我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

文 | 互联网怪盗团

上个周末，包括英国《金融时报》在内的一些外媒报道称：DeepSeek V4将在本周一（3月2日）发布。还有报道宣称，V4将针对国产芯片进行优化，是该系列大模型当中第一个完全基于国产算力生态的云云。这一消息很快被大量国内媒体转载，大家都期待着V4早日露出真容——可是什么都没有发生。

大家盼望DeepSeek V4发布，已经有一个多月了。之前很多人预测它将于春节期间发布，不过也有消息称，春节还太早了一点。其实，春节期间，豆包、千问、GLM……等竞争对手争先恐后地发布新版本，在一定程度上可以视为对DeepSeek的一种“预防性竞争行为”：只要V4发布，其光芒就会过于强大，遮盖一切竞品；所以竞品必须赶紧也拿出高水平的新版本才行。

春节前不久，DeepSeek做了一次更新，扩大了上下文窗口，并一度被误传为“V4已经开始灰度测试”。那段时间，我的朋友圈到处有人在问：“你被V4灰度到了吗？怎么拿邀请码？”事实证明那次更新并不是V4，虽然被广泛称为"V4Lite"，但毕竟不是正式版V4；它的跑分处于国产大模型的第一梯队，但更新尚未达到让人眼睛一亮的程度。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

文 | 互联网怪盗团

上个周末，包括英国《金融时报》在内的一些外媒报道称：DeepSeek V4将在本周一（3月2日）发布。还有报道宣称，V4将针对国产芯片进行优化，是该系列大模型当中第一个完全基于国产算力生态的云云。这一消息很快被大量国内媒体转载，大家都期待着V4早日露出真容——可是什么都没有发生。

大家盼望DeepSeek V4发布，已经有一个多月了。之前很多人预测它将于春节期间发布，不过也有消息称，春节还太早了一点。其实，春节期间，豆包、千问、GLM……等竞争对手争先恐后地发布新版本，在一定程度上可以视为对DeepSeek的一种“预防性竞争行为”：只要V4发布，其光芒就会过于强大，遮盖一切竞品；所以竞品必须赶紧也拿出高水平的新版本才行。

春节前不久，DeepSeek做了一次更新，扩大了上下文窗口，并一度被误传为“V4已经开始灰度测试”。那段时间，我的朋友圈到处有人在问：“你被V4灰度到了吗？怎么拿邀请码？”事实证明那次更新并不是V4，虽然被广泛称为"V4Lite"，但毕竟不是正式版V4；它的跑分处于国产大模型的第一梯队，但更新尚未达到让人眼睛一亮的程度。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

文 | 互联网怪盗团

上个周末，包括英国《金融时报》在内的一些外媒报道称：DeepSeek V4将在本周一（3月2日）发布。还有报道宣称，V4将针对国产芯片进行优化，是该系列大模型当中第一个完全基于国产算力生态的云云。这一消息很快被大量国内媒体转载，大家都期待着V4早日露出真容——可是什么都没有发生。

大家盼望DeepSeek V4发布，已经有一个多月了。之前很多人预测它将于春节期间发布，不过也有消息称，春节还太早了一点。其实，春节期间，豆包、千问、GLM……等竞争对手争先恐后地发布新版本，在一定程度上可以视为对DeepSeek的一种“预防性竞争行为”：只要V4发布，其光芒就会过于强大，遮盖一切竞品；所以竞品必须赶紧也拿出高水平的新版本才行。

春节前不久，DeepSeek做了一次更新，扩大了上下文窗口，并一度被误传为“V4已经开始灰度测试”。那段时间，我的朋友圈到处有人在问：“你被V4灰度到了吗？怎么拿邀请码？”事实证明那次更新并不是V4，虽然被广泛称为"V4Lite"，但毕竟不是正式版V4；它的跑分处于国产大模型的第一梯队，但更新尚未达到让人眼睛一亮的程度。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

文 | 互联网怪盗团

上个周末，包括英国《金融时报》在内的一些外媒报道称：DeepSeek V4将在本周一（3月2日）发布。还有报道宣称，V4将针对国产芯片进行优化，是该系列大模型当中第一个完全基于国产算力生态的云云。这一消息很快被大量国内媒体转载，大家都期待着V4早日露出真容——可是什么都没有发生。

大家盼望DeepSeek V4发布，已经有一个多月了。之前很多人预测它将于春节期间发布，不过也有消息称，春节还太早了一点。其实，春节期间，豆包、千问、GLM……等竞争对手争先恐后地发布新版本，在一定程度上可以视为对DeepSeek的一种“预防性竞争行为”：只要V4发布，其光芒就会过于强大，遮盖一切竞品；所以竞品必须赶紧也拿出高水平的新版本才行。

春节前不久，DeepSeek做了一次更新，扩大了上下文窗口，并一度被误传为“V4已经开始灰度测试”。那段时间，我的朋友圈到处有人在问：“你被V4灰度到了吗？怎么拿邀请码？”事实证明那次更新并不是V4，虽然被广泛称为"V4Lite"，但毕竟不是正式版V4；它的跑分处于国产大模型的第一梯队，但更新尚未达到让人眼睛一亮的程度。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。

文 | 互联网怪盗团

上个周末，包括英国《金融时报》在内的一些外媒报道称：DeepSeek V4将在本周一（3月2日）发布。还有报道宣称，V4将针对国产芯片进行优化，是该系列大模型当中第一个完全基于国产算力生态的云云。这一消息很快被大量国内媒体转载，大家都期待着V4早日露出真容——可是什么都没有发生。

