỉ kỹ thuật và tín hiệu chiến lược. DeepSeek đang chuẩn bị ra mắt mẫu flagship tiếp theo, DeepSeek V4, vào giữa tháng 2. Nhiều nguồn tin cho biết lần phát hành này sẽ đặt trọng tâm đặc biệt vào Lập trình AI và khả năng hiểu mã trong ngữ cảnh dài, với các benchmark nội bộ được cho là đưa V4 vượt trước một số đối thủ ở các tác vụ mã hóa.
DeepSeek V4 sẽ được phát hành khi nào?
Thời điểm của DeepSeek V4 là giữa tháng 2 năm 2026, trùng với Tết Nguyên đán Trung Quốc. Thời điểm này không hề ngẫu nhiên; nó theo một mô thức chiến lược do công ty thiết lập.
Các nhà phân tích trong ngành nhớ rằng DeepSeek đã phát hành mô hình suy luận đột phá, DeepSeek-R1, ngay trước Tết Nguyên đán năm 2025. Lần phát hành đó đã thu hút sự chú ý của các nhà phát triển trên toàn thế giới, những người đã tận dụng thời gian nghỉ lễ để thử nghiệm và tích hợp mô hình, dẫn đến sự bùng nổ lan truyền về mức độ quan tâm. Bằng việc lặp lại chiến lược "món quà bất ngờ dịp lễ" này, DeepSeek dường như đang định vị V4 để chiếm lĩnh chu kỳ tin tức trong khi các đối thủ phương Tây tương đối im ắng.
Mặc dù chưa có thông báo chính thức, sự nhất quán của các tin đồn này—cùng với việc phát hành gần đây mô hình "cầu nối" V3.2 vào tháng 12 năm 2025—cho thấy công ty đang tuân theo một chu kỳ 12–14 tháng tích cực cho những bước nhảy lớn về kiến trúc. Lưu ý vận hành. Việc xác nhận độc lập về ngày phát hành cụ thể, tập tính năng hoặc mức độ sẵn sàng công khai vẫn đang chờ. Các báo cáo dựa trên thử nghiệm nội bộ và nguồn tin ẩn danh; lịch triển khai của DeepSeek trong quá khứ thường tung ra các biến thể và nhánh thử nghiệm (ví dụ V3.2 và V3.2-Exp) trước khi phát hành rộng rãi, và nhịp độ thông báo công khai của công ty cũng thay đổi. Độc giả và người dùng kỹ thuật nên coi thời gian là tạm thời cho đến khi DeepSeek đăng ghi chú phát hành chính thức hoặc có thông báo chính thức.
Những tính năng cốt lõi và cải tiến lập trình là gì?
Khía cạnh gây phấn khích nhất của các tin đồn về V4 là tuyên bố thống trị trong Lập trình AI và Sinh mã. Trong khi DeepSeek V3 là một mô hình tổng quát đáng gờm, V4 được mô tả là có "DNA kỹ thuật" ở cốt lõi.
1. Vượt qua Claude trong các benchmark mã hóa
Trong năm qua, Claude của Anthropic được xem là tiêu chuẩn vàng cho trợ lý mã hóa AI nhờ cửa sổ ngữ cảnh lớn và khả năng suy luận vượt trội. Tuy nhiên, các benchmark nội bộ bị rò rỉ từ DeepSeek cho thấy V4 đã đạt tỷ lệ vượt qua trên SWE-bench (Software Engineering Benchmark) cao hơn cả Claude và loạt GPT-4/5 hiện tại.
Các nguồn tin cho rằng V4 thể hiện:
- Sửa lỗi vượt trội: Tỷ lệ thành công cao hơn trong việc tự động giải quyết các issue trên GitHub mà không cần can thiệp của con người.
- Hoàn thành mã theo ngữ cảnh: Có khả năng dự đoán không chỉ dòng mã tiếp theo mà còn cả các khối hàm dựa trên kiến trúc của dự án xung quanh.
