在二月中旬时，DeepSeek这款曾被认为短暂的AI工具，将会再次引起大家的关注，它的新版本DeepSeek-V4来了！上一代的R1模型发布已经过去整整一年，这次他们把重心放在了代码生成上。根据内部消息，这个新模型在编程基准测试上已经完全超越了Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列，特别是在处理复杂任务时，展现出了颠覆现有“Vibe Coding”产业的潜力。
DeepSeek-V4的技术进步主要解决了两个难点。通常情况下，AI模型在训练后期会出现“灾难性遗忘”，也就是学会了新东西却忘了旧的，导致性能不稳定。而DeepSeek-V4则做到了性能无衰减，随着模型复杂度的提升，它的稳定性也保持得极高。这让它在现代软件开发中，即使是微小的代码修改也能应对自如，不会因为上下文的注意力衰减而受到限制，真正成为了“Agent时代”的理想基础设施。以前的模型可能还在努力记住“strawberry”里有几个“r”，而V4已经真正理解了数数的逻辑。
DeepSeek的发展路线非常清晰。到2025年9月，梁文锋团队在《Nature》上发表了一篇重要文章，既回应了关于使用OpenAI数据蒸馏的质疑，还公开了惊人的成本数据：从V3-Base到R1的后训练成本仅为29.4万美元。这种低成本高效率的研发方式，彻底打破了人们对中国大模型“套壳”的偏见。
DeepSeek-V4代码能力飞跃的真正动力，来自于2025年底提出的“mHC（流形约束超连接）”架构。这项创新就像为迅猛的信号加上了精密的调节阀，将信号增益严格控制在1.6倍左右，从根本上解决了大规模模型训练中信号增益与稳定性的问题。数据显示，这种架构在推理基准上带来了显著的提升。同时，团队还大幅扩展了R1的技术论文，详细披露了训练流程，这种透明化的做法意味着他们已经建立了更高维度的技术壁垒。
目前，中国的AI行业正在经历一场深刻的整合与爆发。智谱AI和MiniMax相继上市，股价暴涨，市场用实际行动证明了高质量模型的商业价值。同时，竞争对手们也在加速布局。字节跳动的豆包推出了Trae编程工具，并与中兴合作推出搭载AI助手的努比亚手机，意图在硬件终端上抢占先机；阿里的通义千问在多任务处理上也在不断进步；量化背景的九坤投资则发布了竞争力十足的开源代码模型IQuest-Coder-V1。
现在，竞争已经从单纯的文本生成扩展到了代码、硬件和资本运作。行业的关注点也在不断变化，单纯的逻辑推理已经不是唯一的高地，能够理解开发者意图并将自然语言转化为复杂工程逻辑的能力，成了新的试金石。DeepSeek能否在农历新年期间再次展现实力，大家拭目以待！
DeepSeek-V4的进步真让人惊讶，尤其是在代码生成能力方面，能够稳定处理复杂任务，未来的开发者一定会受益匪浅。期待它在行业中的表现！
DeepSeek-V4的技术进步令人振奋，特别是它在代码生成上的表现超越了许多竞争对手，预示着未来软件开发的变革。期待它能在实际应用中展现更多潜力。
DeepSeek-V4的流形约束超连接架构真是个创新，解决了大规模模型训练中的信号问题，期待它在代码生成领域的表现能进一步引领潮流。
DeepSeek-V4在代码生成方面的突破非常值得关注，尤其是它的稳定性和对复杂任务的处理能力，未来的开发工作可能会因此变得更加高效。
DeepSeek-V4在代码生成领域的突破让人耳目一新，特别是它的稳定性和应对复杂任务的能力，未来的开发环境可能会因此改变。期待它带来的更多创新。
DeepSeek-V4的流形约束超连接架构无疑是个重大创新，它的稳定性和处理复杂任务的能力将改变开发者的工作方式，未来值得期待。