DeepSeek计划于2026年2月开源V4大模型，内部测试显示其代码生成能力已超越OpenAI等顶级大厂。V4将推出旗舰版和轻量版两个API，分为思考版和指令版，具有多模态处理、强大的OCR功能和256K-1M的上下文长度。去年DeepSeek的R1模型曾导致英伟达股价大跌6000亿美元，V4有望再次引发市场震动，为程序员提供提升工作效率的重要工具。
今早5点30，Theinformation消息，全球著名开源平台DeepSeek计划于2026年2月中旬、农历新年前后开源V4大模型。
根据内部测试显示，该模型在代码生成任务上的表现已超越OpenAI、Anthropic等顶级大厂的产品。
有意思的是，去年春节DeepSeek开源的R1模型直接把英伟达股价干崩溃，一夜蒸发约6000亿美元创下美国股市历史记录。
今年，又是春节开源新模型，英伟达还能抗的住吗~
根据DeepSeek官网页面显示，V4将实现多个技术维度大突破。下面经管之家就为大家解读一下。
V4会出两个API版本：一个是旗舰版DeepSeek4，一个是轻量版DeepSeek4-Lite。大家不用纠结，按自己的需求挑就行。
旗舰版主要针对代码生成和长文本代码任务，适合那些需要处理复杂项目的朋友。
轻量版主打低延迟，平时写代码的工作流里插进去用，响应速度特别快，不会耽误事。
定价方面现在还没确定，不过能知道是按输入token数量分层收费，不同区间的价格后续会公布。
而且两个版本都有免费额度，到时候大家可以先试试水，觉得好用再考虑付费。token计费的具体规则，等官方消息出来我再跟大家细说。
这款模型还分了思考版和指令版，跟咱们干活选工具似的，有的活需要慢慢琢磨，有的活需要快速搞定。
思考版就是那种慢工出细活的，能输出特别长的内容，最多能到四万多个token，思路也更灵活，没有存在惩罚。
像那些复杂的STEM领域问题、数学计算，还有需要一步步详细分析的代码任务，用它准没错，就像请了个耐心的技术顾问，慢慢给你捋清楚。
指令版追求的是高效，输出内容精炼，推理速度快，延迟低。平时用聊天机器人、智能助手这种需要实时响应的场景，用它就特别合适，不用等半天，马上就能得到答案。比如你写代码的时候突然卡住，问它一个小问题就能秒回。
除了核心的代码能力，这次V4还有不少让人惊喜的小功能。
比如它是多模态的，既能看懂文字，又能识别图片，就像咱们既有眼睛又有大脑。平时处理那种带图的技术文档，或者想把UI设计图转换成代码，它都能搞定。
说到设计转代码，真的要吹一波，在Design2Code基准测试中得分高达92.0，远超多数竞品。不管是粗略的草图，还是复杂的UI界面，它都能精准理解，然后转换成能用的代码。
对于做设计和前端开发的朋友来说，这简直是省时间神器，再也不用对着设计图一点点抠代码了！
还有它的OCR功能，支持32种语言，就算是弱光环境下拍的模糊文本，或者倾斜的文字，甚至一些生僻字，它都能准确识别。平时处理外文文档或者扫描件，再也不用手动输入了，真的能省不少事。
上下文长度达到了256K—1M，使得V4可以可一次性处理整库级代码，适用于多文件项目重构、跨模块调试等复杂场景。
更厉害的是它的视觉智能体能力，能自动操作桌面和移动界面的GUI，还能调用工具完成多步骤工作流。
比如自动生成报表、处理多文件协作，这些以前需要手动操作的繁琐步骤，都能帮你搞定。
2025年的1月27日春节期间，在DeepSeek R1的影响下，美国纳斯达克指数暴跌3.4%，英伟达股价单日下挫17%，市值瞬间蒸发约6000亿美元。微软、Meta、Oracle等一众 AI概念股集体重挫。
硅谷风投教父Marc Andreessen将其称为“AI领域的斯普特尼克时刻”。
今年的DeepSeek还会创造奇迹嘛，期待一波。
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- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
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- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 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
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 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。
