文章主要讲述DeepSeek计划在下月发布V4模型，回顾其R1模型的成功经历，强调该公司技术实力与开源精神。通过分析其发布《mHC》论文和将R1论文从22页扩至86页等事件，预测V4将加强代码生成和复杂逻辑能力，有望超越Claude成为更好的国产编程助手。作者表达了对DeepSeek作为国产AI技术代表的期待，认为其不仅是一个工具，更代表着中国在AI时代的技术底气。
昨晚临睡前刷 X，看到了一个大瓜，直接给我整精神了。
这哥们爆料说，DeepSeek 计划在 2026 年春节期间，大概就是下个月中旬，发布他们的下一代模型 V4。
这个时间点，可是太熟悉了，这很 DeepSeek。
相信大家还记得去年春节期间吧，萝卜哥当时正在老家过年呢，结果，DeepSeek 悄咪咪扔了个 R1 出来，不仅仅整个 AI 圈子炸了，而是让以前从来没有关注过 AI 的普通人也都知道了 AI 大模型竟然这么好用，竟然可以这么用。
大家可以看一下我和 DeepSeek 的聊天记录，也算是比较早的一波使用 DeepSeek R1 的用户了。
那时候国外的一众大模型还在比谁烧钱多，DeepSeek 直接用一手又便宜又强的绝活，给全球 AI 圈上了一课。
不过说实话，这半年多 DeepSeek 看起来挺低调的，但只要你稍微盯着他们的动向，就会发现深度求索这家公司，真的是把技术刻到骨子里了。
就拿前两天来说，他们发了篇新论文，叫做《Manifold-Constrained Hyper-Connections （mHC）》。
光看这个标题里的流形约束超连接，咱们就能看出来这帮人没在琢磨怎么做营销，而是在死磕最底层的数学地基。这种东西枯燥且难，可是一旦突破了，就是对整个行业的降维打击。
还有个事儿更绝。
不知道大家注意没，DeepSeek 最近居然把一年前那个已经封神的 R1 论文给更新了。
咱们一般公司发完产品，论文扔那儿就不管了，甚至恨不得藏着掖着。DeepSeek 可好，硬生生把那篇论文从最初的 22 页，扩写到了 86 页。
这是什么概念？这就好比一个武林高手，把自己的成名绝技毫无保留地画成了连环画，不但教你招式，连内功心法都给你补全了。
谁家公司这么干啊？只有真把开源和技术共享刻在骨子里的人才干得出来。
所以这次爆料说 V4 要来了，而且重点是加强代码生成和复杂逻辑，我是真信。
因为你看他们这股子较真的劲儿，肯定是在憋大招。咱们现在不缺能陪聊的 AI，缺的是这种真能当半个高级工程师用、能帮你解决疑难杂症的生产力工具。
现在公认的编程最好的大模型是 Claude，只不过这家公司对国人太不友好了，很难让人喜欢得起来，希望这次的 V4 可以一举超越 Claude，让咱们用上更好的可以写代码的国产大模型。
最后，我想聊两句掏心窝子的。
为什么我们对 DeepSeek 抱有这么大的期待？
是因为它是全村的希望？还是因为它便宜大碗？我觉得都不止。
在很长一段时间里，面对 AI 这座高山，我们习惯了仰视大洋彼岸，习惯了等着人家开源，等着人家定义什么是先进。
但 DeepSeek 用那 86 页毫无保留的论文，用一次次打破算力诅咒的性能告诉我们：核心技术这东西，不是靠谁施舍求来的，而是这帮理工男在无人区里，一锤子一锤子凿出来的。
它就像那个不善言辞却武功盖世的扫地僧，在满世界都在搞闭源、筑高墙的时候，它选择把灯点亮，把路铺开。
我们期待 DeepSeek-V4，其实不仅仅是在期待一个更聪明的工具，而是在期待一种底气，
在这个风起云涌的 AI 时代，咱们中国人不仅能坐上牌桌，还能亲手发牌的底气。
2026，坐等 DeepSeek 再一次惊艳世界。
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但是具体到个人，只能说是：
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- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
