文章讲述了对即将发布的DeepSeek V4大模型的期待。爆料称V4将专注于代码生成和复杂逻辑，目标超越Claude且永久免费。DeepSeek在底层技术上取得突破，发表《流形约束超连接》论文，并将R1论文扩展至86页。作者期待DeepSeek不仅因为免费好用，更因其代表中国AI技术的突破，让中国在全球AI圈有更多话语权。作者承诺将第一时间测试V4并分享感受。

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昨晚刷到一个消息，直接把我看兴奋了。

有人爆料说，DeepSeek 要在春节期间发布 V4，时间就在下个月中旬。

看到这个消息的第一反应是：又来？！

去年春节 DeepSeek 扔出 R1 的时候，我正在老家陪孩子放鞭炮呢，结果手机都要被消息炸穿了。那会儿整个AI圈子疯了！

DeepSeek V4大模型 这次要干掉 Claude

一位博主爆料说 V4 主攻代码生成和复杂逻辑。

现在公认最会写代码的是 Claude，但对国内用户各种限制，用起来糟心。

如果 V4 真能超越 Claude，还永久免费无限用，那就是降维打击。

他们憋了半年的大招，表面上 DeepSeek 这半年挺安静，但人家根本没闲着。

前两天发了篇《流形约束超连接》论文，死磕最底层的数学基础。这种东西一旦突破，就是对行业的降维打击。

更绝的是，他们把去年封神的 R1 论文从 22 页扩写到 86 页，把成名绝技掰开揉碎，连内功心法都给你画出来了。

说实话，我们期待 DeepSeek，不只因为它免费好用。更因为它给了我们底气。很长时间里，面对AI我们习惯了仰视国外，等着人家开源，等着人家定义先进。

但 DeepSeek 用技术突破告诉我们：核心技术不是靠施舍，是一锤子一锤子凿出来的。86 页论文，毫无保留。永久免费工具，向所有人开放。

一次次打破算力诅咒，让全球AI圈重新看中国。我们期待的是，在AI时代，咱们不仅能坐上牌桌，还能亲手发牌。

我们期待的是，下次别人问"最好的AI是什么"，答案里有咱们自己的名字。

最后

2026 春节，AI圈可能又要炸锅。我会第一时间测试 V4，分享真实感受。坐等 DeepSeek 再一次惊艳世界。

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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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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
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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。

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