先說結(jié)論：這次不是吹牛編程能力到底有多強(qiáng)？?全項目理解：一次性看懂?dāng)?shù)十萬行跨文件代碼及調(diào)用關(guān)系?自動化重構(gòu)：自動進(jìn)行項目重構(gòu)、漏洞檢測與測試用例生成?設(shè)計圖轉(zhuǎn)代碼：Design2Code 準(zhǔn)確率達(dá) 92%，響應(yīng)延遲 4 秒五大技術(shù)亮點1. 萬億參數(shù) MoE 架構(gòu)2. 100萬 Token 上下文窗口?可以一次性處理《三體》全集?可以分析整套法律合同?可以理解數(shù)十萬行代碼工程3. Engram 條件記憶機(jī)制4. 國產(chǎn)芯片深度適配5. 原生多模態(tài)架構(gòu)產(chǎn)品端的變化對開發(fā)者意味著什么？對行業(yè)意味著什么？寫在最后1API 定價：預(yù)計比 Claude 便宜 10-30 倍2上下文窗口：100萬 Token，可以處理整個項目3國產(chǎn)算力：華為昇騰深度適配，自主可控

昨天刷到一個消息，整個人都精神了。

DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒在內(nèi)部溝通中透露，DeepSeek V4 將于 4 月下旬正式發(fā)布。

更關(guān)鍵的是，泄露的基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)顯示：V4 在 HumanEval 編程測試中得分90%，超越了 Claude 的 88% 和 GPT-4 的 82%。

這是國產(chǎn)大模型首次在編程能力上超越硅谷頭部玩家。

我翻了十幾篇報道，把 V4 的關(guān)鍵信息都整理出來了。如果你是開發(fā)者，或者關(guān)注 AI 行業(yè)，這篇文章值得看完。

DeepSeek V4 的消息從去年下半年就開始傳，中間跳票了好幾次，"被發(fā)布"的烏龍新聞也不少。

但這次不一樣。

第一，創(chuàng)始人親自背書。梁文鋒在內(nèi)部溝通中明確說了"4月下旬發(fā)布"，這是官方層面的確認(rèn)。

第二，產(chǎn)品端已經(jīng)動了。4月8日，DeepSeek 上線了"快速模式"和"專家模式"，官方明確回應(yīng)"專家模式是 V4 版本更新的核心功能"。灰度測試界面還出現(xiàn)了"視覺模式"選項，暗示 V4 將具備原生多模態(tài)能力。

第三，基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)流出。HumanEval 得分 90%，這個數(shù)據(jù)來自泄露的內(nèi)部測試，雖然不是官方發(fā)布，但多家媒體都有報道，可信度較高。

簡單說，這次是真的要來了。

先看數(shù)據(jù)。

模型: DeepSeek V4 | HumanEval 得分: 90%

模型: Claude Opus 4.5 | HumanEval 得分: 88%

模型: GPT-4 | HumanEval 得分: 82%

HumanEval 是 AI 編程能力的標(biāo)準(zhǔn)測試，簡單理解就是"10道編程題能做對幾道"。

V4 能做對 9 道，Claude 能做對 8.8 道，GPT-4 能做對 8.2 道。

差距看起來不大，但這是首次有國產(chǎn)模型在這個測試中超越硅谷頭部。

更關(guān)鍵的是，V4 不只是"幫你寫代碼"，而是"幫你做軟件工程"：

有開發(fā)者實測，讓 V4 寫一個 p5.js 模擬小球在旋轉(zhuǎn)六邊形內(nèi)彈跳的程序，結(jié)果軌跡精準(zhǔn)、物理邏輯嚴(yán)密。

