沉默十四個月後的回歸：為何此刻？
DeepSeek上一次引起全球關注，是在2025年1月。當時，DeepSeek R1以其卓越的推理能力和極具競爭力的成本效益震撼了整個AI產業，甚至一度撼動美國科技股市值，被外界稱為「DeepSeek衝擊」。此後，這家總部位於杭州的AI實驗室便進入了長達十四個月的靜默期——沒有重大模型發布，沒有高調的產品發表會，只有幾篇低調但分量十足的技術論文陸續出現在arXiv上。
這段沉默的背後，是一場極為密集的技術積累。從2025年初至今，DeepSeek在架構設計、訓練穩定性、多模態融合和硬體適配等多個維度進行了系統性的技術攻關。而現在，所有的拼圖碎片似乎即將匯聚成一幅完整的圖景。
據《金融時報》報導，V4的發布時間被精心安排在2026年3月的第一週——恰好是全國人民代表大會和中國人民政治協商會議（合稱「兩會」）開幕的前夕。兩會是中國年度最重要的政治會議，今年的科技議程預計將重點討論AI自主可控與國產替代。在這一背景下，DeepSeek選擇此時發布一個完全基於國產晶片構建的前沿AI模型，其戰略意圖不言自明。
「V4的發布時機選擇絕非偶然。在全國兩會召開之際推出首個完全擺脫西方晶片依賴的前沿AI模型，這既是技術實力的展示，也是對國家科技自立自強戰略的最有力回應。」——一位不願具名的中國AI產業分析師
萬億參數MoE：龐大卻高效的架構設計
V4採用了混合專家（Mixture of Experts, MoE）架構，總參數規模達到萬億級別，但每次推理僅啟動約320億個活躍參數。這種設計哲學的精髓在於：模型擁有海量的知識儲備和處理能力，但在回應每一個具體請求時，只調動最相關的「專家」子網絡，從而在保持頂級性能的同時大幅降低計算成本。
這並非DeepSeek首次採用MoE架構。其前代模型V3已經成功驗證了MoE在大規模語言模型中的可行性，而V4在此基礎上進行了大幅度的擴展和優化。從V3到V4，最顯著的變化在於三個層面：
- 參數規模的跨越：從數千億級躍升至萬億級，知識容量和任務覆蓋面實現質的飛躍
- 模態的全面擴展：從以文字為核心擴展到原生多模態——圖片理解與生成、影片分析與創作、文字處理三位一體
- 推理與非推理的統一：將DeepSeek R1的深度推理能力與V3.X的通用對話能力融合為一個統一模型，無需在不同模型之間切換
活躍參數控制在約320億的水平，這個數字經過精心選擇。它既足夠大以處理高度複雜的任務，又足夠小以實現高效的推理部署——甚至有可能在消費級硬體上運行量化版本。對於一個萬億參數的模型而言，這種效率是MoE架構最核心的價值主張。
MoE架構的效率優勢
傳統的密集（Dense）模型在每次推理時都會啟動全部參數。一個萬億參數的密集模型將需要天文數字的計算資源，使其在實際部署中幾乎不可行。MoE架構通過路由機制，將每次計算限制在總參數的一小部分（V4的情況下約為3%），使萬億級模型的推理成本降低到與320億參數密集模型相當的水平。這意味著V4可以擁有超過30倍於其活躍參數的知識儲備，卻不需要30倍的計算開支。
原生多模態：不是拼接，而是融合
V4最引人注目的特性之一，是其原生多模態能力。需要特別強調「原生」二字——V4並不是在一個純文字模型上外接圖像編碼器和影片處理模塊的「拼接式」多模態系統，而是從架構設計和訓練流程的最底層就將多種模態整合在一起的「融合式」多模態模型。
這種設計理念的差異帶來了根本性的能力區別。拼接式多模態模型在處理跨模態任務時，往往會在模態轉換的「接縫」處出現信息損失和理解偏差。而原生多模態模型則能夠在統一的表示空間中同時處理文字、圖像和影片信息，實現更深層次的跨模態理解和生成。
根據已知信息，V4的多模態能力涵蓋以下維度：
- 圖片理解與生成：不僅能夠精確理解和描述圖像內容，還能根據文字描述生成高質量圖片，實現真正的「看圖說話」和「以文作畫」雙向能力