- Khả năng tái cấu trúc: Khác với các mô hình trước đây thường làm phá vỡ các phụ thuộc khi tái cấu trúc, V4 được cho là "hiểu" hiệu ứng lan truyền của thay đổi mã trên nhiều tệp.
2. Ngữ cảnh siêu dài cho codebase
DeepSeek V4 được đồn rằng tận dụng cơ chế Sparse Attention được giới thiệu thử nghiệm trong V3.2 để xử lý các cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ—có thể vượt quá 1 triệu token với độ trung thực cao. Điều này sẽ cho phép nhà phát triển tải lên toàn bộ kho mã (ví dụ một frontend React phức tạp và một backend Python) vào ngữ cảnh. Mô hình sau đó có thể thực hiện gỡ lỗi xuyên tệp và triển khai tính năng với hiểu biết "full-stack", một khả năng hiện vẫn là nút thắt cổ chai của nhiều mô hình.
Kiến trúc hội tụ và tiến hóa như thế nào?
DeepSeek V4 đại diện cho một sự chuyển dịch đáng kể trong cách cấu trúc các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Từ khóa trong ngành gắn với V4 là "Hội tụ kiến trúc."
Tích hợp khả năng tổng quát và suy luận
Trước đây, DeepSeek duy trì các dòng sản phẩm riêng: dòng V cho các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên tổng quát và dòng R (như DeepSeek-R1) cho suy luận và logic chuyên sâu.
Tin đồn cho rằng DeepSeek V4 sẽ hợp nhất hai con đường khác biệt này.
- Mô hình thống nhất: V4 được kỳ vọng sẽ là một mô hình duy nhất có thể chuyển động linh hoạt giữa "tạo nhanh" cho các truy vấn đơn giản và "suy luận sâu" (Chain of Thought) cho các bài toán lập trình hoặc toán học phức tạp.
- Kết thúc "router": Thay vì dùng một router bên ngoài để gửi prompt tới các mô hình khác nhau, bản thân kiến trúc V4 có thể sở hữu khả năng tư duy "System 2" của dòng R, khiến nó mạnh mẽ một cách liền mạch.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Một bài nghiên cứu gần đây do CEO DeepSeek Liang Wenfeng và đội ngũ của ông đồng tác giả đã trình bày chi tiết một kỹ thuật mới gọi là Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Các nhà phân tích tin rằng công nghệ này là "bí quyết" của V4.
- Giải quyết hiện tượng quên thảm họa: Trong quá trình huấn luyện truyền thống, thúc ép mô hình học các mẫu mã phức tạp mới thường làm suy giảm khả năng trò chuyện chung. mHC được cho là ổn định quá trình huấn luyện, cho phép V4 hấp thụ lượng lớn tài liệu kỹ thuật và mã mà không mất đi sắc thái hội thoại.
- Hiệu quả: Kiến trúc này cho phép mạng sâu hơn mà không tăng chi phí tính toán theo tuyến tính, duy trì danh tiếng của DeepSeek về việc cung cấp "hiệu năng SOTA (State of the Art) với mức giá chỉ bằng một phần."
V4 so sánh như thế nào với DeepSeek V3.2?
Để hiểu bước nhảy mà V4 đại diện, chúng ta cần nhìn vào DeepSeek V3.2, được phát hành cuối năm 2025 như một bản cập nhật hiệu năng tạm thời.
Nền tảng: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 là một cột mốc quan trọng. Nó giới thiệu DeepSeek Sparse Attention (DSA) và tinh chỉnh chiến lược định tuyến Mixture-of-Experts (MoE).
- Hiệu năng: V3.2 đã thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình open-weights và những gã khổng lồ độc quyền như GPT-4o. Nó xuất sắc ở toán học và lập trình ngữ cảnh ngắn nhưng vẫn khó duy trì tính mạch lạc trong các dự án phần mềm khổng lồ.
- Hạn chế: Dù V3.2 hiệu quả, về nền tảng nó vẫn là một tối ưu hóa của kiến trúc V3. Nó cần kỹ thuật prompt để mở khóa hết tiềm năng suy luận.
