2026年4月，中国大模型赛道再度迎来重磅时刻。据多方消息源综合确认，DeepSeek V4 将于4月上旬正式对外发布——这款早在今年1月便已向开源社区定向分发小参数适配版的模型，为追求极致稳定性将春节发布计划顺延至今，蓄力已久的技术底牌即将亮相。
📐 万亿参数规模：mHC架构保障超大模型训练稳定性
🧠 Engram长期记忆：彻底解决长文本"遗忘曲线"问题
🔧 国产算力适配：深度适配华为昇腾910B/C，TileLang替代CUDA底层算子
🤖 Agent原生底座：定位Autonomous Agent，非传统LLM升级
三大核心技术架构
Manifold-constrained Hyperconnection，解决万亿参数超大规模训练的稳定性瓶颈，是V4区别于历代模型的关键底层创新。
外部记忆插件机制，在长上下文对话中彻底打破传统Transformer的遗忘曲线，让AI真正拥有可追溯的"工作记忆"。
通过TileLang替代英伟达CUDA底层算子库，在华为昇腾910B/C上实现性能对齐，推动国产算力生态闭环。
为何V4堪称"Agent时代的原生底座"
与此前历代DeepSeek模型作为"更强语言模型"的定位不同，V4从立项之初便将自主智能体（Autonomous Agent）列为首要应用场景。据悉，DeepSeek近期正大规模招募针对Agent场景的策略专家，这一人才信号已清晰预示V4的产品方向——它将为AI智能体提供更强的规划能力、工具调用稳定性与持续任务执行能力。
在架构层面，Engram长期记忆机制意味着V4能够在多轮对话中保持真正的"上下文连贯性"，而不是当前模型普遍存在的"假记忆"（靠注意力窗口拼接），这对于企业级Agent场景中需要持续追踪任务状态的应用至关重要。
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DeepSeek V4在技术路径上的另一个重要信号是彻底的算力自主化。团队通过开发TileLang语言替代英伟达的底层算子库，在华为昇腾910B/C系列芯片上实现了性能对齐，目标是彻底摆脱对特定硬件平台的依赖。
这一策略具有深远意义：过去中国大模型研发高度依赖英伟达A100/H100，而随着出口管制收紧，算力自主化已从"战略储备"升级为"现实需求"。DeepSeek用工程化手段打通国产算力训练链路，为国内整个AI产业树立了可复制的路径。
对企业AI应用的三大影响
- Agent能力全面升级：基于V4的企业智能体将能处理更复杂的多步骤、跨系统任务，OA、ERP自动化流程的完成质量将显著提升。
- 私有化部署新选项：昇腾适配意味着选用华为算力方案的企业，将能在无英伟达GPU的环境下完整部署旗舰级模型，降低算力采购依赖。
- 长文档处理能力跃升：Engram记忆机制对于需要处理大量知识文档的企业RAG（检索增强生成）场景有直接利好，知识库问答准确率有望进一步提升。
同期值得关注：混元新模型同步发布
据《白鲸实验室》此前独家爆料，腾讯姚顺雨主导研发的新混元模型与DeepSeek V4被曝将于同期（2026年4月）正式发布，论文CL-bench已率先提出面向"持续学习"场景的评测基准，显示混元新模型将主打学习能力与业务定制适配性。届时国内大模型赛道将迎来新一轮技术标尺刷新。
DeepSeek V4的意义不仅在于参数规模的升级，更在于其为Agent场景的原生设计与国产算力的完整适配。对于正在规划企业智能化的团队，现在是研究技术路径、提前布局私有化部署方案的最佳时机。