DeepSeek近期正加速推进新版本模型的灰度测试，业界普遍认为这或是其V4正式发布前的终极预览版本。部分用户反馈，在更新至1.7.4版本后，已能体验到模型性能的显著提升——上下文处理长度从128K扩展至1M，知识库更新至2025年5月，核心能力覆盖代码生成、数学推理、多语言处理等多个领域。实测显示，该版本在复杂任务处理上已与Gemini 3 Pro、K2.5等主流闭源模型持平，部分场景甚至表现更优。
据野村证券最新报告，DeepSeek V4预计于2月中旬正式亮相，但不会重现去年V3发布时引发的全球AI算力需求激增。报告指出，V4的核心突破在于通过底层架构创新推动AI商业化落地，而非颠覆现有技术生态。其引入的mHC（超连接与流形约束超连接）与Engram两项技术，分别从训练稳定性和内存调度效率切入，针对性解决国产硬件生态中的算力瓶颈问题。
mHC技术通过优化神经网络层间信息流动机制，解决了深度Transformer模型训练中的信息衰减问题。该架构在数学推理任务中表现尤为突出，实验数据显示其收敛速度较传统模型提升30%以上。Engram架构则创新性地将静态知识存储与动态计算解耦，通过稀疏内存表设计将实体、固定表达等数据转移至廉价DRAM，释放GPU内存用于核心计算任务。野村测算，该技术可使HBM内存占用降低40%，同时推理速度提升15%。
成本优化成为V4最直接的商业价值。报告分析，训练与推理成本的下降将激发下游应用需求，推动AI基础设施建设进入新周期。中国硬件厂商有望从需求放量与投资前置中双重受益，特别是在算力芯片互联带宽与计算密度存在代际差距的背景下，mHC技术可通过改善训练稳定性部分对冲硬件短板，而Engram架构则通过内存调度优化突破显存容量限制。
市场格局方面，DeepSeek正面临与一年前截然不同的竞争环境。2024年底，其V3/R1模型曾占据OpenRouter开源模型Token使用量的半壁江山，但到2025年下半年，随着meta、Anthropic等巨头加速开源布局，其市场份额已显著稀释。野村认为，这种"群雄割据"的局面反而加速了中国大模型生态的成熟，推动开源模型成为全球开发者的重要选择。
对于应用层企业，V4带来的效能提升正在创造新的价值空间。报告观察到，阿里通义千问等AI助手已能自动化执行多步骤任务，这类智能体与底层模型的交互频率较传统对话工具提升数倍，直接推高算力消耗。V4通过降低单位Token成本，使得软件企业能在维持高性能的同时扩大用户规模，形成"模型效率-应用规模-数据反馈"的正向循环。野村特别指出，那些能率先将V4能力转化为颠覆性AI原生应用的厂商，其市场估值可能因技术代差优势获得重估。
