DeepSeek V4发布前夕：这些关键问题需提前梳理
4月10日，据多位知情人士向《创智记》透露，DeepSeek创始人梁文锋在内部沟通中首次明确了V4的发布安排——备受期待的新一代旗舰大模型DeepSeek V4计划于4月下旬正式与公众见面。
凤凰网科技就该消息向DeepSeek方面求证，截至发稿未获得回应。
此前，DeepSeek刚完成版本更新，首次在模式上进行分层，推出快速模式和专家模式。在点击开始的入口处，原本“体验DeepSeekV3.2”的字样也已消失。
“优等生”DeepSeek的困扰
DeepSeekV4的未知性，建立在复杂的背景之上。
2025年初，R1的发布曾是国内大模型创企难以摆脱的“阴影”。这些曾经的明星企业用了半年时间，才凭借新的旗舰模型重回公众视野，有的选择上市，有的开启新一轮融资。
在成名之前，梁文锋曾与少数VC有过会谈，但据当时接触过他的人士向凤凰网科技表示，梁文锋的本意并非融资，而是了解机构的风格。
《晚点LatePost》的报道也提到，梁文锋曾在会面中提出类似OpenAI与微软投资协议的回报上限条款，但没有机构接受，此后便再无投资人会面。
2025年成名后，DeepSeek变得更加内敛，一些原本在社交媒体更新的员工账号开始停更。
据《晚点LatePost》报道，DeepSeek没有加班文化，员工不打卡、没有明确的绩效考核，平日多数成员会在下午6点至7点左右离开公司。
但随着智谱、MiniMax等公司上市后市值大幅增长，DeepSeek的估值问题逐渐成为内部压力点。DeepSeek员工对手中未定价的期权产生了更多疑问，梁文锋近期也开始考虑公司估值的问题。
除此之外，从2025年秋天起，梁文锋开始更多提及“产品化和商业化”。在公开的招聘信息中，官方HR表示有产品、设计、数据百晓生等岗位开放。甚至职能岗也在扩充，早在2025年11月，DeepSeek还开放过行政招聘，据相关人士称“是因为团队规模扩大，需要更多行政人员”。
在这些变化之下，拖延数月的V4可能存在诸多变数，但其引发的关注热度不会消减。
OpenRouter平台数据显示，2026年2月，中国大模型在OpenRouter上的周调用量首次超过美国模型，这一趋势持续到3月。本周，排名前五的模型中，仍有三个来自中国，分别是排名第一的DeepSeekV3.2、排名第二的MiniMaxM2.7和第四的MiniMaxM2.5。
毫无疑问，DeepSeekV4的推出有望延续这一优势。
V4能否成为DeepSeek的分水岭？
将R1和V4放在一起分析，变化的脉络会更清晰。
R1的突破具有范式意义——它在学术层面开创了“纯强化学习激发推理能力”的新路径，相关论文登上Nature封面，以586万美元的成本实现了对标GPT-4的性能，彻底改变了全球对中国AI模型的认知。
Hugging Face在“DeepSeek时刻一周年”回顾中指出，R1“降低了技术与应用门槛，不仅是中国AI发展的转折点，更在全球范围内引发了开源模式的深刻变革”。
V4的战略意义则完全不同。它不再回答“中国能否做出世界级模型”，而是聚焦两个更具体的问题：“中国AI能否在算力封锁下持续进化”，以及“大模型能否成为可盈利的企业级产品”。
那么，V4能否成为DeepSeek的分水岭？
如果说R1是DeepSeek在“纯推理”路线上站稳脚跟、打响全球知名度的第一枪，那么V4就是DeepSeek证明自己不仅是“技术奇才”，还能在中国AI产业生态中找到不可替代位置的标志性产品。
R1的意义在于“完成了别人认为中国公司做不到的事”。V4的意义则在于“在被封锁的环境中，为自己铺就了一条可持续发展的道路”。
与此同时，学术界也出现了新的趋势。DeepSeek的使命曾是探索未知，追求通用人工智能（AGI）。
去年底，姚顺雨、林俊旸、杨植麟、唐杰等人在清华同台，探讨底层范式话题。在海外，Yann LeCun称大语言模型（LLM）是“死胡同”，Jim Fan表示“视觉是连接大脑、运动系统和物理世界的最高带宽通道”。甚至有观点认为，追求AGI的重任或许应落在世界模型身上。
敏感的VC最早察觉到市场风向的变化。巧合的是，代表世界模型阵营的李飞飞和杨立昆均刚完成10亿美元级别的新融资，国内代表企业生数科技也于4月10日官宣获得近20亿人民币的A++轮融资。
绘图｜DeepSeek
从目前披露的信息来看，DeepSeek仍选择基于LLM架构进行优化和工程化落地。V4最核心的突破集中在三方面：万亿参数MoE架构、原生多模态能力和国产芯片适配。
对于DeepSeek而言，在算力和资金都有限的情况下，将资源投入架构效率提升和国产化适配，比追逐距离产品化尚远的范式革命更务实，也更符合其“少花钱办大事”的特点。
值得注意的是，DeepSeek并非完全没有多模态积累。此前开源的DeepSeek-OCR系列已展示了将视觉作为文本压缩媒介的探索，通过将文本以图片形式输入，大幅减少token消耗。
但这些探索的方向仍是“优化文本模型的效率和成本”，而非“构建对物理世界的理解和预测”。
若拉长时间线来看，DeepSeek的这条“分水岭”可能还有更深层的含义——它不是一条岔路，而是一道选择题：在中国AI产业的现实环境中，是追随“世界模型”的范式革命，还是在现有架构基础上把工程优化和自主可控做到极致？
当然，如果DeepSeek未来在视觉和空间推理上投入更多资源，凭借其架构创新能力，切入“轻量级世界模型”领域并非不可能。但就当下而言，V4的任务很明确：在中国AI产业最需要的方向上，交出一份有竞争力的答卷。
这个选择是否正确，无需等待太久。4月下旬V4正式发布后，市场反馈会给出最真实的答案。
本文来自微信公众号“凤凰网科技”，作者：凤凰网科技，36氪经授权发布。
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