DeepSeek V4在代码生成与处理能力上实现史诗级升级，优于Claude和GPT系列，解决了"死记硬背"和"性能衰减"问题。专注代码而非多模态的战略使其在算力有限情况下实现高效训练。该模型对金融AI Agent建设极为有利，能实现工具自动生成、复杂SQL精准查询和超长上下文理解，有效解决金融领域数据查询的幻觉问题，提升智能体准确性和稳定性，加速金融行业智能体落地进程。
最近很多做银行Agent的朋友跟我吐槽：现在的模型写SQL总是幻觉严重，查个信贷数据还要人工复核，完全没法商用。 别急，据可靠消息，下个月DeepSeek V4就要来了。这次它不是简单的升级，而是专门针对代码生成和长上下文做了史诗级加强。这对我们金融IT人意味着什么？
01
中国AI的发展方向
根据 《财经》统计发现，中国在算力投资规模处于明显劣势，且AI芯片在训练周期和训练成本也更具提升空间。
中国AI的发展，目前集中在几个方面进行弯道超车努力：
一方面，提升模型训练算法、训练策略以及训练使用的数据质量，训练出更聪明的模型；
另一方面需要将模型应用到更多实际业务场景中，也就是开源，从而利用社区的力量以及大量的应用场景经验，反哺模型的提升；
同时在应用过程中创造的价值再回流到AI产业的发展中，形成良性循环。
02
DeepSeek V4
作为当初突破chatGPT闭源大模型技术封锁的领头羊deepseek，本次到底在哪些方面进行了升级？
图为深度求索官方首页
提升在哪里
根据知情人士透露，V4将主要在代码生成与处理能力上进行大幅提升。
根据初步测试结果，V4已经优于目前市场主流模型，包括Anthropic 的Claude系列和 OpenAI 的GPT系列。
同时， 新模型在超长代码提示词（Prompt）的处理与解析方面实现了技术突破，这对于需要处理庞大项目代码库的工程师来说是一个巨大的利好。
技术突破
本次模型底层的训练逻辑也主要解决了“死记硬背”和“性能衰减”两个问题。
V4 是能理解数据背后的逻辑，在不断学习新知识或延长训练时间的过程中，依然保持了极高的稳定性。
为何执着于代码能力
很多人在我之前的文章[AI路线的大道之争，DeepSeek v3.2突出重围直面Gemini 3 pro]中表示疑问，为啥deepseek不提升其多模态能力？
其实并非深度求索不想提升，而是有以下几点考量：
1、代码数据的价值
AI训练中，相比于自然语言，代码具有极强的结构性与因果关系，高质量的代码训练能够显著提升模型在非编程任务上的推理能力。
2、避开算力黑洞
多模态训练所需的算力和存储是指数级的，开头提到，当前国内算力中心正处发展建设中。算力这块的成本较高，具有明显的缺口。
而低密度、高价值的文本和代码数据更符合深度求索“用最少的钱，做最聪明的模型”的战略定位。
3、拥抱需求着眼未来
超长上下文的理解和处理能力是行业使用模型解决实际问题的刚需，集中在超长提示词的理解和处理将为行业实际模型应用提供更多可能。
03
对金融AI建设的影响
从目前AI发展的路径和阶段来看，当前正处在Agent发展的高峰期。
图为“AICon北京《明略科技吴明辉_可信Agent的规模化之路》-page10”重绘
金融行业具有数据高密度和行业规则更新频率快的特点，其Agent建设在上下文窗口大小的需求是不容忽视的。而V4对注意力机制衰减和上下文窗口的限制问题的提升，无疑非常利好金融智能体(Financial AI Agent)的建设。
展开来说，V4将在Agent工具调用、局部专业问题处理以及超长监控上有更好的发挥。
1、从调用工具到自生成工具
目前金融AI多是基于RAG做模型回答增强，V4可通过编写Python代码调用Wind/LBloombergd API，实时拉取并清洗数据，甚至编写回测策略；在数据分析上也能实时生成Pandas代码进行精确计算，提升分析结果的准确性和专业性。
2、局部问题专家临时介入
在做风控和审批相关智能体建设过程中，依靠RAG或者模型参数做出的判断往往存在幻觉和不稳定的情况，V4可根据问题实时生成复杂SQL，提升数据搜索过程中的精确度，也就间接提升了智能体结果的准确性和稳定性。
3、装下一个“图书馆”
相比于处理老系统的bug，金融业务场景下对于上下文的窗口需求是难以想象的。无法一次性理解场景的前因后果将显著降低智能体在金融领域解决问题的水平。
V4在处理超长上下文上做了更深层次的优化，有望在复杂多变的金融文档和监管信息中，实现更强的理解和实时变动的分析处理。
04
写在最后
随着开源模型能力的不断提升，金融行业的智能体落进程将会被不断加快，作为金融从业者，需要把握好每一次技术迭代过程中的利好信息，并实践于具体的AI应用与工具上。
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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- 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
- …
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。