Suy đoán về V4 dựa trên hiệu năng của V3.2
Nếu V3.2 là bằng chứng khái niệm cho Sparse Attention, V4 là ứng dụng ở quy mô công nghiệp.
- Từ "Sparse" đến "Infinite" Context: Trong khi V3.2 thử nghiệm DSA để giảm sử dụng bộ nhớ, V4 nhiều khả năng tối ưu nó cho độ chính xác truy hồi. Người dùng V3.2 đôi khi báo cáo vấn đề "mất thông tin ở giữa" với các tài liệu dài; V4 được kỳ vọng sẽ giải quyết điều này, khiến nó đáng tin cậy cho việc phân tích các cẩm nang kỹ thuật 500 trang hoặc các codebase kế thừa.
- Từ "Code Assistant" đến "Software Engineer": V3.2 có thể viết các đoạn và hàm. V4 được thiết kế để hoạt động ở cấp độ mô-đun. Nếu V3.2 là một Lập trình viên Junior cần giám sát, V4 hướng tới trở thành một Lập trình viên Senior có thể kiến trúc giải pháp.
- Ổn định: V3.2 đôi khi mắc "vòng lặp ảo tưởng" trong các chuỗi suy luận dài. Việc tích hợp kiến trúc mHC trong V4 nhắm trực tiếp vào việc neo vững logic của mô hình, giảm tỷ lệ lỗi cú pháp trong mã sinh ra.
- Các lớp tối ưu hóa dành riêng cho mã. Vì V3.2 đã nhắm tới suy luận mạnh và hiệu năng agent, việc V4 nhấn mạnh vào mã hóa hàm ý bổ sung dữ liệu tiền huấn luyện tập trung vào mã, tinh chỉnh mới cho các tác vụ sửa chữa và tổng hợp mã, và có thể là các chiến lược giải mã dành riêng ưu tiên tính đúng đắn khi thực thi hơn là giải thích dài dòng. Các đánh giá cộng đồng mở và ghi chú benchmark cho V3.2 cho thấy DeepSeek đã cải thiện đều đặn ở các lĩnh vực này, và V4 hợp lý là bước tiếp theo.
- Biến thể sử dụng nhiều token hơn cho khả năng suy luận "maxed out". DeepSeek V3.2 đã giới thiệu "Speciale", một biến thể đánh đổi chi phí để đạt đỉnh suy luận. Sẽ hợp lý nếu DeepSeek cung cấp V4 theo tầng: một biến thể định hướng sản xuất, cân bằng chi phí và một biến thể cấp độ nghiên cứu, năng lực tối đa cho kỹ thuật chuyên sâu hoặc mục đích học thuật.
Kết luận: Kỷ nguyên mới cho AI open-weight?
Nếu các tin đồn là đúng, lần phát hành V4 dịp Tết Nguyên đán có thể đánh dấu một thời khắc mang tính bước ngoặt trong cuộc chạy đua vũ trang AI. Bằng cách nhắm vào phân khúc giá trị cao của Lập trình AI và dường như giải quyết được sự tích hợp giữa Suy luận và Khái quát hóa, DeepSeek đang thách thức sự thống trị của các gã khổng lồ đóng nguồn ở Thung lũng Silicon.
Đối với nhà phát triển và doanh nghiệp, tiềm năng của một mô hình ngang tầm hiệu năng lớp Claude 3.7 hoặc GPT-5—có thể được cung cấp với open weights hoặc mức giá API cạnh tranh mạnh—thật hấp dẫn. Trong khi chờ thông báo chính thức vào tháng Hai, có một điều rõ ràng: "Năm con Rắn" có thể sẽ bắt đầu bằng một python... script, được viết hoàn toàn bởi DeepSeek V4.
Nhà phát triển có thể truy cập deepseek v3.2 thông qua CometAPI ngay bây giờ. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình CometAPI trong Playground và tham khảo hướng dẫn API để biết chỉ dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Dùng thử miễn phí Deepseek v3.2!