DeepSeek V4: Czy chiński model przebije Claude'a i GPT w kodowaniu?

Świat sztucznej inteligencji znów staje na głowie za sprawą plotek z kręgów branżowych. Tym razem chodzi o rzekomą premierę modelu DeepSeek V4, który – według osób zaznajomionych z projektem – ma prześcignąć liderów rynku w generowaniu kodu. Jeśli doniesienia się potwierdzą, może to oznaczać kolejne trzęsienie ziemi w sektorze, tym razem skoncentrowane na developerach i zadaniach programistycznych.

Nadchodząca premiera i ambitne cele

Według informacji zebranych przez serwis The Information, chiński startup DeepSeek planuje wprowadzić na rynek swoją czwartą generację modelu językowego około 17 lutego, co zbiega się z obchodami Chińskiego Nowego Roku. Nowy system ma być specjalnie zoptymalizowany pod kątem zadań związanych z tworzeniem kodu źródłowego. Najbardziej intrygujące są jednak twierdzenia anonimowych insiderów, którzy sugerują, że V4 przewyższa w wewnętrznych testach zarówno modele Anthropic (Claude), jak i OpenAI (seria GPT). Przewaga ma być szczególnie widoczna podczas pracy z bardzo długimi fragmentami kodu, co jest kluczowe dla złożonych projektów programistycznych.

Brak oficjalnych potwierdzeń i gorączka w społeczności

Należy podkreślić, że żadne oficjalne benchmarki ani szczegóły techniczne nie zostały jeszcze upublicznione przez DeepSeek, a firma nie skomentowała tych pogłosek. Mimo braku weryfikowalnych danych, społeczność developerów już buzuje ekscytacją. Na forach takich jak Reddit (np. r/DeepSeek) użytkownicy dyskutują o potencjale nowego modelu, niektórzy gromadzą zapasy kredytów API, a na platformie X spekuluje się, że V4 umocni pozycję DeepSeek jako odważnego outsidera, który kwestionuje dominację gigantów z Doliny Krzemowej.

Anthropic zablokowało subskrypcje Claude’a w aplikacjach stron trzecich, takich jak OpenCode, i podobno odcięło dostęp dla xAI i OpenAI. Claude i Claude Code są świetne, ale nie są jeszcze 10 razy lepsze. To tylko zmusi inne laboratoria do szybszego działania nad własnymi modelami/agentami do kodowania. Mówi się, że DeepSeek V4 ukaże się… — Yuchen Jin (@Yuchenj_UW) 9 stycznia 2026

Kontekst historyczny: Nie pierwsza rewolucja DeepSeek

Aby zrozumieć potencjał nadchodzącej premiery, warto spojrzeć na historię tego chińskiego startupu. DeepSeek ma już na koncie działania, które wstrząsnęły rynkiem. Gdy w styczniu 2025 roku zaprezentował swój model wnioskowania R1, wywołał wyprzedaż aktywów na globalnych rynkach o wartości szacowanej na bilion dolarów. Powód? Model R1 dorównywał wydajnością systemowi o1 od OpenAI w zadaniach matematycznych i logicznych, a według doniesień kosztował jedynie około 6 milionów dolarów do wytrenowania. To oznaczałoby, że był około 68 razy tańszy niż rozwiązania konkurencji.

Od logiki do kodu: strategiczna zmiana kierunku

Podczas gdy R1 koncentrował się na czystym wnioskowaniu – logice, matematyce, dowodach formalnych – V4 ma być modelem hybrydowym, łączącym zdolności reasoningowe z innymi zadaniami. Jego głównym celem jest rynek developerów korporacyjnych, gdzie precyzyjne generowanie kodu przekłada się bezpośrednio na wartość biznesową. Aby zostać nowym liderem, V4 musiałby pobić rekord ustanowiony przez Claude Opus 4.5 w benchmarku SWE-bench Verified, który wynosi 80,9%. Biorąc pod uwagę dotychczasowe osiągnięcia DeepSeek, nie jest to scenariusz niemożliwy, nawet pomimo ograniczeń, z jakimi mierzą się chińskie laboratoria AI.