- 影片分析與創作：能夠理解影片內容、提取關鍵信息、回答關於影片的問題，並具備影片生成能力，這使其直接進入了Sora、Kling等影片生成模型的競爭領域
- 文字處理：延續DeepSeek在自然語言處理方面的傳統優勢，結合R1級別的推理能力和V3.X級別的通用對話能力
- 跨模態推理：能夠綜合運用多種模態的信息進行複雜推理——例如，根據一組圖片和一段文字描述，推斷出隱含的邏輯關係
四項核心技術創新
V4之所以能夠實現上述能力，離不開一系列底層技術創新。從已披露的信息和DeepSeek近期發表的研究論文來推斷，V4至少整合了四項關鍵的技術突破。
1. 流形約束超連接（Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC）
mHC是DeepSeek在2025年底至2026年初發表的核心架構創新，由CEO梁文峰親自參與研究。這項技術解決了大規模Transformer訓練中最棘手的穩定性問題——通過將超連接的混合矩陣約束為雙隨機矩陣，將訓練信號放大從3000倍壓縮至1.6倍，從根本上消除了損失突刺和梯度爆炸的風險。
對於V4這樣一個萬億參數級模型而言，mHC的價值無可估量。訓練如此規模的模型，任何一次不穩定導致的崩潰都意味著數千萬美元的計算資源化為烏有。mHC提供的數學穩定性保證，是V4能夠成功訓練至萬億規模的關鍵基石。
2. 印記條件記憶（Engram Conditional Memory）
這是V4引入的一項全新記憶機制。傳統的Transformer模型在處理長序列時，主要依賴注意力機制在上下文視窗內進行信息檢索。印記條件記憶則為模型增加了一種類似於人腦「長期記憶」的機制——模型能夠將重要的信息編碼為壓縮的「記憶印記」，在後續的計算中根據當前任務的需要有條件地調取這些印記。
這一機制的實際效果是顯著增強了模型在超長上下文中的信息保持和精確引用能力。配合百萬Token的上下文視窗，印記條件記憶使V4能夠在處理極長文檔或複雜多輪對話時，始終保持對早期關鍵信息的精確記憶，而非像傳統模型那樣隨著距離增加而逐漸「遺忘」。
3. 增強型稀疏注意力與閃電索引器（Enhanced Sparse Attention with Lightning Indexer）
百萬Token的上下文視窗帶來了一個巨大的計算挑戰：標準注意力機制的計算複雜度隨序列長度呈二次方增長。對於100萬個Token，這意味著天文數字的計算量。V4通過增強型稀疏注意力機制解決了這一問題——模型不再對所有Token對進行全量注意力計算，而是智慧地選擇最相關的Token子集。
「閃電索引器」（Lightning Indexer）是這一系統的核心組件。它構建了一種高效的索引結構，能夠在百萬級Token中快速定位與當前查詢最相關的信息片段，將注意力計算集中在這些片段上。這使得百萬Token上下文的實際推理延遲降低到可接受的水平，而不僅僅是理論上的「支持」。
4. 混合推理架構（Hybrid Reasoning Architecture）
V4的第四項關鍵創新在於其混合推理架構。過去，DeepSeek的產品線分為兩條：R系列專注於深度推理（類似OpenAI的o系列），V/X系列專注於通用對話和內容生成。用戶需要根據任務性質選擇不同的模型，這在實際使用中造成了不便。
V4將兩者合而為一。模型能夠根據任務的複雜程度自動切換推理模式：面對需要深度邏輯推理的數學證明或程式除錯，它會啟動類似R1的延伸思考流程；面對日常對話或創意寫作，它則以高效的直接生成模式回應。這種自適應推理機制使V4成為一個真正的「通才」模型，在一個統一的介面中滿足各類需求。
V4四大核心技術一覽
