吐血推荐专科生用的9款AI论文软件测评
2026/1/11 21:25:26
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DeepSeek计划在2026年春节发布旗舰模型V4，这是一款针对编程能力深度优化的专业模型，目标超越OpenAI GPT和Anthropic Claude。V4解决了大模型训练中的"灾难性遗忘"问题，可在保持原有能力的同时大幅提升编程能力。同时，DeepSeek R1论文从22页更新至86页，公开了更多技术细节。这标志着中国AI厂商正从"追赶者"转变为"定义者"，在全球AI领域发起正面挑战。
毫无征兆，DeepSeek R1 论文从 22 页暴增至 86 页；紧接着，V4 春节发布消息流出。这是中国 AI 厂商首次在「生产级编程」领域向硅谷巨头发起正面冲锋。
01 春节档期的「传统艺能」
如果说好莱坞有「圣诞档」，科技圈则有「DeepSeek 春节档」。
据多家媒体报道，DeepSeek 计划在2026 年春节前后（2 月中旬）发布其最新旗舰模型V4。消息源包括 The Information、IT 之家、虎嗅等多家权威媒体。
这不是 DeepSeek 第一次在春节放大招。去年的 V3 和 R1，都是在春节窗口期发布的。
「春节前发布」已成为 DeepSeek 的经典策略：避开 CES 的噪音，抢在春节假期的流量高峰前，让科技圈在春节档期讨论它的产品。
今年 2 月 17 日是农历新年，而 1 月 20 日恰好是 R1 发布一周年。时间点的选择，充满战略意味。
02 这次，瞄准的是「编程王座」
如果说 V3 是 DeepSeek 的「出道作」，R1 是「证明作」，那么 V4 可能是它的「破局作」。
据知情人士透露，V4 的核心卖点只有一个：编程能力。
这不是「全能型」模型，而是一款针对代码生成场景深度优化的专业模型。内部测试显示，其编程表现有望超越 OpenAI GPT 系列和 Anthropic Claude 系列。
为什么是编程？
在 AI 编程赛道，Claude 目前被公认为「编程王者」。OpenAI 的 GPT 系列紧随其后，而 DeepSeek 目前的 Coder-V2 虽然已达到 GPT-4 Turbo 水平，但仍未登顶。
生产级代码生成，是 AI 的「最后一公里」。
- • 能写代码的模型很多
- • 能写「直接可上线」的代码的模型很少
- • 能写「复杂系统架构级」代码的模型，几乎没有
DeepSeek V4 想要冲击的，就是这最后一块无人区。
03 技术突破：解决「灾难性遗忘」
根据媒体报道，V4 在技术上有一个关键突破：解决了大模型训练中的「灾难性遗忘」问题。
「灾难性遗忘」是指：当模型学习新技能时，会逐渐忘记旧技能。这对于通用大模型是一个巨大挑战——你让它学会写 Python，它可能就不会写 Java 了。
V4 的解决方案意味着：它可以在保持原有能力的同时，大幅提升编程能力。
此外，V4 在超长代码处理上也有显著提升，这对于处理大型企业级代码库至关重要。
04 R1 论文「爆更」86 页的信号
在 V4 消息传出的同时，DeepSeek 做了一件意味深长的事：
毫无征兆地将 R1 论文从 22 页更新到 86 页。
- • 完整公开了四阶段训练管线（v2 版本）
- • 首次披露 Dev1、Dev2、Dev3 训练阶段细节
- • 将 Nature 期刊上的技术细节同步回 arXiv
被媒体称为「能公开的全公开了」。
这种开源开放的策略，与 OpenAI 的闭源路线形成鲜明对比。DeepSeek 似乎在用行动证明：真正的技术自信，不需要秘密。
05 这一次，不一样
2024 年初，DeepSeek V3 的发布让中国 AI 圈为之一振。但那时，大家还在观望：这会不会是昙花一现？
一年过去了，答案逐渐清晰。
- • R1 登上 Nature 杂志封面（首个通过顶级期刊独立同行评审的主流大语言模型）
- • R1 的推理成本降至原来的 1/32
- • Coder-V2 在编程任务上媲美 GPT-4 Turbo
- • 现在，V4 即将冲击编程王座
这不是「跟随者」的节奏，这是「挑战者」的节奏。
06 写在最后
DeepSeek V4 是否真能超越 GPT 和 Claude 的编程能力，还要等发布后的实测才能定论。
但有一点是确定的：中国 AI 厂商，正在从「追赶者」变成「定义者」。
当硅谷巨头还在闭源护城河内小心翼翼地迭代时，一家中国公司选择在春节档期，用开源论文和专业模型，正面冲击全球 AI 最难的堡垒之一。
这本身就是一种信号。
2026 年的春节，AI 圈不会寂寞。
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- …
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- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
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- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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- Transformer结构简介
- 轻量化微调
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- …
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- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。