去年7月，DeepSeek的下載量從高峰期的8000多萬暴跌至2000多萬，下滑了72.2%，成為互聯(lián)網(wǎng)熱議的話題。然而，據(jù)知情人士透露，DeepSeek即將重登王座，計劃在二月中旬發(fā)布新一代模型DeepSeek-V4，正值農(nóng)歷2026年新年期間，距離上一代模型DeepSeek-R1的發(fā)布正好一年。

這次發(fā)布的重點是代碼生成和處理能力。根據(jù)內(nèi)部基準測試，V4在編程任務(wù)上的表現(xiàn)超過了市場上的主流競品，如Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列。新模型解決了許多長期困擾AI發(fā)展的技術(shù)難題，可能徹底改變Vibe Coding產(chǎn)業(yè)。

報道中提到，DeepSeek-V4模型在整個訓練過程中理解數(shù)據(jù)模式的能力有所改進，且性能未出現(xiàn)衰減。這意味著模型不再只是死記硬背數(shù)據(jù)，而是能看透數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和邏輯。例如，之前的DeepSeek-R1模型在數(shù)strawberry里有幾個r時，由于不理解“數(shù)”這個概念，答案通常是錯誤的2而不是3。而DeepSeek-V4則會避免這種情況，前提是讓模型徹底理解某件事情。

此外，V4在不斷學習新東西或訓練時間加長的過程中，依然保持了極高的穩(wěn)定性和原有能力的完整性，沒有出現(xiàn)“災難性遺忘”或“模型坍塌”。這為構(gòu)建編程Agent提供了前置條件。以往的模型受限于上下文窗口或注意力機制的衰減，無法對龐大的項目進行修改，而V4可能是一個為“Agent時代”量身定制的模型。

一年前，DeepSeek-R1的發(fā)布證明了低成本研發(fā)路徑的可行性。如今，人工智能行業(yè)的關(guān)注焦點已經(jīng)轉(zhuǎn)向代碼生成，這是大模型能力的“試金石”。在當前的開發(fā)環(huán)境中，“Vibe Coding”要求AI不僅能補全代碼，還能理解開發(fā)者的意圖流，實現(xiàn)從自然語言到復雜工程邏輯的無縫轉(zhuǎn)化。DeepSeek似乎已經(jīng)準備好在新賽道上狂飆。

梳理DeepSeek團隊及核心人物梁文鋒在過去一年里的學術(shù)軌跡，可以發(fā)現(xiàn)一條清晰的技術(shù)演進路線。2025年9月，DeepSeek-R1的相關(guān)論文登上《Nature》封面，梁文鋒署名通訊作者。面對質(zhì)疑，DeepSeek團隊否認使用了OpenAI模型輸出進行蒸餾訓練，并公開了低成本數(shù)據(jù)：從V3-Base訓練到R1僅花費29.4萬美元。這些成果標志著DeepSeek在學術(shù)嚴謹性和技術(shù)原創(chuàng)性上獲得了國際認可。

真正佐證DeepSeek-V4在代碼方面有大幅突破的是2025年最后一天發(fā)表的論文《mHC：流形約束超連接》。這項研究解決了大模型在“做大”和“做復雜”過程中的穩(wěn)定性難題，意味著V4模型可能采用了這種全新架構(gòu)，從而在擁有更龐大參數(shù)量和更深層推理能力的同時，保持高效的訓練效率和穩(wěn)定性。

2026年1月初，DeepSeek將arXiV上的R1論文從原本的22頁擴充至86頁，披露了R1的完整訓練管線。業(yè)界推測，這種技術(shù)披露預示著下一代更強大的技術(shù)已經(jīng)成熟。與此同時，其他公司也在行動。九坤投資創(chuàng)始團隊發(fā)起成立的至知創(chuàng)新研究院發(fā)布了開源代碼大模型IQuest-Coder-V1，在SWE-benchVerified測試中取得了高分。字節(jié)跳動和阿里也推出了各自的AI編程工具，展示了跨應用操作等能力。

資本市場也迎來了大模型行業(yè)的收獲季。智譜AI和MiniMax成功上市，市值迅速增長，盡管高額的研發(fā)投入使兩家公司目前仍處于虧損狀態(tài)，但強勁的增長曲線證明了市場對于高質(zhì)量AI模型的付費意愿正在形成。全球目光再次聚焦到DeepSeek身上，他們即將在春節(jié)期間交出新的答卷。