DeepSeek再赌春节：DeepSeek V4能否复刻R1的“世界震惊时刻”？

2026年的春节，中国AI赛道从未如此拥挤。

字节跳动的三模型礼包、阿里的Qwen 3.5、智谱的GLM-5、MiniMax的M2.5……巨头与独角兽们像约好了一样，把最重磅的弹药倾泻在这个中国人最看重的节日窗口。然而在这场“首个AI春节档”的喧嚣中，有一家公司的沉默反而成了最大的噪音——DeepSeek 。

DeepSeek再赌春节：DeepSeek V4能否复刻R1的“世界震惊时刻”？

2月11日，距离除夕仅剩数天，多位用户发现DeepSeek的App端和网页端悄然开启灰度测试。新版本的上下文窗口从128K token直接拉升至1M（百万），知识截止日期更新至2025年5月，模型自述的版本号隐于迷雾之中。官方并未在任何一个渠道发布公告，但这种“不宣而测”反而让技术社区的肾上腺素飙升：那个传说中要在2月中旬登场的V4，终于要来了吗？

一、灰度测试里的“藏不住的野心”

如果你在2月11日之后打开DeepSeek App，可能会收到一条几乎被忽略的更新提示。没有发布会，没有万字技术报告，甚至没有一条官方推文——但这恰恰是DeepSeek过去一年最熟悉的节奏。

“去年R1也是在春节前七天横空出世的。”一位长期跟踪DeepSeek的开发者告诉笔者，“他们非常清楚‘时间窗口效应’的价值：当整个行业都在放假、当海外媒体的注意力被节日稀释，技术突破反而能以最大公约数穿透圈层。”

这次灰度测试释放的信号极为密集。首先，百万token上下文。从V3.1时代的128K到如今的1M，提升近10倍。这意味着DeepSeek已经能够完整处理《三体》三部曲体量的文本，或者在一次会话中消化一个中型企业的完整代码仓库。此前，仅有谷歌的Gemini系列在百万上下文维度上实现规模化落地，DeepSeek成为全球第二家将这一能力推向公众的公司。

但更耐人寻味的是，这个灰度版本很可能不是V4。多名测试者发现，模型在问答中自称“当前版本极有可能是V3系列的最终进化形态，或是V4正式亮相前的终极灰度版”。这指向一个更合理的解释：DeepSeek正在用一次大规模“路测”，为V4的正式发车铺平轨道。

二、架构革命：mHC与Engram的“双螺旋”

如果说灰度测试是V4浮出水面的冰山尖顶，那么水面之下，是DeepSeek过去两个月以罕见密度投下的两枚技术深水炸弹。

2026年1月1日，梁文锋署名论文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》上线arXiv。这篇选在元旦当天发布的论文，解决的是困扰AI社区近十年的大规模训练稳定性难题。传统的超连接（Hyper-Connections）在模型加深时会产生信号增益失控——在27B参数的测试模型中，信号放大幅度曾超过3000倍，直接导致训练崩溃。mHC的解决方案近乎数学艺术：通过Sinkhorn-Knopp算法将连接矩阵约束在双随机流形上，把信号增益压缩至1.6倍 。BIG-BenchHard推理基准上2.1%的提升，是以仅6.7%的训练开销为代价换来的。

1月13日，梁文锋再度署名，携手北京大学发布Engram架构论文。这一次，刀锋直指Transformer的原生缺陷——“记忆”与“计算”的混为一谈。Engram的核心洞察极其朴素：语言建模中的大量任务（实体识别、固定搭配、语法片段）本质上是模式检索而非逻辑推理。让多层注意力网络去“计算”“威尔士王妃”是谁，就像用超算解一元一次方程。Engram模块将经典哈希N-gram现代化，用O(1)复杂度的确定性查表替代昂贵的高维计算，把静态知识卸载到廉价DRAM中，释放昂贵的GPU HBM去专注真正的推理任务。

论文中最具颠覆性的发现，是MoE（混合专家）与Engram之间存在的“U形缩放律” 。当非激活参数预算在两者之间分配时，验证损失呈现清晰的U形曲线——纯MoE（ρ=100%）缺乏专用记忆，被迫用计算模拟检索；纯Engram（ρ=0%）失去条件计算能力，在复杂推理任务上崩盘。而最优解，恰恰落在两者平衡的谷底。

这不再是缝缝补补的迭代，而是对Transformer架构的一次系统性重构。 野村证券在2月10日的研报中直言，mHC与Engram的结合“从算法和工程层面针对算力芯片和内存瓶颈进行系统级优化”，其商业意义不在于复刻去年V3的算力恐慌，而在于将训练与推理成本再降一个数量级 。

三、战略转向：编程与智能体的“王座争夺”

技术只是底色，真正的战役在应用层。

多方信源交叉验证显示，DeepSeek V4的核心突破维度高度聚焦：AI编程能力。据知情人士透露，内部初步基准测试中，V4在编程任务上的表现已超越Anthropic Claude系列和OpenAI GPT系列的同代模型。若消息属实，这将是一次“攻守易势”——Claude在过去一年被开发者社群公认为“编程之王”，而DeepSeek正在用最直接的方式向王座发起正面冲锋。

这背后是技术路线的必然收敛。现代软件工程中，一个微小的代码修改可能波及数千个文件的依赖关系。以往的模型受限于上下文窗口或注意力衰减，无法真正理解完整代码仓库；而V4的百万上下文、Engram的快速检索、mHC支撑的深层推理，恰好构成企业级编程Agent的三块拼图。多位开发者向笔者分析，V4的目标可能不仅仅是代码补全或单文件调试，而是全自动化的项目级重构与Bug修复——这才是真正意义上的“Vibe Coding”生产力革命。

值得玩味的是时间节点。摩根大通在2月11日的研报中指出，中国AI行业正迎来“史上最密集的旗舰模型发布潮”，而DeepSeek V4的核心影响“不在于聊天机器人本身，而在于其可能释放的平台经济效益”。报告给出了一个反直觉的推演：若V4成功实现推理降本，AI将从昂贵的“独立App”变为廉价的“内嵌功能”，而微信和QQ作为中国最高频的通信界面，将直接承接这一红利——腾讯才是最大的潜在赢家。

四、寂静的战场与扣在扳机上的手指

过去半年，关于DeepSeek“跌落神坛”的论调从未消散。

OpenRouter的统计数据显示，2024年底DeepSeek-V3和R1曾占据开源模型Token消耗量的一半以上；到2025年下半年，随着更多玩家入局，其份额已显著回落。市场从“一家独大”走向“群雄割据”，而谷歌Gemini 3 Pro在数学推理上的碾压姿态、OpenAI GPT-5.2的仓促应战，将闭源模型的技术上限拉升到新的高度。

对于“六小龙”们而言，DeepSeek引而不发的这半年是宝贵的融资窗口。智谱与MiniMax在2026年1月接连登陆港交所，阶跃星辰完成B+轮融资，月之暗面斩获5亿美元C轮。一位投资人向笔者坦言：“如果去年年中V4就出来，这些公司连上牌桌的机会都没有。”

但窗口正在收窄。DeepSeek不发V4，所有人都不敢过年 。

这种威慑力恰恰来自不确定性。正如36氪在报道中所言：“那张迟迟未发的V4，其最大的威慑力，恰恰在于不按下扳机。” 技术社区对此形成了两种主流猜想：一种认为MODEL1是一个追求极致效率的轻量级模型，专为边缘设备部署优化；另一种分析则倾向它是“长序列专家”，为处理超长文档或代码项目而生。唯一确定的是，无论走哪条路，极致性价比仍是DeepSeek不变的底色。