Các insider cho biết DeepSeek V4 sẽ vượt qua Claude và ChatGPT trong lĩnh vực lập trình, ra mắt trong vòng vài tuần

Tóm tắt ngắn gọn

• DeepSeek V4 có thể ra mắt trong vài tuần tới, nhắm đến hiệu suất lập trình đẳng cấp hàng đầu.
• Các insider cho biết nó có thể vượt qua Claude và ChatGPT trong các nhiệm vụ mã hóa dài hạn.
• Các nhà phát triển đã bắt đầu háo hức trước khả năng gây đột phá tiềm năng.

DeepSeek được cho là đang lên kế hoạch ra mắt mô hình V4 vào khoảng giữa tháng 2, và nếu các thử nghiệm nội bộ là dấu hiệu, các ông lớn AI của Thung lũng Silicon nên cảm thấy lo lắng. Startup AI có trụ sở tại Hàng Châu này có thể nhắm tới việc phát hành vào khoảng ngày 17 tháng 2—Tết Nguyên Đán, tất nhiên—với một mô hình được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ lập trình, theo The Information. Những người có kiến thức trực tiếp về dự án này cho biết V4 vượt trội hơn cả Claude của Anthropic và dòng GPT của OpenAI trong các bài kiểm tra nội bộ, đặc biệt khi xử lý các đoạn mã dài cực kỳ. Tất nhiên, không có bất kỳ bài kiểm tra hay thông tin nào về mô hình đã được công khai, nên không thể xác minh trực tiếp những tuyên bố này. DeepSeek cũng chưa xác nhận những tin đồn đó.

Dù sao, cộng đồng nhà phát triển cũng không chờ đợi thông báo chính thức. Reddit r/DeepSeek và r/LocalLLaMA đã bắt đầu sôi động, người dùng tích trữ tín dụng API, và các người đam mê trên X đã nhanh chóng chia sẻ dự đoán rằng V4 có thể củng cố vị thế của DeepSeek như một kẻ ngoại đạo nhỏ bé nhưng kiên cường, không chơi theo luật của các tỷ đô của Thung lũng Silicon.

Anthropic đã chặn các đăng ký Claude trong các ứng dụng bên thứ ba như OpenCode, và được cho là đã cắt quyền truy cập của xAI và OpenAI.

Claude và Claude Code rất tuyệt, nhưng chưa tốt hơn gấp 10 lần. Điều này chỉ thúc đẩy các phòng thí nghiệm khác nhanh hơn trong việc phát triển các mô hình/đại lý lập trình của họ.

DeepSeek V4 đồn đoán sẽ ra mắt…

— Yuchen Jin (@Yuchenj_UW) 9 tháng 1, 2026

Điều này sẽ không phải là lần đầu tiên DeepSeek gây đột phá. Khi công ty ra mắt mô hình lý luận R1 vào tháng 1 năm 2025, nó đã gây ra một đợt bán tháo trị giá $1 nghìn tỷ trên thị trường toàn cầu. Lý do? R1 của DeepSeek phù hợp với mô hình o1 của OpenAI trong các bài kiểm tra về toán học và lý luận mặc dù được cho là chỉ tốn khoảng $6 triệu để phát triển—gần 68 lần rẻ hơn so với chi phí của các đối thủ cạnh tranh. Mô hình V3 của nó sau đó đạt 90.2% trên bài kiểm tra MATH-500, vượt xa Claude với 78.3% và bản cập nhật gần đây “V3.2 Speciale” còn nâng cao hiệu suất hơn nữa.

