值得收藏：DeepSeek V4即将发布：不卷推理，卷编程，国产AI能打！

Ne0inhk

23 Mar 2026 — 16 min read

DeepSeek将于2024年2月中旬发布新一代旗舰模型V4，主打强劲代码生成能力，在代码生成领域表现优于行业领先模型。V4采用全新mHC训练架构，解决了传统残差连接在超大规模模型中的不稳定问题，实现模型规模扩大而不增加芯片投入。DeepSeek的V3.2模型已获市场认可，月活用户激增90%，V4有望再次引发中美AI公司部署跟进，展现中国AI技术自信。

新模型V4终于要来了

不卷推理，卷编程

你可以一直相信国产AI能打

【#DeepSeek春节发布计划曝光# 】

1月9日消息，据⁠The ‍Information援引知情人士透露，深度求索（DeepSeek）将在2月中旬农历新年前后，即未来几周内推出具有强大编码能力的新一代旗舰级AI模型，它主打强劲的代码生成能力。

据称，这款代号为V4的新模型，是DeepSeek于2024年12月发布的V3模型的迭代版本。DeepSeek员工基于公司内部基准开展的初步测试显示，该模型在代码生成领域的表现优于Anthropic、Claude、GPT等行业领先模型。

DeepSeek于2025年12月发布的V3.2模型在某些基准测试中优于OpenAI GPT-5和谷歌Gemini 3.0 Pro。即将到来的V4模型备受业界瞩目。

V4模型有望在超长代码提示词的处理与解析方面进一步突破，这对于从事复杂软件项目开发的工程师而言，具备显著的应用优势。此外，V4在训练全流程中对数据模式的理解能力也得到优化，且未出现性能衰减问题。

在时间上，DeepSeek计划在2月中旬农历新年期间发布V4，但具体日期可能会有所调整。DeepSeek上一款旗舰机型R1于一年前的1月20日发布，恰好在中国为期一周的农历新年假期前一周，以开源低成本和高性能“推理型”模型震动了硅谷与华尔街，一举将DeepSeek及杭州AI六小龙推向全球舞台。

V4无疑将再次引发广泛关注和中美AI公司部署跟进。

之前1月1日，DeepSeek发表了一篇由CEO梁文锋联合署名的研究论文，提出一种全新神经网络训练优化方案mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections），该架构能支持研发人员在不按比例增加芯片投入的前提下，构建参数规模更大的AI模型。这表明DeepSeek的技术创新步伐仍在持续迈进。

论文中有一句话，“这一结论得到了我们内部大规模训练实验的进一步证实”（This conclusion is further corroborated by our in-house large-scale training experiments），已经在暗示新模型要来了。

AI模型的训练需要基于海量数据集开展反复学习，但在多轮次训练过程中，数据模式的识别精度往往会出现衰减。拥有大规模AI芯片集群的研发机构，通常可以通过增加训练轮次来解决这一问题。

用户或许会发现，V4模型输出的答案逻辑更为严谨清晰，这一特征体现出该版本模型具备更强的推理能力，在执行复杂任务时的可靠性也将大幅提升。

AICPB数据显示，中国AI初创公司DeepSeek对其旗舰聊天机器人进行了升级，新增了先进的“思考”功能。其12月份的月活跃用户数激增90%，接近1.315亿。

此次未公开的更新包括深度研究模式和时间轴界面，其中“交错思考”功能已在12月初发布的V3.2版本中引入。DeepSeek表示，该版本可与Gemini 3 Pro相媲美。分析师预计，DeepSeek将在2月中旬春节前推出一款全新旗舰版本。

2026年初，彭博社提醒华尔街乃至世界：Get Ready to Talk About DeepSeek Again。

Deepseek的又一历史性时刻：新论文mHC流形约束超连接，将深度学习领域的残差连接直接推向了新高度，升级了深度学习基石，解决了AI领域最古老的问题之一（使用了一种已有60年历史的算法）。

随着AI架构越来越深、越复杂，比如具有数百条残差路径的Transformer、多分支视觉模型、具有跨模块反馈的代理系统等，现代神经网络在规模扩大时会变得不稳定。

深度学习过去十多年，残差连接（ResNet）几乎定义了所有大模型的骨架。但当模型走向超大规模，传统单一路径设计已触及天花板。

2015年以后，业内通常使用的残差连接方式是Resnet，训练模型时有很多层，为了让后面的层知道前面信息，每一层都传递信息，导致最后一层收到以前所有层的信号，一下子噪音太大（信息量太大）容易导致AI训练崩溃。

为了改善残差连接性能，Deepseek团队2024年9月提出HC，相当于把Resnet从单条高速连接残差扩展到4条，性能有所提升，但经常还是梯度大爆炸不稳定。

今年1月1号，DeepSeek发布mHC架构，为神经网络的拓扑演进提供了新视角，相当于每个人都发了一个智能导航系统，实时引导数据从不同的高速公路走，保证进来多少车、出去也是多少车，车速依旧快，不再撞车，解决了HC不稳定的问题。

mHC也就是流形约束确保信号传递和梯度同时有保障。

一项架构上的小改动，mHC却带来了巨大的理念转变。分析师们认为，这个训练AI的新方法可能会对整个AI行业产生深远影响。

新论文由Deepseek创始人梁文峰联合撰写，mHC可能会塑造“基础模型的演变”，在一种约束的状态下进行更丰富的内部信息共享，即便在模型规模不断扩大的过程中，也能保持训练的稳定性和计算效率，不会变得不稳定甚至崩溃。

在业内看来，这是一项“引人注目的突破”。新论文可以看作是DeepSeek内部能力的宣言。通过从头到尾重新设计训练架构，该公司表明其能够将“快速实验与极具创新性的研究思路”相结合。

值得期待的是，DeepSeek可以“再次突破计算瓶颈，实现智能的飞跃”。新研究会在整个行业产生连锁反应，促使其他AI实验室开发自己版本的类似方法。

而DeepSeek愿意与行业分享重要发现，同时继续通过新模型提供独特价值，这表明中国AI行业“新获得了一种自信”。开放性被视为一种战略优势和关键差异化因素。

DeepSeek回到第一性原理：什么样的数学约束，才能从根本上保证稳定性？

答案其实早就在一篇1967年的论文中：Sinkhorn–Knopp算法。它强制混合矩阵成为双随机矩阵（doubly stochastic）——每一行和每一列的和都等于1。

结果：3000倍的不稳定性降低到1.6倍，稳定性由数学保证，而不是靠运气；训练成本仅增加6.7%。

没有技巧。只有数学。

R2很可能不会再单独推出了。

新论文发表之际，正值DeepSeek据传正在筹备发布其下一代旗舰模型R2，此前该模型的发布曾被推迟。

去年6月有报道，原本预计于2025年中期发布的R2被推迟，原因是梁CEO对模型的性能表示不满。先进AI芯片的短缺也使发布变得复杂，正越来越多地影响中国实验室训练和部署前沿模型的方式。

尽管论文中没提及R2，但发表时机却引起了人们的关注。此前，DeepSeek曾在推出R1模型之前发表了基础训练研究。

DeepSeek的过往记录表明，这种新架构肯定会应用到新模型中。

但有业内人士认为，“很可能不会再单独推出R2了”。由于DeepSeek已经在V3模型中整合了R1的早期更新，这种技术可能会成为V4模型的核心架构。

BusinessInsider去年称，DeepSeek对其R1模型的更新并未在科技行业内引起太大反响。AI分发渠道很重要，而DeepSeek仍然缺乏像OpenAI和谷歌等领先AI实验室所拥有的广泛影响力，尤其是在西方市场。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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