今儿看到个信息，DeepSeek可能发布V4了。
老金我第一时间测试佐证了一下。
虽说官方没明确公布上线，但是咱可以先来了解下它的 3大创新能力。
DeepSeek作为国产之光（毕竟 价格屠夫），老金我是尤为关注的。
这个模型它不是小更新，是直接对标Claude Opus 4.5和GPT-5的那种 大级别的。
上次DeepSeek R1发布的时候，硅谷那边就已经慌了一波。
这次V4，定位更狠——以代码为中心的AI模型。
翻译成人话：专门来抢程序员饭碗的。
三个核心技术，每一个都值得单独拿出来说。
两个关键信息，代表网页上很有可能已经不是V3.2了。
知识库时间 与 上下文长度。
当然，只是老金我的猜测，我也去官网试了下。
根据之前官方报告的V3.2是128K
来说说已经公布的V4都有什么 特殊能力。
第一个黑科技：Engram条件记忆
这个名字听着玄乎，但原理其实不复杂。
传统大模型处理长文本，记忆和计算是绑在一起的。
文本越长，计算量越大，速度越慢。
DeepSeek V4把这两件事拆开了。
记忆单独存，计算单独跑。
查找效率从O(n)直接干到O(1)。
什么概念？
以前处理10万行代码，模型要从头到尾扫一遍才能找到关键信息。
现在不用了，直接定位，像查字典一样快。
这对写代码的人来说太重要了。
一个大型项目动辄几十万行代码，以前AI根本吃不下。
现在V4号称支持100万+ token上下文。
整个仓库扔进去，它都能消化。
第二个黑科技：mHC流形约束超连接
这个名字更吓人，但解决的问题很实际——长代码的逻辑断层。
老金我之前用其他AI写代码，最头疼的就是这个。
写到500行的时候，AI开始忘记前面写了什么。
变量名对不上，函数调用乱套，逻辑前后矛盾。
DeepSeek V4用了一种叫"流形约束"的技术。
简单说，就是在高维空间里给代码逻辑画了一条线。
不管代码写多长，AI都能沿着这条线走，不会跑偏。
可视化的话，应该类似这样，老金整了个图，方便小伙伴们理解。
官方给的数据是：跨文件推理能力提升300%。
老金我没法验证这个数字，但如果是真的，那确实是质的飞跃。
第三个黑科技：DeepSeek-OCR 2视觉因果流
这个功能让老金我眼前一亮。
不是简单的图片识别，是理解文档的版面结构。
什么意思？
你给它一张产品需求文档的截图。
它不只是把文字读出来，还能理解哪些是标题、哪些是正文、哪些是表格、哪些是流程图。
然后根据这些结构关系，生成对应的代码。
这对产品经理来说简直是福音。
以前写PRD要反复跟开发沟通，现在直接截图扔给AI，它自己理解。
如果对你有帮助，记得关注一波~
开源这件事
最后说一个重点：MIT许可证开源。
这意味着商用也没问题。
DeepSeek这波操作，老金我是真的服气。
R1已经证明了他们的技术实力。
V4继续开源，直接把压力给到Claude和GPT。
当然，老金我也要泼点冷水。
官方文档写得再好，实际效果还得看落地。
100万token上下文、跨文件推理、版面理解，这些能力到底有多强，还得等社区实测。
但不管怎么说，中国AI这波春节礼物，确实够硬。
老金我的建议：
如果你是程序员，V4值得关注。
等正式版出来，第一时间试试仓库级代码理解能力。
这个功能如果真的好用，能省掉大量翻代码的时间。
如果你是产品经理，关注OCR 2的文档理解能力。
PRD转代码这条路，可能真的要走通了。
你们觉得DeepSeek V4能打过Claude和GPT吗？
评论区聊聊，老金我很好奇大家的看法。
往期推荐：
AI编程教程列表
提示词工工程（Prompt Engineering）
LLMOPS(大语言模运维平台)
AI绘画教程列表
WX机器人教程列表
每次我都想提醒一下，这不是凡尔赛，是希望有想法的人勇敢冲。
我不会代码，我英语也不好，但是我做出来了很多东西，在文末的开源知识库可见。
我真心希望能影响更多的人来尝试新的技巧，迎接新的时代。
谢谢你读我的文章。
如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧🙂
如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章。
开源知识库地址：
https://tffyvtlai4.feishu.cn/wiki/OhQ8wqntFihcI1kWVDlcNdpznFf
