连崩三天、核心离职、抛弃英伟达：DeepSeek V4 定档 4 月下旬！
DeepSeek V4，定档 4 月下旬。
这次不是爆料，是 DeepSeek 掌舵人梁文锋自己给出的时间。
据多家媒体报道，梁文锋近日在内部沟通中第一次明确了 V4 的发布时间，多位知情人士确认了这个消息。
梁文锋有多低调？
从 DeepSeek 爆火到今天，他公开露面的次数屈指可数。媒体采访一律婉拒，公司内部他每天「看论文、写代码、参与小组讨论」，典型的研究员作风。
严格来说，这次也不算公开发声。内部沟通里的一句话，被知情人士曝了出来。
但对 AI 圈来说，这是过去一个多月里第一次从 DeepSeek 内部听到确定的时间窗口。
V4 的爆料从 1 月起就没停过。
1 月 9 日，科技媒体 The Information 独家报道 V4 春节前后发布，主打编程能力。2 月 25 日，路透社继续跟进，V4 已经提前开放给华为适配，英伟达被挡在门外。
但春节过去了。清明也过去了。
「永远在上线的 DeepSeek」成了 AI 圈的经典梗。
根据最新的消息，DeepSeek 过去几个月一直在和华为、寒武纪合作，把原本依赖英伟达 CUDA 的底层代码全部重写到华为的 CANN 框架上。并且，DeepSeek 主动拒绝了英伟达和 AMD 的 V4 早期适配权限，这个窗口只给了国产芯片。
模型可能早就训练好了，但底层算力正在大换血。
3 月 29 到 31 日，DeepSeek 连续三天宕机，最长一次十几个小时。恢复之后，开发者普遍反馈模型变了，编码结构更清晰，SVG 生成能力提升了一档，思维链也不再废话连篇。
业内猜测，这次宕机跟 V4 的灰度部署有关。
4 月 8 日，DeepSeek 又在网页端悄悄上线了「快速模式」和「专家模式」两个入口。快速模式适合日常对话，即时响应；专家模式擅长复杂问题，目前已支持文件上传和多模态。这是 DeepSeek 走红以来第一次在产品端做模式分层。
但当前这个新版本大概率还不是 V4。
128K 就触发 token 上限，和 V4 传闻的百万上下文对不上，更像是 Lite 版。
同一时间，DeepSeek 团队也在经历动荡。
过去半年，DeepSeek 已经有四名核心成员离开。
V1 时代的大语言模型核心作者王炳宣，被腾讯挖走。OCR 系列核心魏浩然、多模态贡献者阮翀先后离开，阮翀今年 1 月加入了自动驾驶公司元戎启行。R1 核心作者郭达雅，近期正式离职，去向成谜。
郭达雅值得单独一说。
他是 95 后，中山大学博士，2023 年加入 DeepSeek，从 Coder、Math 到 V2、V3 再到 R1，几乎参与了 DeepSeek 每一个关键模型的研发。R1 里那个被业界广泛采用的 GRPO 强化学习方法，就出自他参与的 DeepSeekMath 论文。
有爆料称，「外面给的数字翻两到三倍没问题，有公司开出了八位数的总包。」
但，走的是少数。
DeepSeek 研究团队只有梁文锋和研究员两个层级，极度扁平。不打卡，没有明确的绩效考核，多数人下午六七点就下班。
主打一个「不卷」。
梁文锋的逻辑很简单。一个人每天高质量输出的时间就 6 到 8 小时，加班加出来的昏庸判断反而浪费算力。
这可能就是 DeepSeek 抗得住动荡的底层原因。
V4 模型细节还没出，但轮廓已经比较清晰。
V4 可能有三个版本。V4 Lite 对应快速模式，V4 对应专家模式，还有一个 V4 Vision 原生多模态。4 月 8 日被扒出的前端代码里，「Vision」入口已经预留了位置。
技术架构是万亿参数 MoE（混合专家），每次推理激活约 370 亿参数，和 V3 一个量级。上下文窗口 100 万 tokens。
真正的干货是 1 月的两篇论文。
1 月 1 日的 mHC（流形约束超连接），梁文锋亲自署名，解决了模型越大训练越容易崩溃的老问题，让万亿参数级别变得可行。
1 月中旬的 Engram（条件记忆），是梁文锋和北大合作的另一篇论文。这篇把模型里的「字典」从昂贵的 HBM 高速显存搬到便宜的 CPU 内存里，用到的时候查表就行。
Engram-27B 的测试版，「大海捞针」准确率从 84.2% 跳到了 97%。1000 亿参数的嵌入表存到 DRAM（普通内存）里，吞吐量只下降了不到 3%。
这意味着 V4 不光不吃更多显存，甚至可以用便宜三四倍的 DRAM 顶上。
再配合国产芯片，这条路就通了。
从 2025 年 1 月 20 日发 R1 到现在，DeepSeek 接近 15 个月没发过一个大版本。
这段时间里，跳票三次，换了芯片底座，走了四个核心作者，崩了三天服务器。
但全世界还在等。
等 4 月下旬。
（转自：AI信息Gap）
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