‘DeepSeek V4 скоро выйдет: способности к программированию могут превзойти Claude

Примечание автора: Ожидается выпуск Deepseek V4 в середине февраля с фокусом на возможности программирования. Внутреннее тестирование показывает, что модель может превзойти Claude и GPT. Сейчас можно использовать полную версию Deepseek V3.2 через APIYI со скидкой 20% от официальной цены

9 января 2026 года, согласно сообщению The Information, Deepseek V4 планируется к выпуску в середине февраля с акцентом на усиление возможностей программирования. Внутреннее тестирование показывает, что производительность V4 в задачах кодирования может превзойти Claude от Anthropic и серию GPT от OpenAI.

Ключевая ценность: Узнайте последние новости о Deepseek V4 и заранее испытайте мощные возможности полной версии V3.2 через APIYI со скидкой 20% от официальной цены.

Быстрый обзор ключевой информации Deepseek V4

Согласно многочисленным сообщениям, ниже представлена известная на данный момент ключевая информация о Deepseek V4:

Почему Deepseek V4 стоит ожидания

Deepseek V4 — это не простое обновление версии, а флагманская модель, специально оптимизированная для сценариев программирования. В отличие от R1, ориентированной на чистое логическое мышление, V4 является гибридной моделью (hybrid model), которая поддерживает как задачи рассуждения, так и другие задачи, нацеленная на рынок корпоративных разработчиков.

Три ключевые технические особенности Deepseek V4:

1. Прорыв в обработке сверхдлинных кодовых промптов

   • Основана на технологии разреженного внимания (Sparse Attention) V3.2-Exp
   • Поддерживает обработку полных кодовых баз сложных программных проектов
   • Имеет большое значение для full-stack разработчиков и сопровождающих крупные проекты

2. Всестороннее усиление возможностей программирования

   • Внутреннее тестирование показывает превосходство над Claude и GPT в задачах кодирования
   • Стремится превзойти результат Claude Opus 4.5 в 80.9% на SWE-bench Verified
   • Охватывает все сценарии: генерация кода, отладка, рефакторинг и др.

3. Продолжение преимуществ MoE архитектуры

   • Наследует архитектуру Mixture of Experts серии V3
   • Более высокая энергоэффективность по сравнению с традиционными плотными моделями
   • Ожидается дальнейшее снижение стоимости вывода

Отраслевое наблюдение: Deepseek выбрала направление развития в области программирования, напрямую нацеливаясь на наиболее коммерчески ценный рынок корпоративных разработчиков. Высокоточная способность генерации кода может напрямую конвертироваться в доход — это точный стратегический выбор.

Deepseek V3.2 полная версия теперь доступна

В ожидании выхода V4, Deepseek V3.2 уже является одной из самых мощных открытых больших языковых моделей. Через платформу APIYI, вы можете использовать полную версию V3.2 по цене со скидкой 20% от официального сайта.

Основные возможности Deepseek V3.2

Технические характеристики Deepseek V3.2

• Общее количество параметров: 685B (685 миллиардов)
• Активные параметры: 37B (архитектура MoE активирует только часть параметров за раз)
• Длина контекста: 128,000 токенов
• Архитектура: Transformer + DeepSeek Sparse Attention + MoE
• Лицензия с открытым исходным кодом: MIT License (полностью открытый исходный код)

Почему Deepseek V3.2 дешевый и мощный

Ключевым является архитектура MoE (Mixture of Experts) от Deepseek. Хотя общее количество параметров достигает 685B, при каждом выводе активируется только 37B параметров, что означает:

• Снижение затрат на вывод на 50-75%
• Сохранение уровня производительности, близкого к GPT-5
• Цена API составляет всего 1/10 от конкурентов

Руководство по использованию Deepseek V3.2 на платформе APIYI

Используя Deepseek V3.2 через платформу APIYI, вы получаете скидку 20% от официального сайта, а также более стабильный сервис и унифицированный интерфейс.

Быстрый старт с Deepseek V3.2 API

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 полная версия
    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)

Сравнение цен Deepseek V3.2 API

Оптимизация затрат: Для проектов, чувствительных к бюджету, Deepseek V3.2 является на сегодняшний день наиболее экономичным выбором. При вызове через платформу APIYI apiyi.com вы не только получаете скидку 20%, но также более стабильный сервис и техническую поддержку на китайском языке.

Технические прогнозы Deepseek V4

На основе текущей раскрытой информации и технической эволюции серии V3 мы можем сделать следующие обоснованные прогнозы относительно V4:

Возможные технические характеристики Deepseek V4

1. Улучшенный механизм разреженного внимания

V3.2-Exp уже реализовал мелкозернистое разреженное внимание (fine-grained sparse attention), V4, вероятно, будет дополнительно оптимизирован на этой основе для достижения:

• Более длинного эффективного контекстного окна
• Более низкой стоимости вывода с длинным контекстом
• Лучшей способности понимания кода в нескольких файлах

2. Усиление новыми методами обучения

31 декабря 2025 года Deepseek опубликовал новый метод "Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)", который может повысить стабильность обучения и, вероятно, уже применён в обучении V4.

3. Специализированные данные для обучения кода

Подобно крупномасштабным данным агентного обучения, введённым в V3.2 (1800+ сред, 85000+ сложных инструкций), V4 может иметь ещё большие специализированные данные для обучения кода.

Целевые конкуренты Deepseek V4

Техническое наблюдение: Если V4 действительно превзойдёт Claude Opus 4.5 на SWE-bench, это станет первым случаем, когда открытая модель возглавит самый авторитетный бенчмарк кода, что имеет большое значение.

Стратегия разработчиков

Текущий этап: Эффективное использование Deepseek V3.2

До выпуска V4 остаётся около месяца, рекомендуется разработчикам:

1. Освоить API Deepseek

   • Зарегистрировать аккаунт через APIYI apiyi.com
   • Получить бесплатную тестовую квоту
   • Ознакомиться со способами вызова интерфейса

2. Оценить совместимость бизнес-сценариев

   • Протестировать производительность V3.2 на ваших задачах кодирования
   • Сравнить эффекты и затраты с другими моделями
   • Установить базовые показатели производительности для сравнения после выпуска V4

3. Обратить внимание на возможности длинного контекста

   • V3.2 уже поддерживает контекст 128K
   • Попробовать обработать крупные кодовые базы
   • Протестировать способность понимания кода в нескольких файлах

После выпуска V4: Быстрая оценка и переход

# На платформе APIYI переключение модели требует только изменения параметра model
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",  # Переключить после выпуска V4
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

Преимущества платформы: APIYI apiyi.com обычно поддерживает новые модели в первое время после их выпуска, используя единый интерфейс. Переключение модели требует изменения только одного параметра, без необходимости изменять остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Резюме

Грядущие изменения с Deepseek V4:

1. Прорыв в программировании: Внутреннее тестирование показывает возможное превосходство над Claude и GPT, нацелен на лидерство в SWE-bench
2. Обработка сверхдлинного кода: На основе технологии разреженного внимания, явное преимущество в разработке сложных проектов
3. Выпуск в середине февраля: Ожидается запуск около китайского Нового года, разработчики могут подготовиться заранее

Что можно сделать сейчас:

Использовать полную версию Deepseek V3.2 через apiyi.com по цене на 20% ниже официального сайта, заранее познакомиться с интерфейсом API, установить базовые показатели производительности и подготовиться к быстрой оценке после выпуска V4.

Автор: Техническая команда
Технические обсуждения: Приглашаем обсудить ожидания от Deepseek V4 в комментариях, больше ресурсов для разработки AI доступно на apiyi.com

Источники:

• 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