
DeepSeek的“复仇”?V4剑指代码领域,欲借“流形约束”终结GPT与Claude时代

去年经历下载量“腰斩”、被唱衰“跌落神坛”的DeepSeek,正密谋一场颠覆性的归来。据多位知情人士透露,DeepSeek计划于2026年农历新年前后(二月中旬)发布新一代旗舰模型——DeepSeek-V4。其主攻方向,将是当前AI产业竞争最激烈、也最具商业价值的赛道:代码生成与软件工程。
本次DeepSeek-V4的发布,核心聚焦于代码能力。根据内部流出的基准测试数据,V4在编程任务上的表现,已经超越了当前市场公认的“代码之王”——Anthropic的Claude,以及行业巨头OpenAI的GPT系列。

这并非一次简单的性能迭代。报道指出,V4有望彻底改变“Vibe Coding”(氛围编程)产业。这意味着,开发者将能用更自然的语言,更精准地向AI描述意图,而V4能将这种“感觉”转化为结构严谨、逻辑自洽的复杂工程代码,实现从“代码补全”到“工程构建”的跨越。
V4的强大之处,在于其底层技术的突破。报道中提到一个关键信息:“DeepSeek-V4模型在整个训练过程中理解数据模式的能力也有所改进,且性能未出现衰减。”
相比于前代模型(如R1在“strawberry有几个r”问题上暴露的缺陷),V4不再仅仅是记忆训练数据,而是真正理解了任务背后的逻辑。这解决了AI“知其然,而不知其所以然”的根本问题。

在AI训练中,模型学习新知识后往往会丢失旧知识,即“灾难性遗忘”。V4攻克了这一难题,能够在不断“变聪明”的过程中,维持能力的稳定性和完整性。这对于需要处理庞大、长周期项目的编程Agent而言,是不可或缺的前提。
如果说上述是V4的“外在表现”,那么DeepSeek团队在2025年12月31日发表的论文**《mHC:流形约束超连接》(mHC: Manifold-constrained Hyper-Connections)**,则揭示了其“内在力量”的源泉。

这篇论文直指大规模AI模型训练的“阿喀琉斯之踵”——当模型参数和网络深度增加时,传统的超连接架构会因信号增益问题导致训练极不稳定甚至崩溃。
“mHC”架构的提出,正是为了解决这一难题。它通过一种创新的流形约束方法,确保了在构建超大规模、超深度网络时,训练过程的稳定性和效率。这为V4实现前所未有的复杂度和性能,提供了坚实的基础架构保障。

回顾过去一年,DeepSeek-R1以极低的成本证明了高效研发路径的可行性,并凭借《Nature》封面论文获得了全球顶级的学术认可,彻底甩掉了“跟随者”的标签。
如今,从R1的推理突破,到V4的代码攻坚,再到mHC的架构革命,一条清晰而扎实的技术演进路线已然铺开。

世界是否将迎来第二次被DeepSeek震惊?答案或许就在二月。一场由代码引发的AI新风暴,正在酝酿。
看看网友怎么说!
DeepSeek是我写材料最得力的助手,一个星期的活儿,一个下午就干完了,而且质量超高

我感觉deepseek就是一位百问不烦的老师,你要是哪方面不懂你就让它通俗点解释一下

Deepseek颠覆了传统的搜索认知,可以不厌其烦向他请教,直到弄通搞懂。替代了多少无效搜索,使人机互动走向智能化专业化。

说那么,普通人听不懂也不会用。就跟当年的乔布斯一样,光整电路板软件,销售商都不乐意,消费者不是大学生,只有便利,好用,才是王道

小编有话说!
对此,大家是如何看待此事的呢?
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