Deepseek V4 即將發佈：編程能力或超越 Claude 和 GPT，V3.2 滿血版 8 折搶先體驗

作者注：Deepseek V4 預計 2 月中旬發佈，聚焦編程能力，內部測試顯示或超越 Claude 和 GPT。現在可通過 API易 以官網 8 折價格使用 Deepseek V3.2 滿血版

2026 年 1 月 9 日，據《The Information》報道，Deepseek V4 計劃於 2 月中旬發佈，將重點強化編程能力。內部測試顯示，V4 在代碼任務上的表現可能超越 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 GPT 系列。

核心價值: 瞭解 Deepseek V4 最新動態，並通過 API易 以官網 8 折價格提前體驗 V3.2 滿血版的強大能力。

Deepseek V4 核心信息速覽

根據多方報道，以下是目前已知的 Deepseek V4 關鍵信息：

Deepseek V4 爲什麼值得期待

Deepseek V4 並非簡單的版本迭代，而是專門針對編程場景優化的旗艦模型。與側重純推理的 R1 不同，V4 是一個混合模型（hybrid model），同時支持推理和非推理任務，瞄準的是企業開發者市場。

Deepseek V4 三大技術亮點：

1. 超長代碼提示處理突破

   • 基於 V3.2-Exp 的稀疏注意力技術（Sparse Attention）
   • 支持處理複雜軟件項目的完整代碼庫
   • 對全棧開發者和大型項目維護者意義重大

2. 編程能力全面強化

   • 內部測試顯示代碼任務超越 Claude 和 GPT
   • 要挑戰 Claude Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 的 80.9% 記錄
   • 覆蓋代碼生成、調試、重構等全場景

3. MoE 架構優勢延續

   • 繼承 V3 系列的 Mixture of Experts 架構
   • 能效比傳統密集模型更高
   • 推理成本有望進一步降低

行業觀察: Deepseek 選擇在編程領域發力，直接瞄準最具商業價值的企業開發者市場。高精度代碼生成能力可直接轉化爲收入，這是一個精準的戰略選擇。

Deepseek V3.2 滿血版現已可用

在等待 V4 發佈的同時，Deepseek V3.2 已經是目前最強的開源大模型之一。通過 API易 平臺，你可以以 官網 8 折價格 使用 V3.2 滿血版。

Deepseek V3.2 核心能力

Deepseek V3.2 技術規格

• 總參數量: 685B（6850 億）
• 激活參數: 37B（MoE 架構每次只激活部分參數）
• 上下文長度: 128,000 tokens
• 架構: Transformer + DeepSeek Sparse Attention + MoE
• 開源協議: MIT License（完全開源）

Deepseek V3.2 爲什麼便宜又強大

Deepseek 的 MoE（Mixture of Experts）架構是關鍵。雖然總參數高達 685B，但每次推理只激活 37B 參數，這意味着：

• 推理成本降低 50-75%
• 保持接近 GPT-5 的性能水平
• API 價格僅爲競品的 1/10

API易 Deepseek V3.2 使用指南

通過 API易 平臺使用 Deepseek V3.2，可享受 官網 8 折優惠，同時獲得更穩定的服務和統一的接口。

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 滿血版
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一個專業的編程助手"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 實現一個高效的 LRU 緩存"}
    ],
    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):
    """
    與 Deepseek V3.2 對話

    Args:
        prompt: 用戶輸入
        stream: 是否使用流式輸出
    """
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一個專業的編程助手，擅長代碼生成、調試和優化"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]

    if stream:
        # 流式輸出
        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:
        # 普通輸出
        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 實現一個 Promise 併發控制器，限制同時執行的 Promise 數量")
print(code)

# 流式輸出示例
chat_with_deepseek("解釋 Python 的 GIL 是什麼，以及如何綁定它", stream=True)

Deepseek V3.2 API 價格對比

成本優化: 對於預算敏感的項目，Deepseek V3.2 是目前性價比最高的選擇。通過 API易 apiyi.com 平臺調用，不僅享受 8 折優惠，還能獲得更穩定的服務和中文技術支持。

Deepseek V4 技術預測

根據目前披露的信息和 V3 系列的技術演進，我們可以對 V4 做出以下合理預測：

Deepseek V4 可能的技術特性

1. 增強的稀疏注意力機制

V3.2-Exp 已經實現了細粒度稀疏注意力（fine-grained sparse attention），V4 很可能在此基礎上進一步優化，實現：

• 更長的有效上下文窗口
• 更低的長上下文推理成本
• 更好的代碼跨文件理解能力

2. 新訓練方法加持

2025 年 12 月 31 日，Deepseek 發表了 "Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)" 新方法，可提升訓練穩定性，很可能已應用於 V4 的訓練。

3. 專項代碼訓練數據

類似 V3.2 引入的大規模代理訓練數據（1800+ 環境、85000+ 複雜指令），V4 可能擁有更大規模的代碼專項訓練數據。

Deepseek V4 目標對手

技術觀察: 如果 V4 真的能在 SWE-bench 上超越 Claude Opus 4.5，將是開源模型首次在最權威的代碼基準上登頂，意義重大。

開發者應對策略

現階段：用好 Deepseek V3.2

V4 發佈前還有約一個月，建議開發者：

1. 熟悉 Deepseek API

   • 通過 API易 apiyi.com 註冊賬號
   • 獲取免費測試額度
   • 熟悉接口調用方式

2. 評估業務場景適配性

   • 測試 V3.2 在你的代碼任務上的表現
   • 對比其他模型的效果和成本
   • 建立性能基準，方便 V4 發佈後對比

3. 關注長上下文能力

   • V3.2 已支持 128K 上下文
   • 嘗試處理大型代碼庫
   • 測試跨文件代碼理解能力

V4 發佈後：快速評估切換

# 在 API易 平臺，切換模型只需修改 model 參數
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",  # V4 發佈後切換
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

平臺優勢: API易 apiyi.com 通常會在新模型發佈後第一時間上線支持，使用統一接口，切換模型只需修改一個參數，無需改動其他代碼。

常見問題

總結

Deepseek V4 即將帶來的變革：

1. 編程能力突破: 內部測試顯示或超越 Claude 和 GPT，瞄準 SWE-bench 榜首
2. 超長代碼處理: 基於稀疏注意力技術，複雜項目開發優勢明顯
3. 2 月中旬發佈: 預計農曆新年前後上線，開發者可提前準備

現在可以做的：

通過 API易 apiyi.com 以官網 8 折價格使用 Deepseek V3.2 滿血版，提前熟悉 API 接口，建立性能基準，爲 V4 發佈後的快速評估做好準備。

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論 Deepseek V4 的期待，更多 AI 開發資源可訪問 API易 apiyi.com

參考來源:

• 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