在中国春节前的平静数周里，AI 行业却因谣言、技术泄露与战略信号的熟悉组合而热闹非凡。DeepSeek 正准备在二月中旬推出其下一代旗舰——DeepSeek V4。消息人士称，此次发布将格外强调 AI 编程与长上下文代码理解，内部基准测试据称在编码任务上使 V4 领先于部分竞争对手。
DeepSeek V4 何时发布？
DeepSeek V4 是在 2026 年二月中旬，与中国春节同步。这一时间安排并非巧合；它遵循公司既定的战略模式。
行业分析师回忆，DeepSeek 在 2025 年春节前推出了其突破性的推理模型 DeepSeek-R1。那次发布吸引了全球开发者的关注，他们利用假期空档进行测试与集成，引发了病毒式传播。通过重复这种“假期惊喜”策略，DeepSeek 似乎正将 V4 定位为在西方竞争对手相对安静时主导新闻周期。
尽管官方公告尚未发布，但这些传闻的一致性——再加上 2025 年 12 月发布的 V3.2“桥接”模型——表明公司正在遵循针对重大架构跃迁的积极 12 至 14 个月周期。运营注意事项。关于具体发布日期、功能集或公开可用性的独立确认仍在等待中。相关报道依赖内部测试和匿名消息来源；DeepSeek 过去在更广泛公开之前曾部署变体和实验分支（例如 V3.2 和 V3.2-Exp），且公司的公开公告节奏也有所变化。读者与技术用户在 DeepSeek 发布官方版本说明或正式公告之前，应将时间安排视为临时信息。
核心特性与编程增强有哪些？
关于 V4 最令人振奋的传闻，是其在 AI 编程与代码生成 方面的主导地位。虽然 DeepSeek V3 是强大的通用模型，V4 被描述为在核心层面拥有“工程 DNA”。
1. 在编码基准上超越 Claude
过去一年，Anthropic 的 Claude 因其超大上下文窗口和卓越的推理能力，被广泛视为 AI 编码辅助的黄金标准。然而，来自 DeepSeek 的泄露内部基准显示，V4 在 SWE-bench（软件工程基准）通过率 上已超过 Claude 和当前 GPT-4/5 系列。
消息称 V4 体现出：
- 更强的缺陷修复能力： 在无人干预的情况下自主解决 GitHub 问题的成功率更高。
- 具备上下文的代码补全： 不仅能预测下一行代码，还能依据项目周边架构生成整段函数块。
- 重构能力： 与以往常在重构时破坏依赖的模型不同，V4 据称“理解”跨多文件的代码变更涟漪效应。
2. 面向代码库的超长上下文
据传，DeepSeek V4 将利用在 V3.2 中实验性引入的 Sparse Attention（稀疏注意力） 机制来处理超大上下文窗口——潜在地超过 100 万 tokens 且保持高保真。这将允许开发者将整个仓库（例如复杂的 React 前端与 Python 后端）上传到上下文中。模型随后可在“全栈”全栈 理解下执行跨文件调试与特性实现，而这仍是许多现有模型的瓶颈。
架构如何融合与演进？
DeepSeek V4 代表了大型语言模型（LLM）结构上的重大转变。与 V4 相关的行业流行语是 “架构收敛”。
通用能力与推理能力的整合
此前，DeepSeek 维持着两条独立产品线：面向通用自然语言任务的 V 系列，以及强调深度推理与逻辑的 R 系列（如 DeepSeek-R1）。
传言显示，DeepSeek V4 将融合这两条截然不同的路径。
- 统一模型： 预计 V4 将以单一模型的形式存在，对简单查询进行“快速生成”，对复杂编程或数学问题进行“深度推理”（Chain of Thought）式动态切换。
- “路由器”的终结： V4 架构本身或将内生具备 R 系列的“系统 2”思维能力，而非使用外部路由器将提示分派到不同模型，从而实现无缝强大。
Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC）
DeepSeek CEO 梁文峰及其团队最近发表的研究论文详细介绍了一项名为 Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC） 的新技术。
分析师认为这项技术是 V4 的“秘密武器”。
- 解决灾难性遗忘： 在传统训练中，推动模型学习新的复杂编码模式常会降低其通用聊天能力。mHC 据称稳定了训练过程，使 V4 能在吸收海量技术文档与代码的同时，保留其会话细腻性。
- 效率： 该架构允许更深的网络而不线性增加算力成本，延续了 DeepSeek 以更低价格提供 “SOTA（State of the Art）” 性能的声誉。
V4 与 DeepSeek V3.2 有何比较？
要理解 V4 所代表的跃迁，我们必须回顾 DeepSeek V3.2，它于 2025 年末作为高性能的过渡更新发布。
基础：DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 是至关重要的里程碑。它引入了 DeepSeek Sparse Attention（DSA，稀疏注意力） 并优化了 Mixture-of-Experts（MoE，专家混合）路由策略。
- 性能： V3.2 成功弥合了开源权重模型与 GPT-4o 等专有巨头之间的差距。它在数学与短上下文编码方面表现出色，但在维护大型软件项目的一致性上仍有困难。
- 局限： 尽管 V3.2 高效，但从根本上仍是对 V3 架构的优化。它需要提示工程才能释放其全部推理潜力。
基于 V3.2 表现对 V4 的推测
如果说 V3.2 是稀疏注意力的概念验证，那么 V4 则是产业级应用。
- 从“稀疏”到“无限”上下文： V3.2 通过 DSA 实验性地减少内存占用，而 V4 很可能将其优化为检索准确性。V3.2 的用户偶尔报告长文档存在“中部迷失”问题；预计 V4 将解决这一痛点，使其能可靠地分析 500 页技术手册或遗留代码库。
- 从“代码助手”到“软件工程师”： V3.2 能编写片段与函数。V4 则被设计为在模块层面运作。若说 V3.2 像需要监督的初级开发者，V4 旨在成为可架构解决方案的高级开发者。
- 稳定性： V3.2 偶尔在长推理链中出现“幻觉循环”。V4 中集成的 mHC 架构正是为让模型逻辑更扎根，从而降低生成代码的语法错误率。
- 专用的代码优化层。 由于 V3.2 已瞄准强推理与智能体表现，V4 对编码的强调意味着加入以代码为中心的预训练数据、在代码修复与合成任务上的新微调，以及可能的专用解码策略，以可执行正确性优先于冗长解释。开源社区的评测与 V3.2 的基准注记显示 DeepSeek 一直在稳步改进，V4 合理地是下一步。
- 面向“满载”推理的更高 token 使用变体。 DeepSeek 的 V3.2 推出了“Speciale”变体，以成本换取峰值推理。DeepSeek 很可能将 V4 分层提供：面向生产、成本均衡的变体，以及面向密集工程或学术用途的研究级、最大能力变体。
结论：开放权重 AI 的新纪元？
若传闻成真，春节时期的 DeepSeek V4 发布可能标志着 AI 军备竞赛的关键时刻。通过聚焦高价值垂直领域 AI 编程 并似乎解决了 推理 与 泛化 的整合，DeepSeek 正在挑战硅谷闭源巨头的主导地位。
对开发者与企业来说，一个可与 Claude 3.7 或 GPT-5 级别表现竞争、且可能以开放权重或激进 API 定价提供的模型，极具吸引力。在我们等待二月的官方公告之际，有一点是明确的：“蛇年”很可能以一个由 DeepSeek V4 完整编写的 python……脚本开场。
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