DeepSeek V4：关于即将推出的编码AI模型的所有信息

深度求索在AI领域迅速崛起，以其R1推理模型和成本高效的训练方法挑战了老牌实验室。现在，这家中国AI公司正准备推出DeepSeek V4，这是一个针对编码优化的模型，承诺将推动AI在软件开发领域能力的边界。

预期发布时间表

DeepSeek V4预计将在2026年2月中旬推出，很可能与2月17日的农历新年庆祝活动相吻合。这个时间与DeepSeek之前的发布策略相似，R1也在主要假期期间首次亮相。

该公司一直保持低调，没有官方公告，但各种来源和研究论文的发布提供了关于即将推出内容的实质性线索。

架构创新

DeepSeek V4引入了几项架构创新，使其与以前的模型区别开来：

流形约束超连接（mHC）

mHC架构代表了对信息如何在变压器网络中流动的根本性重新思考。这种方法能够实现更高效的梯度传播和更好的模型容量利用，特别是对于需要跨大型代码库维持连贯上下文的复杂编码任务。

Engram条件内存

在2026年1月13日发表的研究论文中，深度求索的Engram技术引入了条件内存机制，允许模型根据任务上下文有选择地保留和回忆信息。对于编码应用，这意味着能够更好地理解项目结构、命名约定和整个代码库的编码模式。

DeepSeek稀疏注意力（DSA）

对于实际部署来说，最重要的创新可能是DeepSeek稀疏注意力。这种注意力机制能够实现超过100万令牌的上下文窗口，同时与标准注意力机制相比计算成本降低约50%。

DSA通过智能稀疏模式实现这一点，该模式将计算资源集中在上下文的最相关部分，而不是平等对待所有令牌。

混合专家（MoE）

基于深度求索在其V3模型中展示的MoE架构专长，V4继续利用这种方法实现高效扩展。MoE设计允许模型保持高能力，同时仅激活任何给定任务的总参数的一小部分。

关键能力

扩展上下文窗口

凭借超过100万令牌的上下文窗口，DeepSeek V4可以在单次通过中处理整个代码库。这实现了真正的多文件推理，模型可以理解组件之间的关系，追踪依赖关系，并在大规模重构操作中保持一致性。

多文件推理

与在文件边界之间难以保持连贯理解的模型不同，V4是专门为仓库级理解而设计的。这包括：

理解导入/导出关系
跨模块跟踪类型定义
维持一致的API签名
识别死代码和未使用的依赖项

仓库级错误修复

最令人期待的能力之一是V4诊断和修复跨越多个文件的错误的能力。V4无需开发人员手动隔离问题，而是可以分析堆栈跟踪、追踪执行路径，并提出考虑完整系统上下文的修复方案。

计算效率

DSA带来的50%计算成本降低使V4对云部署和本地推理都更加易用。这种效率提升并不以质量为代价——相反，它使在相同计算预算内进行更长上下文处理成为可能。

硬件要求

在与越来越大的硬件需求趋势的显著背离中，DeepSeek V4被设计为在消费级硬件上运行：

消费级：双NVIDIA RTX 4090或单个RTX 5090
企业级：标准数据中心GPU配置

这种易用性符合深度求索民主化AI能力的理念。在适合标准工作站的硬件上运行最先进的编码模型为需要隔离环境或出于安全原因偏好本地部署的开发人员打开了可能性。

性能声明

深度求索的内部测试据称显示V4在编码基准上超越了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o。然而，这些声明仍然缺乏独立测试的验证。

需要关注的关键基准是SWE-bench，Claude Opus 4.5目前以80.9%的解决率领先。要让V4声称编码之冠，它需要超过这个阈值——考虑到剩余未解决问题的难度，这是一个重大挑战。

其他相关基准包括：

HumanEval：函数级代码生成
MBPP：Python编程问题
CodeContests：竞争编程挑战
LiveCodeBench：具有执行反馈的真实世界编码任务

对V4性能的独立验证将对评估其相对于现有模型的真实能力至关重要。

开源影响

深度求索预计将以开源权重模型的形式发布V4，继续其让强大AI易于获取的传统。这产生了几个影响：

本地部署

拥有严格数据治理要求的组织可以完全在自己的基础设施内运行V4。对于金融、医疗和国防等行业，这消除了向外部API发送专有代码的顾虑。

隔离环境

在安全设施中工作的开发团队可以在没有网络连接的情况下利用V4的能力。这对于保密项目或具有严格网络隔离要求的系统特别有价值。

成本优势

开源权重使组织能够通过量化、批处理和自定义硬件部署等技术优化推理成本。大规模来看，自托管可能比基于API的定价更经济。

社区创新

开源发布将使研究人员和开发人员能够为特定的编程语言、框架或组织编码标准对V4进行微调。这个专门变体生态系统可能会将V4的用处扩展到其基础能力之外。

需要关注的事项

随着V4发布的临近，仍然存在几个问题：

基准性能：独立测试会确认深度求索的内部结果吗？
上下文处理：模型在其100万+令牌上下文窗口的极端情况下表现如何？
延迟：第一个令牌的时间和生成速度特性是什么？
微调支持：深度求索会发布训练代码并支持自定义微调吗？
许可证条款：商业使用会有什么限制（如有）？

DeepSeek V4代表了创建与闭源替代方案相匹配或超越的编码AI，同时保持对更广泛开发人员社区可访问的雄心勃勃的尝试。它是否能实现这些目标将在未来几周内变得清楚。