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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