- 流形約束超連接（mHC）：解決萬億規模訓練穩定性，信號放大從3000x降至1.6x
- 印記條件記憶：類腦長期記憶機制，增強超長上下文信息保持
- 閃電索引稀疏注意力：高效處理百萬Token上下文，降低二次方計算瓶頸
- 混合推理架構：統一R1推理能力與V3.X通用能力，自適應切換推理深度
百萬Token上下文：從「能處理」到「能駕馭」
百萬Token上下文視窗已經不是一個全新的概念——Google的Gemini系列早已達到這一數字。但V4的差異化在於，它並非僅僅將上下文視窗「拉長」，而是通過印記條件記憶和閃電索引器等技術，確保模型在百萬Token的範圍內真正具備精確的信息檢索和推理能力。
這是一個關鍵的區別。許多聲稱支持長上下文的模型，在「大海撈針」（Needle-in-a-Haystack）測試中表現不俗，但在需要跨越長距離進行多步推理的複雜任務中卻顯著退化。V4的目標顯然是在這兩個維度上都達到前沿水平。
對於實際應用場景而言，百萬Token意味著：
- 完整程式碼庫分析：一次性載入超過十萬行程式碼，理解整個專案的架構和依賴關係
- 長篇文獻綜述：同時處理數十篇學術論文，進行跨文獻的比較和綜合分析
- 法律合約審查：將完整的合約集、相關法規和判例裝入單一上下文，進行全面的法律分析
- 長影片理解：配合多模態能力，處理長達數小時的影片內容
完全國產晶片：一個產業里程碑
V4最具地緣政治意義的特徵，或許不在於其技術指標，而在於其硬體基礎。據報導，V4是首個完全基於中國國產晶片訓練和部署的前沿AI模型，主要依賴華為昇騰（Ascend）和寒武紀（Cambricon）的AI加速器，刻意排除了Nvidia和AMD的產品。
這一決策的背景是持續升級的中美科技博弈。自2022年以來，美國政府不斷收緊對華先進晶片出口管制，Nvidia的高端AI加速器（如H100、B200等）已被禁止向中國出口。在這一背景下，中國AI實驗室面臨一個嚴峻的選擇：要麼通過灰色管道獲取受限晶片（存在法律和供應鏈風險），要麼轉向國產替代方案。
DeepSeek選擇了後者，而V4就是這一選擇的集中體現。如果V4的性能確實達到了前沿水平，它將證明一個此前被許多人質疑的命題：即便完全脫離Nvidia生態系統，僅憑國產晶片也能訓練出世界頂級的AI模型。
「如果DeepSeek V4真的在純國產晶片上達到了接近GPT-5級別的性能，這將從根本上改變全球AI產業對中國技術封鎖有效性的判斷。它意味著出口管制或許能延緩、但無法阻止中國AI的發展。」——《金融時報》科技評論
當然，這一成就的背後也有諸多值得深思的問題。華為昇騰和寒武紀晶片在單位算力、能效比和軟體生態方面，仍然與Nvidia的最新產品存在差距。DeepSeek能夠在這些硬體上訓練出萬億參數模型，很可能得益於其在軟體優化和訓練效率方面的獨到之處——包括mHC帶來的訓練穩定性提升、更高效的MoE路由算法，以及針對昇騰架構深度定製的訓練框架。
流出的基準測試數據：令人矚目但需謹慎對待
在V4正式發布之前，一些聲稱來自內部測試的基準數據已經在社交媒體和技術論壇上流傳。這些未經驗證的數據顯示了令人印象深刻的成績：
- HumanEval：約90%——這是一個衡量程式碼生成能力的權威基準，90%的通過率將使V4躋身全球頂級編程模型之列
- SWE-bench Verified：超過80%——這一基準測試衡量的是模型解決真實世界GitHub問題的能力，80%以上的成績將是一個極為出色的結果
如果這些數字最終得到證實，V4將在程式碼能力方面與OpenAI的GPT-5系列和Anthropic的Claude Opus 4.6等頂級模型處於同一梯隊，甚至在某些維度上形成競爭優勢。
關於流出基準數據的重要提醒