Technologia stojąca za sukcesem: Przełom w trenowaniu modeli

Jak to możliwe, że stosunkowo małe laboratorium może konkurować z technologicznymi kolosami? Kluczem może być opublikowana 1 stycznia praca badawcza, której współautorem jest założyciel firmy, Liang Wenfeng. Przedstawia ona nową metodę treningową o nazwie Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).

Na czym polega innowacja mHC?

Technika mHC rozwiązuje fundamentalny problem skalowania dużych modeli językowych: jak zwiększyć ich pojemność, nie powodując niestabilności lub „eksplozji” podczas procesu uczenia. Tradycyjne architektury AI przesyłają wszystkie informacje przez wąski, pojedynczy szlak. mHC poszerza ten szlak na wiele równoległych strumieni, które mogą wymieniać się danymi bez ryzyka załamania procesu treningowego. Wei Sun, główna analityczka AI w Counterpoint Research, określiła mHC jako „uderzające przełomowe osiągnięcie”, które pozwala DeepSeek „ominąć wąskie gardła związane z mocą obliczeniową i odblokować skoki w inteligencji”, nawet przy ograniczonym dostępie do zaawansowanych chipów.

Otwartość i zaufanie społeczności

Lian Jye Su, główny analityk w Omdia, zwraca uwagę, że gotowość DeepSeek do publikowania swoich metod sygnalizuje „nowo odnalezione zaufanie w chińskim przemyśle AI”. Otwarte, open-source’owe podejście firmy sprawiło, że stała się ulubieńcem wielu programistów, którzy widzą w niej ducha, jaki niegdyś reprezentowało OpenAI, zanim przeszło na modele zamknięte i wielomiliardowe rundy finansowania.

Wyzwania, krytyka i geopolityczny kontekst

Entuzjazm nie jest jednak powszechny. Niektórzy programiści na Reddicie narzekają, że modele reasoningowe DeepSeek marnują moc obliczeniową na proste zadania. Pojawiają się też głosy, że benchmarki firmy nie odzwierciedlają rzeczywistego, „bałaganiarskiego” środowiska pracy. W kwietniu 2025 roku popularność zyskał post na Medium zatytułowany „DeepSeek Jest Beznadziejny – I Skończyłem Udawać, Że Nie Jest”, oskarżający modele o generowanie „szablonowych bzdur z błędami” i „zhallucinowanych bibliotek”.

Kwestie prywatności i geopolityki

DeepSeek zmaga się również z pytaniami o prywatność, co doprowadziło do zakazania jego natywnej aplikacji w niektórych krajach. Powiązania firmy z Chinami oraz wątpliwości dotyczące potencjalnej cenzury w jej modelach dodają geopolitycznego tarcia do technicznych debat. Mimo tych wyzwań, adopcja DeepSeek w Azji jest znacząca, a jeśli V4 spełni obietnice dotyczące kodowania, może to otworzyć drogę do szerszego wdrożenia w przedsiębiorstwach na Zachodzie.

Co dalej? Przyszłość w oczach ekspertów

Timing kolejnych wydań jest intensywny. Według Reutersa, DeepSeek pierwotnie planował wydać model R2 w maju 2025 roku, ale przesunął ten termin, gdyż założyciel Liang nie był zadowolony z jego wydajności. Obecnie, przy planowanej premierze V4 w lutym i potencjalnym wydaniu R2 w sierpniu, firma porusza się w tempie, które sugeruje pilność – lub pewność siebie. Być może i jedno, i drugie.

Nadchodzące tygodnie zweryfikują, czy plotki o DeepSeek V4 są prawdziwe. Jeśli model rzeczywiście pojawi się w zapowiadanym terminie i zadeklarowanymi możliwościami, sektor automatyzacji rozwoju oprogramowania może stanąć przed nową, ekscytującą i być może bardziej dostępną konkurencją. To kolejny dowód na to, że innowacja w dziedzinie AI nie zawsze pochodzi z najbardziej oczywistych kierunków i że efektywność oraz pomysłowość wciąż mogą konkurować z czystą skalą finansowania.