DeepSeek即将发布V4模型，解决了AI"灾难性遗忘"问题，使模型能记住已学内容并处理超长代码。通过创新的"mHC"架构和开源R1模型详细论文，DeepSeek在激烈市场竞争中目标成为"Agent时代"的操作系统。V4或将开启"氛围编程"新时代，让不懂编程的人也能通过AI实现自己的想法。
据了解，DeepSeek 即将重登王座。他们计划在二月中旬发布新一代模型 DeepSeek-V4。
也就是农历 2026 年新年期间，距离上一代模型 DeepSeek-R1 的发布正好一年。
大家肯定听过那个著名的段子：让 AI 数单词 “strawberry” 里有几个字母 “r”。因为训练数据里的错误，AI 哪怕把脑子想破，也只会一本正经地胡说八道：“是2个！”
这就是以前 DeepSeek 的痛点：它只会死记硬背，不懂背后的逻辑。
但 V4 这次根据内部基准测试，它解决了困扰 AI 界许久的“学了新的忘了旧的”怪病——专业术语叫“灾难性遗忘”。
以前的模型越学越傻，教了它写诗，它连乘法口诀都忘了。V4 却像开了挂，不仅学得快、记得牢，还能在超长的代码里保持清醒，绝不“宕机”。
这对咱们普通用户意味着什么？意味着以后你想做个小程序、搞个自动化办公，只要对着手机说句人话，V4 就能直接给你吐出一串能跑的代码，而不是一堆报错的乱码。所谓的“Vibe Coding”（氛围编程），真的要来了——不用懂语法，只要有想法，你就是架构师。
梁文锋的“阳谋”：把论文写成“说明书”
如果你觉得 DeepSeek 只是在吹牛，那你是没看懂梁文锋这的布局。
就在元旦刚过，DeepSeek 悄悄干了件让全世界AI实验室都炸毛的事：他们把 R1 模型的论文，从22页硬生生扩充到了86页！
这多出来的60多页，不是废话，是把家底全抖落出来了：冷启动怎么做、强化学习怎么调、拒绝采样怎么搞，连对齐导向的细节都扒得一干二净。
这在学术圈叫什么？这叫“清库存”！
潜台词就是：“哥几个，这些技术我不藏着了，反正我要发新的了，你们拿去随便研究吧！”
底气在哪？就在2025年最后一天，梁文锋扔出的那篇《mHC：流形约束超连接》。
简单说，以前的大模型想变强，就得拼命堆显卡，结果就是信号太强“炸机”，训练不稳定。DeepSeek 搞了个“mHC”架构，相当于给狂奔的信号加了个精密的“阀门”，把增益死死锁在1.6倍。
结果呢？用更少的芯片，跑出了更大的参数，还稳如老狗！这就是为什么 V4 敢说自己能处理超长代码——因为地基打得比谁都深。
DeepSeek 还能做“带头大哥”吗？
现在的江湖，早已不是 DeepSeek 一家独大的时候了。
互联网大厂也没闲着。字节跳动的豆包，直接把 AI 装进了手机里，3499元的工程机瞬间卖空；阿里的通义千问更是让代码在终端里“影分身”，同时干四个活儿。
资本市场更是火热。智谱AI、MiniMax 争先恐后上市，市值一天一个价。
在这种“百模大战”的修罗场里，DeepSeek 的 V4 能不能扛住？
别忘了，DeepSeek 当年是怎么用 29.4 万美元的“白菜价”把 R1 训练出来的，还把成果登上了《Nature》封面，狠狠打了那些说“中国大模型全是套壳”的人的脸。
这一次，V4 携带着“底层架构创新”的核武器归来，目标不仅仅是做一个聊天机器人，而是要做“Agent 时代”的操作系统。
一年前，DeepSeek 用低成本震惊了世界；一年后，它试图用“真智能”再次定义未来。
对于咱们普通老百姓来说，谁赢谁输不重要，重要的是——当 AI 真的能完美写代码、做应用时，我们的生活会变成什么样？
也许就在这个春节，当你还在抢红包的时候，第一批用上 DeepSeek-V4 的极客，已经用它搞出了颠覆性的新应用。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
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- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 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）
- 向量数据库与向量检索
- 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
- …
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
- …
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。
