Китайский стартап DeepSeek планирует выпустить свою модель V4 примерно 17 февраля 2026 года, в период празднования Лунного Нового года. Согласно информации от инсайдеров, опубликованной The Information, новая модель специально разработана для задач программирования и в внутренних тестах превосходит как Claude от Anthropic, так и GPT-серию от OpenAI, особенно при работе с длинными контекстами кода.
Хотя компания официально не подтвердила эти слухи, разработчическое сообщество уже активно обсуждает предстоящий релиз. На Reddit (в сообществах r/DeepSeek и r/LocalLLaMA) и в X (бывший Twitter) растёт ажиотаж: пользователи запасаются API-кредитами и предсказывают, что V4 может закрепить за DeepSeek статус дерзкого аутсайдера, бросающего вызов гигантам Кремниевой долины. Как отметил разработчик Yuchen Jin в X, действия конкурентов, такие как блокировка Anthropic доступа к Claude через сторонние приложения, только подстёгивают другие лаборатории ускорить работу над своими моделями для кодирования.
Это не первое потрясение от DeepSeek. В январе 2025 года выпуск их reasoning-модели R1, которая по математическим и логическим тестам соответствовала модели o1 от OpenAI, при этом стоила всего около $6 млн на разработку (примерно в 68 раз дешевле затрат конкурентов), спровоцировал распродажи на мировых рынках на $1 трлн. Последующая модель V3 показала результат 90.2% на бенчмарке MATH-500, обойдя Claude (78.3%).
V4 представляет собой стратегический поворот: если R1 была сосредоточена на чистом логическом выводе, то V4 — это гибридная модель (как reasoning, так и non-reasoning задачи), нацеленная на корпоративный рынок разработчиков, где высокая точность генерации кода напрямую конвертируется в выручку. Чтобы заявить о доминировании, V4 необходимо превзойти результат Claude Opus 4.5 в 80.9% на бенчмарке SWE-bench Verified.
Секрет успеха компании, по мнению аналитиков, может крыться в новой методологии обучения под названием Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), описанной в исследовательской работе от 1 января, соавтором которой выступил основатель DeepSeek Лян Вэньфэн. Этот метод решает фундаментальную проблему масштабирования больших языковых моделей, позволяя расширять их возможности без потери стабильности в процессе обучения. В отличие от традиционных архитектур, где все данные проходят через узкий единый путь, mHC создаёт несколько параллельных потоков для обмена информацией.
Вэй Сань, главный аналитик по AI в Counterpoint Research, назвала mHC «поразительным прорывом», который позволяет DeepSeek «обходить ограничения вычислительных мощностей и совершать скачки в интеллекте», даже несмотря на ограниченный доступ к передовым чипам из-за экспортных ограничений США. Лян Цзе Су, главный аналитик Omdia, отметил, что готовность DeepSeek публиковать свои методы сигнализирует о «новой уверенности в китайской индустрии искусственного интеллекта».
Однако не все настроены оптимистично. Некоторые разработчики критикуют reasoning-модели DeepSeek за неэффективный расход вычислительных ресурсов на простые задачи, а также указывают, что бенчмарки компании не отражают реальной сложности мира. Также сохраняются вопросы, связанные с конфиденциальностью данных и потенциальной цензурой в моделях из-за китайского происхождения компании.
Тем не менее, динамика роста DeepSeek впечатляет. Согласно отчёту Microsoft, компания контролирует 89% рынка AI в Китае и набирает популярность в развивающихся странах. Если V4 оправдает ожидания в области кодирования, это может открыть ей дорогу к корпоративному внедрению на Западе. Изначально планировавшийся на май 2025 года релиз модели R2 был отложен из-за неудовлетворённости основателя её производительностью. Теперь же, с ориентиром на выпуск V4 в феврале и R2 в августе, компания демонстрирует темп, говорящий либо о срочности, либо об уверенности — а возможно, и о том, и о другом одновременно.