上述基準數據來自非官方管道，尚未經過獨立驗證。在AI領域，發布前的基準數據流出是常見現象，但其準確性和可靠性往往參差不齊。我們建議讀者在V4正式發布並由第三方機構獨立測試後，再對其性能做出最終判斷。歷史經驗表明，官方發布的基準數據有時會與最終實際表現存在差異。
不過，即便將這些流出數據打一定折扣，V4的性能前景仍然令人期待。考慮到DeepSeek過去在成本效益方面的一貫表現（R1的推理能力接近GPT-4o但成本僅為其零頭），V4的真正殺手鐧可能不是在絕對性能上超越所有對手，而是以遠低於競爭對手的成本提供相當甚至更好的體驗。
兩會背景下的戰略棋局
要理解V4發布的完整意義，必須將其放在中國國內政治和產業政策的背景下審視。
2026年的全國兩會於3月4日開幕，預計將持續約兩週。今年兩會的重點議題之一，就是「新質生產力」和「科技自立自強」——AI被視為這兩個政策目標的核心交匯點。在這一背景下，DeepSeek選擇在兩會前夕發布V4，顯然是經過深思熟慮的戰略安排。
V4的多重特質——萬億參數的技術高度、完全國產晶片的自主可控、多模態的廣泛適用性——恰好精準回應了兩會可能討論的每一個關鍵議題。它不僅僅是一個技術產品的發布，更是一份關於中國AI產業能力的「答卷」。
從政策影響的角度看，V4的成功可能帶來以下連鎖效應：
- 增強國產晶片生態信心：如果V4證明華為昇騰能夠支撐前沿模型訓練，將大幅提升整個國產AI晶片產業鏈的信心和投資意願
- 加速去美化進程：其他中國AI公司可能加快從Nvidia向國產晶片遷移的步伐
- 影響政策制定：V4的成功案例可能被引用為支持加大AI和晶片領域財政投入的論據
- 重塑國際認知：向國際社會展示中國AI的自主發展能力，影響其他國家對出口管制效果的評估
R1 + V3.X = V4：混合模型的統一哲學
V4的另一項重要設計決策是將推理能力和通用對話能力統一在一個模型中。這意味著用戶不再需要在「DeepSeek R系列」和「DeepSeek V系列」之間做出選擇——V4同時涵蓋了兩者的核心能力。
這一趨勢並非DeepSeek獨有。OpenAI在GPT-5中也將o系列的推理能力融入了主模型，Anthropic的Claude同樣通過自適應思考機制實現了推理深度的動態調整。但DeepSeek選擇在V4中進行如此徹底的整合，表明該公司認為推理與非推理能力的二分法正在過時——未來的前沿模型必須是「全能型」的。
對於終端用戶而言，這一變化意味著更簡單的使用體驗和更低的認知負擔。無需判斷一個任務是否需要「推理模式」，只需將任務交給V4，模型會自動選擇最合適的處理方式。這種「自動變速箱」式的設計理念，反映了AI產品設計正從「技術導向」轉向「使用者導向」的大趨勢。
與全球前沿模型的競爭格局
V4的發布將重新定義全球AI模型的競爭版圖。目前的頂級前沿模型陣營包括OpenAI的GPT-5系列、Anthropic的Claude Opus 4.6、Google的Gemini 3 Pro，以及Meta的LLaMA 4。V4將作為中國AI實驗室的最強代表，加入這一頂級競爭行列。
從技術特徵的角度比較，V4在幾個維度上具有獨特的差異化優勢：
- 原生多模態 + 推理融合：同時具備頂級的多模態理解/生成能力和深度推理能力的模型，目前在全球範圍內仍然稀缺
- 成本效益：DeepSeek歷來以極高的成本效益著稱，V4預計將延續這一傳統
- MoE效率：萬億參數但僅32B活躍的設計，在推理效率上可能具有顯著優勢
- 國產晶片優化：深度針對昇騰架構的優化經驗，可能成為未來的長期競爭壁壘
然而，V4也面臨不可忽視的挑戰。在國際市場上，由於地緣政治因素，許多西方企業和政府機構可能對使用中國AI模型持謹慎態度。此外，V4的多模態影片生成能力是否能夠真正匹敵Sora等專門的影片生成模型，也有待實際驗證。
對香港的啟示：橋樑角色的新機遇
