DeepSeek V4:中国AI在编程领域超越ChatGPT和Claude?

2月17日农历新年前夕，中国AI创业公司DeepSeek预计发布V4模型，内部基准测试显示其编程能力超越OpenAI ChatGPT和Anthropic Claude，特别是在处理超长代码提示（long coding prompts）方面表现突出。这会是中国AI的又一次"斯普特尼克时刻"吗？

图1：DeepSeek V4聚焦编程能力，瞄准企业开发者市场

1 V4的核心定位：代码生成的精确打击

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DeepSeek V4是一个混合模型（reasoning + non-reasoning），目标市场是企业开发者——在这个领域，代码生成的准确性直接转化为收入。The Information援引知情人士消息，V4在内部基准测试中，处理极长编程提示的能力超过Anthropic Claude和OpenAI GPT系列。

这个定位和DeepSeek R1（2025年1月发布的纯推理模型）明显不同。R1专注数学推理，开发成本560万美元，仅为OpenAI o1的1/68，在MATH-500 benchmark上拿到90.2%（Claude 78.3%）。V4走的是另一条路：垂直领域的实用性突破。

Claude Opus 4.5目前在SWE-bench Verified上保持80.9%的记录，这是业界公认的真实软件工程bug解决能力测试。V4要证明自己，必须超过这个门槛。

图2：SWE-bench Verified编程基准——Claude Opus 4.5领先，GPT 5.1紧随其后

问题在哪？V4能否在公开benchmark上复现内部测试的优势。 DeepSeek至今未发布V4的任何公开数据，所有关于性能的说法都来自内部消息。这种情况在AI行业很常见——内部测试环境、数据集选择、评估标准都可能和公开benchmark存在差异。

2 技术突破：mHC架构的效率革命

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DeepSeek在1月1日发布了一篇研究论文，介绍了Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC，流形约束超连接）训练方法。这是V4背后的技术基础。

传统架构训练大模型时，所有数据被迫通过单一通道，扩展容量时容易出现训练不稳定。mHC创建多个信息流通道，允许数据在不同路径间交换，同时保持训练稳定性。Counterpoint Research的Wei Sun评价这是"striking breakthrough"（显著突破），让DeepSeek能够"bypass compute bottlenecks and unlock leaps in intelligence"（绕过算力瓶颈，解锁智能跃迁）。

图3：mHC架构对比——从单一残差连接到多流并行，提升训练稳定性

这个突破在美国芯片出口管制背景下尤其重要。DeepSeek V3用了大约2048块Nvidia H800芯片（H100的阉割版），训练成本约600万美元，远低于Meta Llama 3.1的数千万美元和OpenAI GPT-4的7800万美元。V4延续这个路线——用架构创新替代硬件堆砌。

图4：DeepSeek V3与R1架构——MoE（混合专家）设计实现高效率

V3使用MoE架构，671B总参数，每次激活37B，256个routed experts中每个token只走top 8，加上1个共享expert。V4预计在此基础上针对代码生成任务做专门优化，可能增加更多专注于代码理解、生成、调试的expert modules。

3 对标Claude和ChatGPT：差距在哪

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目前AI编程能力的天花板是Claude Opus 4.5和GPT-5.2 Codex，SWE-bench Verified分别是80.9%和80.0%，基本持平。这两个模型在2025年底发布（Claude 11月25日，GPT 12月19日），代表了2026年初的最高水平。

图5：Claude Opus 4.5全面基准测试——编程、推理、工具使用多项领先

Claude Opus 4.5的80.9%意味着在500个真实软件bug中能正确解决405个，超过Anthropic内部工程测试中所有人类候选者的表现。GPT-5.2在SWE-bench Pro上拿到56.4%，AIME 2025数学推理满分100%，ARC-AGI-2（抽象推理）52.9%-54.2%，明显高于Opus的37.6%。

两个模型各有侧重：Claude强在实际软件工程，GPT强在抽象推理和数学。 V4要挑战这两位，需要在SWE-bench上超过81%，同时在长上下文编程（10k+ tokens的代码库理解）上建立差异化优势。

The Information的报道强调V4"excels at handling extremely long code prompts"。这是个聪明的切入点。现实开发场景中，工程师经常需要让AI理解整个代码库、几千行的legacy code、复杂的依赖关系，然后提出修改建议或生成新功能。这种长上下文能力是SWE-bench之外的实战需求。

图6：DeepSeek V3与专有模型基准对比——在多项任务上接近GPT-4和Claude

如果V4能在这个细分场景做到明显领先，配合API价格优势（DeepSeek R1官方API是2.19/1M output tokens，比OpenAI o1便宜27倍），就能在企业市场打开缺口。

