DeepSeek V4 将发布：聚焦编程能力突破，强化训练方法论
据 The Information 报道，中国AI初创公司 DeepSeek 正在为下一代大模型 V4 进行最后阶段的优化，预计将于2月中旬（农历新年前后）正式发布。该模型的核心升级方向为编程能力，已在公司内部多项编程基准测试中超越当前主流模型，包括部分海外头部厂商产品。
延续节奏优势，瞄准关键时间窗口
V4 是继2024年12月发布 V3 后的全新迭代。不同于常规版本更新，V4 被视为一次具有战略意义的阶段性总结。DeepSeek 去年春节前一周上线 R1 模型，成功实现传播密度与社区反馈最大化；此次再度选择农历新年节点，意在复刻这一高效节奏策略。
R1 与 V3 的双重铺垫
R1 作为开源推理模型，以“先思考、再作答”的显性推理路径和复杂任务下的稳定表现，赢得全球开发者关注；V3 则进一步打开国际技术视野。此后，DeepSeek 推出融合 R1 与 V3 的双引擎聊天产品，在国内迅速走红，从技术团队演变为代表工程实力与技术信心的行业符号。
中国模型加速出海，开源成共识
进入2025年，开源已成为中国大模型发展的主旋律。DeepSeek、MiniMax、智谱、月之暗面等公司密集发布模型，在全球开源生态中积极争夺话语权。中国模型在全球社区的存在感由此显著提升，V4 的发布也因此承载更高期待——它需回答的不仅是“性能是否更强”，更是“方法论是否成熟”。
超长上下文编程能力取得关键进展
当前披露信息显示，V4 在处理超长编程提示方面实现重要突破。该能力对真实软件工程场景至关重要——复杂项目依赖整段上下文而非单点指令。此外，多位知情人士指出，V4 在整个训练周期中数据模式理解更稳定，未出现常见性能回退现象。
受限条件下的方法论创新
在高端AI芯片获取受限背景下，DeepSeek 难以依靠堆算力对冲训练风险，转而聚焦训练策略优化。上周，其CEO梁文锋参与署名的研究论文提出一种新型训练架构，使模型扩展不再线性依赖芯片数量，为效率导向的技术路线提供了可行路径。
结构化推理能力提升
V4 的响应被评价为“结构感更强”：推理路径更清晰、任务拆解更可靠，面对复杂问题时更像一位耐心的工程师，而非急于输出结论的应试者。这标志着模型正从“结果正确”向“过程可解释、可信赖”演进。
技术成熟度的关键观测样本
目前 DeepSeek 尚未就 V4 发布计划作出官方回应。但在全球大模型竞争已进入“拼方法、拼效率”新阶段的当下，V4 很可能成为中国AI模型技术路线是否真正成熟的关键观测样本。
