DeepSeek V4：下一代开源模型的终极指南
关于2026年2月中旬发布、基准测试及架构突破的已知信息汇总。
DeepSeek V4 是什么？
DeepSeek V4 代表了由 DeepSeek-AI 团队开发的开源人工智能的又一次飞跃。继 V3 取得巨大成功（以极低的训练成本匹敌 GPT-4 的性能）之后，V4 的架构旨在重新定义代码生成、逻辑推理和多模态理解的边界。
与其前代产品不同，DeepSeek V4 不仅仅是一个语言模型；它是一个专门的推理引擎。通过将“原生推理层”（Native Reasoning Layers）直接集成到其混合专家（MoE）骨干网络中，该模型可以模拟“系统2”思维过程——在生成解决方案之前暂停并评估复杂的编码问题。这使得它在软件工程任务、大规模重构和架构设计方面尤为有效。
核心亮点
- 上下文窗口： 100万+ Token（由 DeepSeek 稀疏注意力机制支持）。
- 核心优势： 仓库级代码理解与生成。
- 架构设计： 带有流形约束超连接（mHC）的 MoE 架构。
- 开源协议： 预计采用 Apache 2.0 / MIT（真正的开源）。
DeepSeek V4 发布日期传闻
社区目前充满了猜测。根据 DeepSeek 以往的发布规律（通常在重大节日或竞争对手发布公告后不久），目前的共识是指向 2026年2月中旬 发布。
消息人士指出，团队正在完成后期训练的强化学习（RLHF）阶段。预计将首先在 HuggingFace 上发布权重，随后开放 API。
⚠ 更新：目前的传闻显示可能会在2月17日左右“突袭发布”。
技术架构：底层揭秘
DeepSeek V4 引入了几项突破性技术，使其有别于 Semantic V2 或 Llama 4 等标准 Transformer 模型。
1. 印记条件记忆 (Engram Conditional Memory, ECM)
大语言模型的一个主要瓶颈是在长提示中间“遗忘”细节。ECM 通过创建一个动态的可寻址记忆库解决了这个问题。当你上传一个包含50个文件的代码库时，V4 不仅将其放入上下文中；它还会将函数和类索引为“印记（Engrams）”。在生成代码时，它会检索所需的确切印记，确保在大型项目中变量的一致性。
2. 流形约束超连接 (mHC)
这是 V4 稳定性的“秘方”。在传统网络中，信息在经过层层传递时会被稀释。mHC 严格限制数据流，确保即使在深达100层的网络中，原始意图（“流形”）也能得到保留。这使得代码编译通过率在统计学上显著高于之前的模型。
基准测试：V4 vs 世界
虽然官方数据尚未公布，但泄露的内部评估表明，V4 的目标是达到“GPT-5 级别”的性能梯队。
| 测试项目 | DeepSeek V4 (预估) | GPT-4o | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| HumanEval (Python) | 96.4% | 90.2% | 92.0% |
| MBPP (Basic) | 89.2% | 86.1% | 88.5% |
| SWE-Bench (Lite) | 42.5% | 38.0% | 40.1% |
*注意：DeepSeek V4 的分数是基于泄露的仓库提交和 Alpha 测试报告预估的，官方指标可能会有所不同。
如何本地部署 DeepSeek V4
DeepSeek 的核心理念之一是易用性。V4 延续了这一传统，提供了适合消费级硬件的蒸馏版本。
硬件要求
- V4-Lite (7B): 需要 8GB VRAM (RTX 3070/4060)。
- V4-Pro (33B): 需要 24GB VRAM (RTX 3090/4090)。
- V4-Max (67B+): 需要双 GPU (2x3090) 或 Mac Studio (M2/M3 Ultra)。
我们推荐使用 Ollama 或 vLLM 等工具以获得最佳推理速度。
ollama run deepseek-v4
常见问题 (FAQ)
DeepSeek V4 是免费的吗？
是的，预计权重将根据宽松的开源协议发布，并可在 HuggingFace 上免费下载。
DeepSeek V4 能识别图片吗？
DeepSeek V4 拥有原生多模态核心，意味着它无需单独的视觉编码器即可理解屏幕截图、UI 设计图和图表。
它与 Qwen 2.5-Coder 相比如何？
Qwen 实力强劲，但 V4 新的“印记记忆”赋予了它在单次会话中维持数周开发上下文的显著优势。