4 中国AI的垂直突破策略

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DeepSeek的路径很清晰：不追求全面超越，而是在垂直领域建立不可替代性。 R1证明了在数学推理上可以用1/68的成本达到o1的水平，V4瞄准的是代码生成这个直接影响开发者生产力的领域。

这个策略背后是现实约束。中国AI公司拿不到最先进的H100/H200芯片，只能用H800或更早的A100。DeepSeek创始人梁文锋（High-Flyer hedge fund）选择的是效率优先——通过MoE架构、mHC训练方法、开源策略（R1用MIT License）建立技术护城河。

Reddit的r/DeepSeek和r/LocalLLaMA社区已经开始囤积API credits，等待V4发布。这种anticipation（期待）在AI社区很罕见，通常只有OpenAI和Anthropic的旗舰模型发布前才会出现。DeepSeek用成本优势和开源友好赢得了开发者信任。

V4如果真的在编程benchmark上超过Claude和GPT，会带来几个连锁反应：

1. 企业采购决策改变：80%+的SWE-bench准确率意味着AI可以独立处理大部分bug修复和routine coding tasks，企业会考虑用更便宜的DeepSeek替代GitHub Copilot（基于GPT）或Cursor（集成Claude）
2. 开源生态加速：DeepSeek如果延续R1的开源策略，会有大量distilled models和fine-tuned variants出现，进一步压低AI编程工具的成本
3. benchmark军备竞赛：OpenAI和Anthropic必然会在2月后发布针对长上下文编程的优化版本，SWE-bench的记录可能在几个月内被刷到85%+

5 V4面临的真实挑战

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内部测试和实际部署之间有巨大Gap。V4要证明自己，需要回答几个问题：

数据来源的可持续性。DeepSeek V3和R1的训练数据主要来自公开代码库（GitHub、Stack Overflow等）和合成数据。V4要在长上下文编程上超越竞争对手，可能需要更多真实企业代码库的训练数据——这涉及数据隐私、授权问题，不是简单的技术问题。

benchmark vs. 实战的差异。SWE-bench测试的是isolated bug fixing，真实场景中开发者需要AI理解产品需求、设计架构、写测试、做code review、debug production issues。V4在benchmark上领先不代表在Cursor、Copilot这种IDE集成场景中就能超过GPT和Claude。

推理成本的trade-off。DeepSeek的低成本优势主要来自MoE架构的高效推理。但长上下文处理（10k+ tokens）会显著增加KV cache的内存占用和计算成本。V4如何在保持成本优势的同时支持超长代码提示，是个工程挑战。

中国市场的特殊性。DeepSeek占据中国AI市场89%的份额（2025数据），但国际扩张面临合规、数据主权、审查机制的质疑。V4即使技术领先，在欧美企业市场的adoption speed可能远慢于在中国市场。

写在最后

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DeepSeek V4代表了中国AI的一种新策略：用效率和垂直深度对抗硬件劣势。 不追求全面超越GPT-5或Gemini 3，而是在编程、数学等高价值领域做到不可替代。

2月17日能否兑现内部测试的承诺，取决于DeepSeek敢不敢公开完整的benchmark数据、对比测试方法、推理成本细节。如果只是发布一个vague的"outperforms competitors"声明，市场的enthusiasm会很快冷却。

AI编程工具已经从novelty变成necessity，从Copilot到Cursor，从Claude Code到Replit Agent，开发者每天都在用AI写代码。V4如果真的能在长上下文编程上做到明显领先，会直接影响几百万开发者的工作方式。

让我们一起期待2月17日的真相。加油！

⚠️ 本文由 AI 辅助生成，内容可能存在事实性错误或理解偏差，请读者注意甄别核实。

DeepSeek V4这次能否兑现承诺，在编程领域真正超越ChatGPT和Claude？你最期待V4的哪个能力？

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Sources:

• Insiders Say DeepSeek V4 Will Beat Claude and ChatGPT at Coding, Launch Within Weeks - Decrypt^[1]
• DeepSeek V4 rumored to outperform ChatGPT and Claude in long-context coding - Cryptopolitan^[2]
• DeepSeek's new AI model could outperform ChatGPT in coding tasks - NewsBytes^[3]
• Claude Opus 4.5 Benchmarks - Vellum AI^[4]
• DeepSeek v3 and R1 Model Architecture - Fireworks AI^[5]
• A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2 - Sebastian Raschka^[6]

题图来源：Decrypt

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