跌落神壇？不，那是王者歸來前的蟄伏！

還記得去年7月嗎？當(dāng)DeepSeek下載量從8000多萬暴跌至2000多萬，下滑72.2%時，全網(wǎng)都在高呼"DeepSeek跌落神壇"。那時候，質(zhì)疑聲、嘲諷聲鋪天蓋地，仿佛這個曾經(jīng)的中國之光真的要黯然退場了。

但今天，我要告訴你們：你們都錯了！

據(jù)多位知情人士透露，DeepSeek即將重登王座！他們計劃在二月中旬——也就是農(nóng)歷2026年新年期間——發(fā)布新一代模型DeepSeek-V4！距離上一代模型DeepSeek-R1的發(fā)布，正好一年。

這一次，DeepSeek要徹底顛覆整個AI行業(yè)！

這次，DeepSeek瞄準(zhǔn)的是代碼生成！

如果說R1證明了推理能力，那么V4就是要證明：在代碼生成領(lǐng)域，DeepSeek已經(jīng)超越了所有對手！

根據(jù)DeepSeek內(nèi)部的基準(zhǔn)測試，V4在編程任務(wù)上的表現(xiàn)已經(jīng)超過了目前市場上的主流競品，包括Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列！

這意味著什么？這意味著，在程序員最關(guān)心的代碼生成領(lǐng)域，中國AI終于站到了世界之巔！

兩個關(guān)鍵突破，讓V4成為"Agent時代"的王者

第一個突破：真正理解，而不是死記硬背

還記得那個經(jīng)典的例子嗎？讓AI數(shù)"strawberry"里有幾個r。

以前的模型，包括DeepSeek-R1，往往只能根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來輸出答案。可訓(xùn)練數(shù)據(jù)恰好又是錯的，所以無論怎么思考，給出的答案大多數(shù)情況都是2，而不是正確的3。

但DeepSeek-V4將徹底杜絕這種情況！

V4模型在整個訓(xùn)練過程中，理解數(shù)據(jù)模式的能力得到了根本性改進(jìn)。它不再只是死記硬背數(shù)據(jù)，而是能看透數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和邏輯。

第二個突破：告別"災(zāi)難性遺忘"

在AI訓(xùn)練中，隨著模型不斷學(xué)習(xí)新東西，往往會出現(xiàn)"學(xué)了新的忘了舊的"或者模型變得不穩(wěn)定的情況。這種現(xiàn)象在業(yè)內(nèi)被稱為"災(zāi)難性遺忘"或"模型坍塌"。

但V4做到了！

在不斷變聰明、變復(fù)雜的過程中，V4依然保持了極高的穩(wěn)定性和原有能力的完整性，沒有出現(xiàn)任何"副作用"或能力倒退。

這恰恰是構(gòu)建編程Agent的前置條件！

在現(xiàn)代軟件工程中，一個微小的修改可能波及數(shù)個文件、數(shù)千行代碼的依賴關(guān)系。但以往的模型往往受限于上下文窗口或注意力機(jī)制的衰減，從而沒辦法對于龐大的項目進(jìn)行修改。

V4極有可能是一個為"Agent時代"量身定制的模型！

學(xué)術(shù)認(rèn)可，實(shí)力不容置疑

如果說這些還不夠說服你，那就看看學(xué)術(shù)界的認(rèn)可吧！

2025年9月，DeepSeek-R1的相關(guān)論文成功登上了頂級學(xué)術(shù)期刊《Nature》的封面，梁文鋒署名通訊作者。

面對審稿人關(guān)于是否使用了OpenAI模型輸出進(jìn)行蒸餾訓(xùn)練的尖銳質(zhì)疑，DeepSeek團(tuán)隊給出了明確的否認(rèn)，并首次公開了令人咋舌的低成本數(shù)據(jù)：

從V3-Base訓(xùn)練到R1，僅花費(fèi)了29.4萬美元！

當(dāng)然，這個成本僅指R1的后訓(xùn)練階段成本，不包含V3-Base基礎(chǔ)模型本身約600萬美元的訓(xùn)練投入。

但即便如此，這個成本也遠(yuǎn)低于國外大廠的投入！

數(shù)據(jù)公開后，以及《Nature》為此專門撰寫的社論，標(biāo)志著DeepSeek在學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性和技術(shù)原創(chuàng)性上獲得了國際最高認(rèn)可，徹底洗刷了外界對于中國大模型"套殼"或"跟隨"的刻板印象！

mHC架構(gòu)：為V4鋪平道路

真正能佐證DeepSeek-V4在代碼方面有大幅突破的證據(jù)，是2025年最后一天，DeepSeek團(tuán)隊發(fā)表的論文《mHC：流形約束超連接》。

代碼生成任務(wù)對模型的邏輯深度和上下文跨度有著極高的要求，這通常需要更大規(guī)模的模型參數(shù)和更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

然而，傳統(tǒng)的超連接架構(gòu)在模型規(guī)模擴(kuò)大時，會面臨嚴(yán)重的信號增益問題，最終導(dǎo)致訓(xùn)練過程極不穩(wěn)定甚至崩潰。

DeepSeek團(tuán)隊解決了這個難題！

他們提出了一種全新的架構(gòu)mHC，給狂奔的信號加了一道精密的閥門，將信號增益嚴(yán)格控制在1.6倍左右。

論文數(shù)據(jù)顯示，在3B、9B乃至18B參數(shù)規(guī)模的模型測試中，應(yīng)用了mHC架構(gòu)的模型在BIG-BenchHard推理基準(zhǔn)上提升了2.1%。

這項研究成果，實(shí)際上解決了大模型在"做大"和"做復(fù)雜"過程中的穩(wěn)定性難題。

這意味著V4模型將擁有前所未有的穩(wěn)定性和能力！

一年前，DeepSeek-R1的發(fā)布在行業(yè)內(nèi)引起了不小的波動。那款主打推理能力的模型證明了低成本研發(fā)路徑的可行性。

一年后的今天，人工智能行業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了顯著轉(zhuǎn)移。單純的文本生成或邏輯推理已不再是唯一的競爭高地，代碼生成正在演變?yōu)榇竽Ｐ湍芰Φ?試金石"！

在當(dāng)前的開發(fā)環(huán)境中，"Vibe Coding"成為新趨勢，要求AI不僅能補(bǔ)全代碼，更能理解開發(fā)者的意圖流，實(shí)現(xiàn)從自然語言到復(fù)雜工程邏輯的無縫轉(zhuǎn)化。

DeepSeek似乎已經(jīng)準(zhǔn)備好在新賽道上狂飆了！

二月中旬，農(nóng)歷新年期間，DeepSeek-V4即將發(fā)布。

這一次，中國AI能否再次震驚全世界？

讓我們拭目以待！

如果你也期待DeepSeek-V4的發(fā)布，請點(diǎn)贊、在看、轉(zhuǎn)發(fā)，讓更多人看到中國AI的力量！

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