對於香港的科技產業而言，V4的發布帶來了多層次的啟示和機遇。
首先，作為連接中國內地與國際市場的橋樑，香港在中美AI競爭加劇的背景下，正面臨一個獨特的定位機遇。V4等中國前沿AI模型的崛起，為香港的企業和開發者提供了更多元的技術選擇——他們既可以使用OpenAI和Anthropic的產品，也可以評估和部署DeepSeek等中國模型，根據具體需求和合規要求做出最優選擇。
其次，V4的多模態能力對香港的優勢產業具有直接的應用價值。金融業可以利用其長上下文和推理能力處理複雜的合約審查和風險分析；創意產業可以借助其圖片和影片生成能力加速內容創作；教育領域可以利用其多語言多模態能力開發沉浸式學習體驗。
第三，V4完全基於國產晶片的事實，對香港的晶片和半導體產業政策具有參考意義。香港正在積極發展微電子產業，V4的成功為國產晶片生態的可行性提供了有力的實證案例。
最後，DeepSeek的技術創新路徑——以架構優化和軟體創新彌補硬體短板——對香港的AI研究社群特別具有啟發性。香港的大學和研究機構在算力資源上無法與大型科技公司匹敵，但DeepSeek的經驗表明，深厚的技術功底和巧妙的架構設計同樣可以在AI前沿取得突破。
V4對香港科技產業的五大啟示
- 多元選擇：中美雙軌AI生態為香港企業提供更豐富的技術選項
- 金融應用：百萬Token上下文 + 推理能力適合複雜金融文件處理
- 創意產業：多模態生成能力可加速本地內容創作產業
- 晶片產業：國產晶片生態的成功案例為香港微電子政策提供參考
- 研究啟發：架構創新路徑對算力有限的本地研究機構具有借鑑意義
潛在風險與不確定性
在對V4保持期待的同時，也需要冷靜審視若干風險和不確定性因素。
性能驗證風險：目前流出的基準數據尚未經過獨立驗證。在AI領域，官方聲稱的基準成績與第三方獨立測試結果之間存在差距是常見現象。V4的實際性能需要在正式發布後，經過社群和獨立測試機構的嚴格驗證才能定論。
國產晶片的長期可持續性：雖然V4的成功訓練證明了國產晶片的可行性，但在持續迭代和規模化部署方面，華為昇騰和寒武紀晶片能否跟上Nvidia的迭代速度，仍是一個開放性問題。硬體差距可能在下一代模型中重新顯現。
安全與對齊考量：萬億參數的多模態模型具備強大的內容生成能力，這也意味著更高的安全風險。圖片和影片生成功能可能被用於製造深度偽造內容。DeepSeek如何實施安全對齊和內容過濾機制，將是業界密切關注的焦點。
國際合規與監管：對於有意在國際市場使用V4的企業，需要考慮各地對中國AI模型的監管態度。歐盟的AI法案、各國的數據主權法規，以及部分國家對中國技術的審查政策，都可能影響V4的國際推廣。
編輯觀點：沉默之後的驚雷
DeepSeek V4的即將發布，無論其最終性能如何，都已經具備了改寫AI產業敘事的潛力。
十四個月的沉默不是停滯，而是蓄勢。從mHC架構的發表到V4的整合發布，DeepSeek展示了一種與矽谷「快速發布、持續迭代」截然不同的研發節奏——它更像是傳統工業製造中的「集中研發、一次性達標」模式。這種方式有其風險（長期無產品可能導致人才流失和市場遺忘），但一旦成功，往往帶來更大的技術跨越。
V4的國產晶片路線具有超越技術本身的象徵意義。在全球AI產業幾乎完全依賴Nvidia的當下，一個聲稱完全擺脫這一依賴的前沿模型，如果性能得到驗證，將從根本上動搖「沒有Nvidia就做不了頂級AI」的行業共識。這對於全球AI產業的長期格局，其影響可能比任何單一技術突破都更加深遠。
對於本刊的讀者——無論你是AI開發者、科技投資者、產業分析師還是對技術趨勢感興趣的普通讀者——V4都值得你密切關注。它不僅是一個模型的發布，更是一場關於技術自主、產業競爭和地緣博弈的多維故事的最新章節。
我們將在V4正式發布後第一時間進行詳細的技術分析和性能評測。敬請關注。