Hình ảnh: DeepSeek

Tập trung vào lập trình của V4 sẽ là một bước chuyển chiến lược. Trong khi R1 nhấn mạnh lý luận thuần túy—logic, toán học, chứng minh chính thức—V4 là một mô hình lai (lý luận và nhiệm vụ phi lý luận) nhằm vào thị trường nhà phát triển doanh nghiệp, nơi mà việc tạo mã chính xác cao trực tiếp mang lại doanh thu. Để chiếm ưu thế, V4 cần vượt qua Claude Opus 4.5, hiện đang giữ kỷ lục Verified của SWE-bench ở mức 80.9%. Nhưng nếu dựa vào các lần ra mắt trước của DeepSeek, thì điều này không phải là không thể đạt được ngay cả khi đối mặt với tất cả các hạn chế mà một phòng thí nghiệm AI Trung Quốc phải đối mặt. Chất gia vị không quá bí mật Giả sử các tin đồn là đúng, làm thế nào phòng thí nghiệm nhỏ này có thể đạt được thành tích như vậy? Vũ khí bí mật của công ty có thể nằm trong bài báo nghiên cứu ngày 1 tháng 1: Manifold-Constrained Hyper-Connections, hay mHC. Được đồng tác giả bởi nhà sáng lập Liang Wenfeng, phương pháp đào tạo mới này giải quyết một vấn đề cơ bản trong việc mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn—làm thế nào để mở rộng khả năng của mô hình mà không gây ra sự không ổn định hoặc nổ tung trong quá trình huấn luyện. Kiến trúc AI truyền thống buộc tất cả thông tin đi qua một con đường hẹp duy nhất. mHC mở rộng con đường đó thành nhiều luồng có thể trao đổi thông tin mà không gây sụp đổ trong quá trình huấn luyện.

Hình ảnh: DeepSeek

Wei Sun, nhà phân tích chính về AI tại Counterpoint Research, gọi mHC là một “bước đột phá đáng chú ý” trong bình luận với Business Insider. Kỹ thuật này, bà nói, cho thấy DeepSeek có thể “vượt qua các nút thắt về tính toán và mở ra những bước nhảy trong trí tuệ,” ngay cả khi hạn chế truy cập vào các chip cao cấp do các hạn chế xuất khẩu của Mỹ. Lian Jye Su, nhà phân tích trưởng tại Omdia, nhận xét rằng sự sẵn sàng công khai phương pháp của DeepSeek thể hiện một “sự tự tin mới trong ngành công nghiệp AI Trung Quốc.” Phương pháp mã nguồn mở của công ty đã khiến nó trở thành tâm điểm của các nhà phát triển, những người xem nó như hiện thân của những gì OpenAI từng là, trước khi chuyển sang các mô hình đóng và các vòng gọi vốn trị giá tỷ đô. 

Không phải ai cũng bị thuyết phục. Một số nhà phát triển trên Reddit phàn nàn rằng các mô hình lý luận của DeepSeek lãng phí tính toán cho các nhiệm vụ đơn giản, trong khi các nhà phê bình cho rằng các bài kiểm tra của công ty không phản ánh thực tế phức tạp của thế giới thực. Một bài đăng trên Medium có tiêu đề “DeepSeek Tệ—Và Tôi Đã Chán Giả Vờ Không Phải Như Vậy” đã lan truyền mạnh mẽ vào tháng 4 năm 2025, cáo buộc các mô hình tạo ra “rác thải boilerplate với lỗi” và “thư viện ảo tưởng.” DeepSeek cũng mang theo hành lý nặng nề. Các vấn đề về quyền riêng tư đã làm phiền công ty, với một số chính phủ cấm ứng dụng gốc của DeepSeek. Các mối liên hệ của công ty với Trung Quốc và các câu hỏi về kiểm duyệt trong các mô hình của nó thêm phần căng thẳng địa chính trị vào các tranh luận kỹ thuật. Dù sao, đà phát triển là không thể phủ nhận. DeepSeek đã được chấp nhận rộng rãi ở châu Á, và nếu V4 thực hiện đúng các lời hứa về lập trình, thì việc áp dụng trong doanh nghiệp ở phương Tây có thể sẽ theo sau.

Hình ảnh: Microsoft

Cũng còn vấn đề thời điểm. Theo Reuters, DeepSeek ban đầu dự định ra mắt mô hình R2 vào tháng 5 năm 2025, nhưng đã kéo dài thời gian sau khi nhà sáng lập Liang không hài lòng với hiệu suất của nó. Hiện tại, với V4 được cho là sẽ ra mắt vào tháng 2 và R2 có thể theo sau vào tháng 8, công ty đang tiến hành với tốc độ cho thấy sự cấp bách—hoặc sự tự tin. Có thể cả hai.