說實話，這個能力已經(jīng)接近"初級工程師"的水平了。

V4 采用萬億參數(shù)混合專家架構(gòu)，但每次推理只激活約 370 億參數(shù)。

這意味著什么？

同樣的能力，十分之一的成本。

速度提升 35 倍，能耗降低 40%，API 價格預(yù)計比 GPT-5 和 Claude 便宜 10-30 倍。

這是 V4 最讓我震撼的一點。

100萬 Token 是什么概念？

對比一下：Claude Opus 4.5 是 200K，GPT-4o 是 128K。V4 是它們的 5-8 倍。

而且檢索速度接近 O(1)，百萬文本細(xì)節(jié)查詢秒響應(yīng)。

這是一個很聰明的架構(gòu)創(chuàng)新。

傳統(tǒng) Transformer 把所有知識塞進(jìn)參數(shù)，容易導(dǎo)致長上下文檢索衰退。

V4 把"記憶存儲"和"推理計算"分開，類似人類大腦的海馬體和皮層分工。

結(jié)果：記憶準(zhǔn)確率達(dá)到 98.2%，比 GPT-4o 高 8.5 個百分點。

V4 優(yōu)先支持華為昇騰、寒武紀(jì)、海光等國產(chǎn) GPU。

通過重寫底層算子，國產(chǎn)芯片推理速度提升 35 倍，達(dá)到 80 tokens/s。

這意味著什么？

從模型到硬件的全鏈路自主可控。

V4 不是"文本模型 + 視覺插件"的拼接，而是原生多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu)。

圖文音視頻映射到同一語義空間，理解更深入，生成更自然。

4月8日，DeepSeek 上線了模式分層設(shè)計：

模式: 快速模式 | 用途: 日常對話、即時響應(yīng) | 特點: 支持圖片、文件識別

模式: 專家模式 | 用途: 復(fù)雜推理、數(shù)學(xué)、編程 | 特點: 深度思考，高峰可能排隊

這個設(shè)計很聰明。

簡單問題用輕量模型，復(fù)雜問題用強(qiáng)力模型，既節(jié)省成本，又保證質(zhì)量。

灰度測試界面還出現(xiàn)了"視覺模式"選項，雖然還沒全面開放，但暗示 V4 的多模態(tài)能力即將落地。

我看了下 V4 的編程能力，有幾個關(guān)鍵點：

第一，代碼生成更準(zhǔn)確。

HumanEval 90% 的得分，意味著大多數(shù)編程任務(wù) V4 都能搞定。

第二，項目級理解能力。

100萬 Token 上下文，可以一次性理解整個項目，不用分段處理。

第三，自動化程度更高。

自動重構(gòu)、漏洞檢測、測試用例生成，這些以前需要人工做的事情，V4 可以自動完成。

第四，成本更低。

API 價格預(yù)計比 GPT-5 和 Claude 便宜 10-30 倍，對高頻調(diào)用的開發(fā)者來說是重大利好。

第一，國產(chǎn) AI 首次在核心能力上超越硅谷。

編程能力是大模型的"試金石"，V4 的突破意味著國產(chǎn) AI 已經(jīng)進(jìn)入世界第一梯隊。

第二，從"價格戰(zhàn)"轉(zhuǎn)向"能力戰(zhàn)"。

以前國產(chǎn) AI 靠便宜搶市場，現(xiàn)在靠能力說話。

第三，國產(chǎn)算力生態(tài)加速成熟。

V4 與華為昇騰深度綁定，意味著國產(chǎn) AI 產(chǎn)業(yè)鏈正在形成閉環(huán)。

DeepSeek V4 的發(fā)布，是國產(chǎn) AI 的一個里程碑。

從 V1 到 V4，DeepSeek 用不到兩年時間完成了三次關(guān)鍵躍遷。這次 V4 在編程能力上超越 Claude 和 GPT，標(biāo)志著國產(chǎn)大模型已經(jīng)從"追趕者"變成"領(lǐng)跑者"。

4月下旬，V4 正式發(fā)布后，我會第一時間實測，給大家?guī)砀敿?xì)的評測。

如果你是開發(fā)者，建議關(guān)注這三點：

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