大家盼望DeepSeek V4发布，已经有一个多月了。之前很多人预测它将于春节期间发布，不过也有消息称，春节还太早了一点。其实，春节期间，豆包、千问、GLM……等竞争对手争先恐后地发布新版本，在一定程度上可以视为对DeepSeek的一种“预防性竞争行为”：只要V4发布，其光芒就会过于强大，遮盖一切竞品；所以竞品必须赶紧也拿出高水平的新版本才行。

春节前不久，DeepSeek做了一次更新，扩大了上下文窗口，并一度被误传为“V4已经开始灰度测试”。那段时间，我的朋友圈到处有人在问：“你被V4灰度到了吗？怎么拿邀请码？”事实证明那次更新并不是V4，虽然被广泛称为"V4Lite"，但毕竟不是正式版V4；它的跑分处于国产大模型的第一梯队，但更新尚未达到让人眼睛一亮的程度。

我在AI圈的朋友，普遍对DeepSeek V4仍然抱有很大希望，其原因有二：

从梁文锋署名的一系列论文看，DeepSeek团队在基础研发方面是有想法的，正在力图进行创新，其站位高于大部分大模型创业团队；

今年1月底，梁文锋曾颇有自信地预告过不久后的新版本，“根据他的性格，没有把握的事情是不会事先宣传的”。

从DeepSeek团队发表的论文看，最近一段时间它的研发似乎聚焦于两个方向：一个是编程，一个是多模态。前者非常自然，因为AI编程是发展最快、成熟度最高的大模型应用，今年以来发布的Claude Code with Opus 4.6以及ChatGPT-5.3-Codex再次刷新了AI编程的上限。这是一条已经被证实的坦途，DeepSeek的前几个小版本在这方面进步也很大，V4再次取得巨大进展是可以理解的。

后者则是在补齐软肋——DeepSeek迄今最大的弱点就是没有多模态功能，这一点不但限制了它的C端应用，而且限制了它的B端应用。因为B端收入的来源是客户对Token的消耗，多模态的Token消耗比传统的文本生成高了一个、甚至好几个数量级。不久前Seedance 2.0的发布，再次证明了优秀的多模态大模型具备多高的用户基础和商业潜力。从已发表的论文看，DeepSeek肯定不满足做一个“文生文”大模型，已经在多模态方面下了不少工夫。

现在全村人都在等着DeepSeek V4上桌吃饭了，究竟什么时候才能真正开饭呢？我认为，这里有一个非常重要的因素：V3/R1是当时全世界最出色的开源大模型，尤其在推理成本控制方面取得了巨大进展，所以震惊了世界；此时此刻，V4必须也成为全世界最出色的开源大模型（至少是之一），才能再次震惊世界。这是成功者必须面临的问题：成功的标杆越抬越高，每一次的挑战都更大。

还有一个重要因素：当初震惊世界的主要是R1，也就是深度推理大模型。如果没有深度推理功能，至少对于一般用户而言，DeepSeek不会显得那么特殊。假设DeepSeek先推出“普通版本”的V4，过一段时间再推出“深度推理”的R2，市场是否会觉得解渴？当然，有一种更稳妥的方式，就是同时推出V4和R2，不过这需要更多的资源，对于一家仍处于创业级别的公司而言，未必合适。我相信，在决定新版本大模型上线节奏的时候，DeepSeek团队肯定考虑到了上述全部因素。

还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。

假设DeepSeek V4真的像英国《金融时报》报道的那样，全面拥抱国产算力体系的话，在工程方面的挑战就更大了。要知道，哪怕同样是在英伟达框架之内，硅谷大厂把训练任务从Hopper架构转向Blackwell架构，也需要花一段时间；何况是在两个完全不同的框架之间调整？这样的工程问题注定难以在短期内得到解决，能解决就不错了，无法强求。

但是，需要强调的是：目前关于V4训练细节的报道，无论来自外媒还是国内媒体，基本都是根据间接渠道的猜测、整合，从未得到官方的任何认可。真正的训练细节，只有在新版本发布的那一刻才会被外界得知，而且也不可能是全部细节。只能说：一切皆有可能，但不是每种可能性都值得现在就讨论。

话说回来，哪怕在长达一年多没有大版本更新（中间有2-3次小版本更新）的情况下，而且是在极少做市场活动的情况下，DeepSeek APP的MAU仍然超过1亿，在国内AI应用中位居第四或第五名，哪怕是在春节期间砸了重金的元宝也无法超过它（这在一定程度上要感谢V4Lite的更新）。假如现在推出V4，那么DeepSeek仍然有希望一波冲到全国AI前三的水平；假如再晚一些，就不好说了，因为互联网大厂围绕AI的军备竞赛愈演愈烈，DeepSeek在今年面对的竞争密度远高于去年，国内如此，国外也是如此。

不管怎么说，既然市场上频繁传出“DeepSeek V4即将发布”的消息，至少说明新版本发布已经不再遥远了。我非常希望能尽快看到V4，因为迄今为止，DeepSeek仍是我使用频率最高的四个大模型之一（另外三个是GPT、Gemini、Grok），也是我使用频率最高的国产大模型。我一定会在发布之日立即尝试，并且询问AI圈的朋友的使用体验。希望我们都不会失望！

本文没有得到DeepSeek或其任何竞争对手的资助或背书。