DeepSeek V4五大技术突破解析：大模型行业的新格局与新趋势

DeepSeek V4集成五大技术突破，将提升编码能力、长文本处理和减少幻觉。Google和DeepSeek引领行业突破，主流基模能力将趋同。推理模型意义不大，多模态技术不成熟。行业可能从第一范式向第二范式转变，基于假设-数学验证探索新边界。

作为一个外行的猜测：

总体感觉：无论是美国的Gemini、Claude、xAI、OpenAI，还是国产的DeepSeek、Qwen、Kimi都在聚焦提升基模能力，目前看起来，Google和DeepSeek在研究领域处于领导者地位，更加关注原理性突破。Google第一、DeepSeek第二。OpenAI越来越靠产品驱动，Claude只是聚焦B端需求、特别是编码，xAI亮点主要是速度和事实校验，Qwen亮点在数据集和小模型，Kimi是个好的追随者。综合能力，Google最强无疑。
DeepSeek V4将集成的一年五大成果：过去一年，DeepSeek在基础工程上有五大突破，更好的MoE区分实现范畴论区隔、OCR通过降维大大提升长上下文处理能力，Math和Coder自验证体系提升了确定性内容的准确度，mHC显著降低了严重幻觉，最新的Engram则实现了O（1）索引和存算分离。当然，还有很多降本的突破、减少对GPU依赖和CUDA依赖的突破，从后视镜看，他们很有taste。

3.这意味着什么？最明确的是，在编码领域，V4能力将赶超Claude，Claude没有什么秘密，推理和IDE能力没有壁垒；在长上下文处理上，不确定能否追上Google，但是大概率超过其它所有模型当下的能力；在减少幻觉方面，通过自验证、mHC或其它等价解决方案，主流模型能力会趋同。在这个阶段，可能会成为最强基模，当然，主流基模能力最终会趋同。

4.不太需要有R2：推理模型其实意义不太大，基模+垂类模型+Agents应该是比推理模型更有意义的组合，如果V4集成了上面的能力，感觉R2的意义不是很大了。

也不太需要多模态：现在的多模态不过是多种媒介形式，根本不算什么复杂的多模态，和文本模型几乎是等价的，尽管OCR使其可能，但是，DeepSeek不一定去做这东西，很耗费资源、产品导向，而和世界模型还有距离。
行业的下一步：感觉行业算法上、工程上突破的旗手只有Google和DeepSeek了，其它都是跟随者。Google的NL更加理论本质一些，DeepSeek更加工程巧思一些。我看不出下一步去哪里，唯一能确定的还是那个判断：一切可确定的将很快确定。

7.创业公司Axiom可能提供新思路：我一度以为形式逻辑的工作已经完成，需要从世界模型入手，现在感觉忽略了这种可能，即以假设-数学验证方法探索新边界，这几乎可以看作是虚拟世界的世界模型，也可能与物质世界的世界模型桥接。一句话概括是：基于少量已知联想，从不确定性中找出确定性，第一范式时代趋于结束，第二范式时代可能开启。

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