DeepSeek将推V4大模型：百万级上下文、代码生成突破与mHC新架构

深度求索（DeepSeek）预计将于未来几周内推出代号为V4的新一代旗舰级人工智能模型，发布时间或定于2月中旬，接近农历新年。据知情人士透露，该模型将重点强化代码生成能力，尤其在处理超长代码提示方面取得关键进展，支持高达百万级tokens的上下文窗口。

这一技术突破使得模型能够一次性加载并解析中型规模的完整代码库，涵盖技术文档与需求说明，精准识别跨文件间的依赖关系，有效缓解复杂软件开发过程中因上下文碎片化带来的难题。对于大型系统构建、旧有代码重构以及深度技术文档理解等场景，具备显著的实用价值与行业影响。

此外，V4在训练机制上实现另一项重要进展：在整个训练周期中保持稳定的数据模式理解能力，避免了传统模型随训练轮次增加而出现性能衰减的问题。该特性提升了模型从大规模数据中提取抽象知识的能力，使其不再局限于数据记忆，而是形成更具泛化性的认知结构。

根据公司内部基准测试结果，V4在代码生成任务中的表现已超越当前主流同类模型，展现出更强的综合性能。行业分析还指出，该模型可能采用一种全新的mHC架构，该架构在并行计算效率和对国产硬件平台的适配性方面更具优势，有助于降低部署门槛，提升推理速度，从而加速其在商业场景中的广泛应用。

值得注意的是，本月4日，DeepSeek在学术平台arXiv更新了其R1模型的研究论文，篇幅由原先的22页扩展至86页，新增内容涵盖完整的训练流程解析及超过20项评测基准的详细数据。此次技术资料的全面披露，被视为为V4模型发布所做的关键铺垫，进一步凸显其研发透明度与技术积累深度。