Deepseek V4 即将发布：编程能力或超越 Claude 和 GPT，V3.2 满血版 8 折抢先体验

作者注：Deepseek V4 预计 2 月中旬发布，聚焦编程能力，内部测试显示或超越 Claude 和 GPT。现在可通过 API易 以官网 8 折价格使用 Deepseek V3.2 满血版

2026 年 1 月 9 日，据《The Information》报道，Deepseek V4 计划于 2 月中旬发布，将重点强化编程能力。内部测试显示，V4 在代码任务上的表现可能超越 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 GPT 系列。

核心价值: 了解 Deepseek V4 最新动态，并通过 API易 以官网 8 折价格提前体验 V3.2 满血版的强大能力。

Deepseek V4 核心信息速览

根据多方报道，以下是目前已知的 Deepseek V4 关键信息：

Deepseek V4 为什么值得期待

Deepseek V4 并非简单的版本迭代，而是专门针对编程场景优化的旗舰模型。与侧重纯推理的 R1 不同，V4 是一个混合模型（hybrid model），同时支持推理和非推理任务，瞄准的是企业开发者市场。

Deepseek V4 三大技术亮点：

1. 超长代码提示处理突破

   • 基于 V3.2-Exp 的稀疏注意力技术（Sparse Attention）
   • 支持处理复杂软件项目的完整代码库
   • 对全栈开发者和大型项目维护者意义重大

2. 编程能力全面强化

   • 内部测试显示代码任务超越 Claude 和 GPT
   • 要挑战 Claude Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 的 80.9% 记录
   • 覆盖代码生成、调试、重构等全场景

3. MoE 架构优势延续

   • 继承 V3 系列的 Mixture of Experts 架构
   • 能效比传统密集模型更高
   • 推理成本有望进一步降低

行业观察: Deepseek 选择在编程领域发力，直接瞄准最具商业价值的企业开发者市场。高精度代码生成能力可直接转化为收入，这是一个精准的战略选择。

Deepseek V3.2 满血版现已可用

在等待 V4 发布的同时，Deepseek V3.2 已经是目前最强的开源大模型之一。通过 API易 平台，你可以以 官网 8 折价格 使用 V3.2 满血版。

Deepseek V3.2 核心能力

Deepseek V3.2 技术规格

• 总参数量: 685B（6850 亿）
• 激活参数: 37B（MoE 架构每次只激活部分参数）
• 上下文长度: 128,000 tokens
• 架构: Transformer + DeepSeek Sparse Attention + MoE
• 开源协议: MIT License（完全开源）

Deepseek V3.2 为什么便宜又强大

Deepseek 的 MoE（Mixture of Experts）架构是关键。虽然总参数高达 685B，但每次推理只激活 37B 参数，这意味着：

• 推理成本降低 50-75%
• 保持接近 GPT-5 的性能水平
• API 价格仅为竞品的 1/10

API易 Deepseek V3.2 使用指南

通过 API易 平台使用 Deepseek V3.2，可享受 官网 8 折优惠，同时获得更稳定的服务和统一的接口。

Deepseek V3.2 API 快速上手

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",  # Deepseek V3.2 满血版
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个高效的 LRU 缓存"}
    ],
    max_tokens=2000
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

def chat_with_deepseek(prompt: str, stream: bool = False):
    """
    与 Deepseek V3.2 对话

    Args:
        prompt: 用户输入
        stream: 是否使用流式输出
    """
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手，擅长代码生成、调试和优化"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]

    if stream:
        # 流式输出
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            stream=True,
            max_tokens=4000
        )
        for chunk in response:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
        print()
    else:
        # 普通输出
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            max_tokens=4000
        )
        return response.choices[0].message.content

# 使用示例
code = chat_with_deepseek("用 TypeScript 实现一个 Promise 并发控制器，限制同时执行的 Promise 数量")
print(code)

# 流式输出示例
chat_with_deepseek("解释 Python 的 GIL 是什么，以及如何绑定它", stream=True)

Deepseek V3.2 API 价格对比

成本优化: 对于预算敏感的项目，Deepseek V3.2 是目前性价比最高的选择。通过 API易 apiyi.com 平台调用，不仅享受 8 折优惠，还能获得更稳定的服务和中文技术支持。

Deepseek V4 技术预测

根据目前披露的信息和 V3 系列的技术演进，我们可以对 V4 做出以下合理预测：

Deepseek V4 可能的技术特性

1. 增强的稀疏注意力机制

V3.2-Exp 已经实现了细粒度稀疏注意力（fine-grained sparse attention），V4 很可能在此基础上进一步优化，实现：

• 更长的有效上下文窗口
• 更低的长上下文推理成本
• 更好的代码跨文件理解能力

2. 新训练方法加持

2025 年 12 月 31 日，Deepseek 发表了 "Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)" 新方法，可提升训练稳定性，很可能已应用于 V4 的训练。

3. 专项代码训练数据

类似 V3.2 引入的大规模代理训练数据（1800+ 环境、85000+ 复杂指令），V4 可能拥有更大规模的代码专项训练数据。

Deepseek V4 目标对手

技术观察: 如果 V4 真的能在 SWE-bench 上超越 Claude Opus 4.5，将是开源模型首次在最权威的代码基准上登顶，意义重大。

开发者应对策略

现阶段：用好 Deepseek V3.2

V4 发布前还有约一个月，建议开发者：

1. 熟悉 Deepseek API

   • 通过 API易 apiyi.com 注册账号
   • 获取免费测试额度
   • 熟悉接口调用方式

2. 评估业务场景适配性

   • 测试 V3.2 在你的代码任务上的表现
   • 对比其他模型的效果和成本
   • 建立性能基准，方便 V4 发布后对比

3. 关注长上下文能力

   • V3.2 已支持 128K 上下文
   • 尝试处理大型代码库
   • 测试跨文件代码理解能力

V4 发布后：快速评估切换

# 在 API易 平台，切换模型只需修改 model 参数
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",  # V4 发布后切换
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

平台优势: API易 apiyi.com 通常会在新模型发布后第一时间上线支持，使用统一接口，切换模型只需修改一个参数，无需改动其他代码。

常见问题

总结

Deepseek V4 即将带来的变革：

1. 编程能力突破: 内部测试显示或超越 Claude 和 GPT，瞄准 SWE-bench 榜首
2. 超长代码处理: 基于稀疏注意力技术，复杂项目开发优势明显
3. 2 月中旬发布: 预计农历新年前后上线，开发者可提前准备

现在可以做的：

通过 API易 apiyi.com 以官网 8 折价格使用 Deepseek V3.2 满血版，提前熟悉 API 接口，建立性能基准，为 V4 发布后的快速评估做好准备。

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论 Deepseek V4 的期待，更多 AI 开发资源可访问 API易 apiyi.com

参考来源:

• The Information – DeepSeek To Release Next Flagship AI Model: theinformation.com
• Decrypt – Insiders Say DeepSeek V4 Will Beat Claude and ChatGPT: decrypt.co
• Cybernews – DeepSeek to launch coding-focused AI: cybernews.com
• DeepSeek API Docs – V3.2 Release: api-docs.deepseek.com