在臨近中國春節的寧靜幾週裡，AI 行業正因熟悉的傳聞、技術洩漏與戰略信號而熱議不斷。DeepSeek 正準備於二月中旬發布其下一代旗艦 DeepSeek V4。消息指出此次版本將格外強調 AI 程式設計與長上下文程式碼理解，內部評測據稱使 V4 在編碼任務上領先部分競爭對手。
DeepSeek V4 何時發布？
DeepSeek V4 預計在 2026 年 2 月中旬，與中國春節時間相吻合。此時機並非巧合；它延續了公司既定的策略模式。
業界分析師回憶到，DeepSeek 在 2025 年春節前夕發布了其劃時代的推理模型 DeepSeek-R1。該次發布吸引了全球開發者，他們利用假期空檔測試並整合該模型，最終引發爆炸性關注。透過重複這一「假期驚喜」策略，DeepSeek 似乎正將 V4 置於新聞週期的中心，而此時西方競爭對手相對沉寂。
儘管尚未有官方公告，這些傳言的一致性——再加上 2025 年 12 月推出的 V3.2「橋接」模型——表明公司正遵循積極的 12 至 14 個月重大架構躍遷週期。運營注意事項。對具體發布日期、功能集或公開可用性的獨立確認仍待定。報告依賴內部測試與匿名消息來源；DeepSeek 過往在更廣泛公開發布前曾部署變體與實驗分支（例如 V3.2 與 V3.2-Exp），且公司的公開公告節奏亦有變化。讀者與技術用戶在 DeepSeek 發布官方版本說明或正式公告前，應將時間安排視為暫定。
核心特性與程式開發增強有哪些？
關於 V4 傳聞中最令人振奮的部分是其在 AI 程式設計與程式碼生成 的主導地位。雖然 DeepSeek V3 是強大的通才，V4 被形容為擁有「工程基因」的核心。
1. 在編碼評測中超越 Claude
過去一年，Anthropic 的 Claude 因其大型上下文視窗與優越的推理能力，而普遍被視為 AI 編碼輔助的黃金標準。然而，DeepSeek 洩漏的內部基準顯示，V4 已在 SWE-bench（Software Engineering Benchmark） 的通過率上超越 Claude 與當前 GPT-4/5 系列。
消息稱 V4 展現了：
- 更優的錯誤修復： 在無人干預的情況下自主解決 GitHub 問題的成功率更高。
- 具情境化的程式碼補全： 不僅能預測下一行程式碼，還可根據周邊專案架構生成整個函式區塊。
- 重構能力： 有別於過往模型在重構時常破壞相依性，V4 據稱可「理解」跨多檔案的變更連鎖效應。
2. 超長上下文的程式碼庫處理能力
傳聞 DeepSeek V4 將利用在 V3.2 中試驗的 Sparse Attention 機制來處理超大上下文視窗——可能高於 100 萬 tokens，且具高保真度。這將使開發者能將整個倉庫（例如複雜的 React 前端與 Python 後端）上傳至上下文。該模型可在「全端」理解下進行跨檔案除錯與功能實作，這仍是許多現有模型的瓶頸。
架構如何融合與演進？
DeepSeek V4 代表著大型語言模型（LLM）結構的重大轉變。與 V4 相關的業界流行語是 「架構融合」。
通用與推理能力的整合
此前，DeepSeek 維持著兩條產品線：面向通用自然語言任務的 V 系列，以及針對強推理與邏輯的 R 系列（如 DeepSeek-R1）。
傳聞指出，DeepSeek V4 將合併這兩條截然不同的路線。
- 統一模型： V4 預計是一個可在簡單查詢時動態切換「快速生成」，在複雜程式或數學問題時切換至「深度推理」（Chain of Thought）的單一模型。
- 「路由器」的終結： V4 架構本身可能內建 R 系列的「System 2」思考能力，而非使用外部路由器將提示導向不同模型，讓其更為無縫強大。
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
DeepSeek 執行長梁文峰及其團隊近期的一篇研究論文詳述了一項名為 Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) 的新技術。
分析師認為這項技術是 V4 的「秘方」。
- 解決災難性遺忘： 在傳統訓練中，推動模型學習新的複雜編碼模式往往會削弱其通用聊天能力。mHC 據稱可穩定訓練過程，讓 V4 在吸收大量技術文件與程式碼的同時，仍不失對話細膩度。
- 效率： 此架構允許更深的網路而不使計算成本線性增加，維持 DeepSeek 一貫的「以更低價格提供 SOTA（State of the Art）效能」的名聲。
V4 與 DeepSeek V3.2 的比較如何？
要理解 V4 的躍升，我們必須回看 DeepSeek V3.2，其於 2025 年底作為高效能的過渡更新發布。
基礎：DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 是關鍵里程碑。它引入了 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 並優化了 Mixture-of-Experts (MoE) 路由策略。
- 效能： V3.2 成功縮小了開放權重模型與 GPT-4o 等專有巨頭之間的差距。它在數學與短上下文編碼方面表現出色，但在維持龐大軟體專案的一致性上仍有困難。
- 限制： 雖然 V3.2 高效，仍本質上是 V3 架構的優化。它需要提示工程才能完全釋放推理潛力。
依據 V3.2 的表現推測 V4
若說 V3.2 是 Sparse Attention 的概念驗證，V4 則是工業級應用。
- 從「稀疏」到「近乎無限」的上下文： V3.2 以 DSA 降低記憶體使用，V4 則可能為 retrieval accuracy 進行優化。V3.2 使用者偶爾回報長文檔出現「中段遺失」問題；V4 預期會解決此情況，使其能可靠分析 500 頁技術手冊或傳承程式碼庫。
- 從「程式助理」到「軟體工程師」： V3.2 能撰寫程式片段與函式。V4 旨在於 模組 層級運作。若 V3.2 是需要監督的初階開發者，V4 則立志成為能規劃架構的資深工程師。
- 穩定性： V3.2 在長鏈推理中偶爾會出現「幻覺迴圈」。V4 中整合的 mHC 架構正是為了錨定模型邏輯，降低生成程式碼中的語法錯誤率。
- 專用的程式碼優化層。 鑑於 V3.2 已聚焦強推理與代理表現，V4 對編碼的強調意味著加入以程式碼為中心的預訓練資料、在程式修復與合成任務上的新微調，並可能採用偏好可執行正確性而非冗長解釋的專用解碼策略。開源社群的評測與基準筆記顯示 DeepSeek 在這些領域持續精進，而 V4 合理地是下一步。
- 更高 token 使用量的變體，用於「滿載」推理。 DeepSeek 的 V3.2 推出了「Speciale」變體，以成本換取峰值推理。DeepSeek 提供 V4 分級的作法是合乎情理的：一個面向生產、成本平衡的變體，以及一個面向密集工程或學術用途的研究級、最大能力變體。
結論：開放權重 AI 的新時代？
若傳聞屬實，春節檔的 DeepSeek V4 釋出可能標誌著 AI 軍備競賽的關鍵時刻。透過瞄準高價值的 AI 程式設計 垂直領域，並似乎解決了 推理 與 泛化 的整合問題，DeepSeek 正在挑戰矽谷閉源巨頭的主導地位。
對開發者與企業而言，一個可與 Claude 3.7 或 GPT-5 同級表現匹敵、且可能提供開放權重或激進 API 定價的模型，無疑令人振奮。在我們等待二月的官方公告之際，有一點很清楚：蛇年可能會以一段 Python……腳本開場，且由 DeepSeek V4 全程撰寫。
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