Когда выйдет DeepSeek V4? Нацелен на GPT-5.4, три улики указывают на завтра (вторник).

В прошлый четверг (5 марта) компания OpenAI внезапно представила эпохальный GPT-5.4, который благодаря контексту в 1 миллион токенов и новой модели рассуждений "Thinking", вновь поднял планку производительности мирового ИИ.

Однако, DeepSeek, общепризнанный "упертый король" среди отечественных больших языковых моделей, явно не намерен позволить этому трону стоять слишком прочно. С момента выпуска R1 в начале 2025 года, DeepSeek более 14 месяцев находился в тишине лабораторий. В ответ на шторм, поднятый GPT-5.4, "глубинная бомба" V4, заряженная триллионами параметров, уже готова к взрыву. Согласно многочисленным аналитическим прогнозам: 10 марта (завтра) с огромной вероятностью станет днем, когда DeepSeek V4 официально нанесет удар по GPT-5.4.

1️⃣ "Статистический намек" истории: почему снова вторник?

Анализируя историю основных релизов DeepSeek за последние два года, от ранних V3 до более поздних R1 и V3.2, команда явно предпочитает сбрасывать "атомную бомбу" во вторник (утром или поздней ночью по пекинскому времени).

Это делается не только для того, чтобы техническая команда могла справиться с первой волной одновременных запросов в течение следующей рабочей недели, но и для того, чтобы быстро обогнать GPT-5.4 в информационном поле, продемонстрировав мощь V4 в течение "окна репутации" в неделю после его выпуска.

2️⃣ "Окно высоких технологий" во время "Двух сессий"

В настоящее время в Пекине проходит "Две сессии" 2026 года, что является ключевым моментом для демонстрации оригинальной китайской архитектуры ИИ и возможностей оптимизации вычислений. В ситуации, когда GPT-5.4 доминирует в бенчмарках, выпуск DeepSeek с новой независимой архитектурой и большой языковой моделью с 1 триллионом параметров имеет огромное стратегическое значение. Это не только технологическая игра, но и мощный ответ отечественной вычислительной экосистемы кремниевым гигантам в плане "эффективности".

3️⃣ "Дистанция спринта" от статьи об Engram до V4

12 января 2026 года DeepSeek совместно с Пекинским университетом опубликовал важную статью "Conditional Memory via Scalable Lookup" (arXiv:2601.07372). Предложенная в этой статье архитектура "Engram (Условное хранение)" рассматривается как еще одна революция на пути разреженности больших языковых моделей после MoE. Согласно общему ритму разработки больших языковых моделей, публикация статьи о такой ключевой архитектуре обычно означает, что технология прошла проверку в производственной среде во флагманской модели. Период от публикации статьи в январе до реализации модели в марте соответствует циклу финальной доводки и соблюдения правил безопасности.

4️⃣ Предвидение V4: Битва за "королевский трон кода" с триллионными параметрами MoE

Основываясь на имеющейся информации, DeepSeek V4 привнесет три межгенерационных эволюционных изменения:

• Масштаб параметров официально войдет в эру 1T: Благодаря технологии Engram, достигается O(1) статического поиска знаний в хэше, что обеспечивает чрезвычайно высокую скорость логического вывода.
• Жесткая конкуренция с GPT-5.4 в возможностях рассуждений: Основное внимание при тонкой настройке V4 по-прежнему уделяется генерации кода и сложному логическому выводу, с целью переопределения "самого мощного мозга" в вертикальных областях.
• Дружественность к потребительской видеопамяти: Благодаря архитектуре разреженности, прогнозируется, что квантованная версия V4 будет поддерживать работу в среде с одной картой с 24 ГБ видеопамяти (например, 4090/5090/5090), что значительно снизит порог развертывания высокопроизводительных агентов.

---

Редакционный комментарий: Хотя релизы невозможно предсказать, логика технологической эволюции не обманывает. V4 принесет не только увеличение количества параметров, но и очередной прорыв в границах "разреженных вычислений".

Дождемся завтрашнего вторника и посмотрим, удивит ли нас DeepSeek, и станет ли отечественная большая языковая модель новой вехой.

---

👉 Не пропустите следующую крупную утечку. Подпишитесь на DeepSeekV4.app, чтобы получать уведомления раньше, чем они распространятся в социальных сетях.