跌落神壇?不,那是王者歸來前的蟄伏!
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還記得去年7月嗎?當DeepSeek下載量從8000多萬暴跌至2000多萬,下滑72.2%時,全網都在高呼"DeepSeek跌落神壇"。那時候,質疑聲、嘲諷聲鋪天蓋地,仿佛這個曾經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——也就是農歷2026年新年期間——發布新一代模型DeepSeek-V4!距離上一代模型DeepSeek-R1的發布,正好一年。
這一次,DeepSeek要徹底顛覆整個AI行業!
這次,DeepSeek瞄準的是代碼生成!
如果說R1證明了推理能力,那么V4就是要證明:在代碼生成領域,DeepSeek已經超越了所有對手!
根據DeepSeek內部的基準測試,V4在編程任務上的表現已經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,在程序員最關心的代碼生成領域,中國AI終于站到了世界之巔!
兩個關鍵突破,讓V4成為"Agent時代"的王者
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第一個突破:真正理解,而不是死記硬背
還記得那個經典的例子嗎?讓AI數"strawberry"里有幾個r。
以前的模型,包括DeepSeek-R1,往往只能根據訓練數據來輸出答案。可訓練數據恰好又是錯的,所以無論怎么思考,給出的答案大多數情況都是2,而不是正確的3。
但DeepSeek-V4將徹底杜絕這種情況!
V4模型在整個訓練過程中,理解數據模式的能力得到了根本性改進。它不再只是死記硬背數據,而是能看透數據背后的規律和邏輯。
第二個突破:告別"災難性遺忘"
在AI訓練中,隨著模型不斷學習新東西,往往會出現"學了新的忘了舊的"或者模型變得不穩定的情況。這種現象在業內被稱為"災難性遺忘"或"模型坍塌"。
但V4做到了!
在不斷變聰明、變復雜的過程中,V4依然保持了極高的穩定性和原有能力的完整性,沒有出現任何"副作用"或能力倒退。
這恰恰是構建編程Agent的前置條件!
在現代軟件工程中,一個微小的修改可能波及數個文件、數千行代碼的依賴關系。但以往的模型往往受限于上下文窗口或注意力機制的衰減,從而沒辦法對于龐大的項目進行修改。
V4極有可能是一個為"Agent時代"量身定制的模型!
學術認可,實力不容置疑
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如果說這些還不夠說服你,那就看看學術界的認可吧!
2025年9月,DeepSeek-R1的相關論文成功登上了頂級學術期刊《Nature》的封面,梁文鋒署名通訊作者。
面對審稿人關于是否使用了OpenAI模型輸出進行蒸餾訓練的尖銳質疑,DeepSeek團隊給出了明確的否認,并首次公開了令人咋舌的低成本數據:
從V3-Base訓練到R1,僅花費了29.4萬美元!
當然,這個成本僅指R1的后訓練階段成本,不包含V3-Base基礎模型本身約600萬美元的訓練投入。
但即便如此,這個成本也遠低于國外大廠的投入!
數據公開后,以及《Nature》為此專門撰寫的社論,標志著DeepSeek在學術嚴謹性和技術原創性上獲得了國際最高認可,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: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,是2025年最后一天,DeepSeek團隊發表的論文《mHC:流形約束超連接》。
代碼生成任務對模型的邏輯深度和上下文跨度有著極高的要求,這通常需要更大規模的模型參數和更深的網絡結構。
然而,傳統的超連接架構在模型規模擴大時,會面臨嚴重的信號增益問題,最終導致訓練過程極不穩定甚至崩潰。
DeepSeek團隊解決了這個難題!
他們提出了一種全新的架構mHC,給狂奔的信號加了一道精密的閥門,將信號增益嚴格控制在1.6倍左右。
論文數據顯示,在3B、9B乃至18B參數規模的模型測試中,應用了mHC架構的模型在BIG-BenchHard推理基準上提升了2.1%。
這項研究成果,實際上解決了大模型在"做大"和"做復雜"過程中的穩定性難題。
這意味著V4模型將擁有前所未有的穩定性和能力!
一年前,DeepSeek-R1的發布在行業內引起了不小的波動。那款主打推理能力的模型證明了低成本研發路徑的可行性。
一年后的今天,人工智能行業的關注焦點已經發生了顯著轉移。單純的文本生成或邏輯推理已不再是唯一的競爭高地,代碼生成正在演變為大模型能力的"試金石"!
在當前的開發環境中,"Vibe Coding"成為新趨勢,要求AI不僅能補全代碼,更能理解開發者的意圖流,實現從自然語言到復雜工程邏輯的無縫轉化。
DeepSeek似乎已經準備好在新賽道上狂飆了!
二月中旬,農歷新年期間,DeepSeek-V4即將發布。
這一次,中國AI能否再次震驚全世界?
讓我們拭目以待!
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