DeepSeek将于2026年春节发布V4版本，重点提升编程能力和复杂逻辑处理。作为高性价比的国产大模型，DeepSeek持续钻研技术，更新论文显示其专业态度。作者期待V4能带来突破性进展，让国产大模型达到国际一流水平，满足用户对解决复杂问题的需求。
才发现外媒《The Information》有一个爆料，DeepSeek将在2026年春节左右发布，也就是2月中旬。
这次的目标很明确，就是显著提升了编程能力。
还记得去年春节的时候吧，当时DeepSeek突然就发布了R1，这瞬间让整个圈子炸了。
不仅是AI圈子的人，也让很多没怎么关注过AI的人也都知道了AI大模型，原来是这么好用。
现在想想还真是掀起了AI大模型的浪潮，并且DeepSeek直接把性价比提到了最高，成本非常低，但性能却不输一流的大模型，这个在未来的竞争中占据了非常大的优势。
未来各个主流大模型之间的竞争会更加激烈，所以，这一波是可以狠狠期待的！
就像前段时间DeepSeek发布的关于mHC（多流形约束超连接）的论文一样，提前给我们预热了一下。
不仅如此，我还发现DeepSeek悄悄地把一年之前的R1论文更新了。从22页扩展到了86页。
这个还真出乎意料，如果已经是发布过的产品，论文大概率都是不会再动了，但DeepSeek这一波反向操作真的是专注技术地印证，而且在不停地在钻研技术。
所以这次V4准备要来了，就是将之前的构想变为实打实的技术上的突破，重点是复杂逻辑和强代码生成，这个真的太期待了哈哈。
现在的AI需要的是进一步的突破，这种突破不再是能解决一些简单的问题，而是能够真正解决复杂问题的突破。
这种突破也必将带来新一轮的AI风暴，让国人用上更好的国产大模型。
最后，想说两句心里话。
到现在，能够明显感受到DeepSeek的关注度确实不如去年过年，但我一直觉得我们对于DeepSeek还是抱有很大期待的。
像国外的大模型去年已经更新了很多，Gemini，Claude等，已经达到了现在最顶尖大模型的水平。
但如果国产大模型能够达到和国外差不多的水平，我相信这才是我们所期待的原因。
中美两国的博弈在AI大模型领域只是其中之一，但也足以说明了自己掌握先进技术的重要性，这也是我们的底气之一。
所以，也期待DeepSeek-V4能够带给我们更多惊喜，让我们一起见证！
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 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）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
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
- …
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。
