晚点独家：DeepSeek V4 预计 4 月发布，核心成员有离职但未成组流失

核心要点

2026 年 4 月 2 日，知名 AI 垂直媒体晚点 LatePost 发布 DeepSeek 深度报道，披露这家中国头部 AI 实验室正面临核心研发团队动荡——R1 模型的核心作者之一郭达雅等四人已确认离职，猎头市场为此类顶尖人才开出的薪资已达现有水平的 2-3 倍。与此同时，DeepSeek V4 的发布节奏也出现分化：小参数蒸馏版本已在适配中，而完整大参数版本推迟至 4 月正式亮相，官方预期其将达到开源最强水平，但不会呈现碾压性优势。

深度解读

一、人才流失的深层逻辑：AI 创业窗口期与组织稳定性的张力

郭达雅作为 R1 的核心作者之一，其离职的象征意义远超个人选择层面。R1 模型于 2025 年引爆全球 AI 圈，让 DeepSeek 一跃成为与 OpenAI、Google DeepMind 并列的现象级实验室，也让这批研究员的身价在一年内翻了数倍。对于已完成技术验证期的核心成员而言，当前是"窗口期"的终点——他们手握落地经验与行业声誉，完全有能力以联创或首席科学家身份独立融资。晚点报道中提到猎头开出 2-3 倍薪资，这既是市场定价的正常反映，也说明外部资本的挖人意愿极为强烈。

值得注意的是，离职未演变为"组流失"，意味着 DeepSeek 的技术梯队仍保留相当厚度。四人离开而非核心团队集体出走，说明 DeepSeek 在激励机制和文化认同上仍有一定黏性。但这一信号的长期影响取决于：V4 的技术成色能否维持 DeepSeek 在开源阵营的领跑地位，以及创始团队是否能在关键节点保持稳定。

二、V4 发布节奏的双轨策略：务实还是力不从心？

V4 分为小参数版与大参数版两轨推进，这一安排透露出 DeepSeek 在资源分配上的优先级权衡。小参数版本已在适配阶段，暗示 DeepSeek 正在将 V4 技术向端侧和企业场景渗透——这是一种典型的"下沉"策略，先让更轻量的模型进入开发者生态，形成用户黏性。大参数版本推迟至 4 月，表面上是质量优先，实际上可能存在两重压力：一是 GPU 集群资源的调度瓶颈，训练万亿参数级别的模型需要巨额算力；二是团队动荡可能拖慢了预训练阶段的收尾工作。

"最强但不会碾压"的表述值得细品。这并非谦辞，而是一种精准的市场定位策略。DeepSeek V3/R1 已证明了开源模型可以在部分维度挑战闭源巨头，但如果 V4 声称"碾压一切"，将面临监管关注、商业竞争对手的联合围堵，以及开发者生态的过高期待压力。"最强但有边界"的叙事，反而有助于建立可持续的技术信任。

三、挖人背后的行业隐喻：中国 AI 人才争夺进入白热化阶段

2-3 倍薪资挖人的背后，是 2025-2026 年中国 AI 创业潮的直接产物。大模型基础设施层的竞争已从"比融资额"转向"比人才密度"，拥有训出 SOTA 模型的实战经验是当下最稀缺的资产。这一趋势对行业的影响是双面的：一方面，它加速了技术扩散，人才分散到更多创业团队，有助于生态多元化；另一方面，头部实验室的人才流失可能削弱中国在基础模型层面的集中竞争力。

值得关注

• V4 大参数版的实际表现：4 月发布后与 Qwen3、GLM5 等同期开源模型的基准测试对比，尤其是推理能力与长上下文任务上的分项得分。
• 郭达雅等人的去向：是加入已有的大厂（如字节、阿里）还是独立创业？这将影响中国 AI 创投格局的下一个方向。
• DeepSeek 融资动态：团队动荡后，是否会启动新一轮融资以稳定军心？估值区间是否有调整？
• 小参数版 V4 的商业落地：适配阶段的合作方名单，将揭示 DeepSeek 在 toB 市场的优先级布局。
• 核心团队剩余成员的稳定性：梁文峰等人的公开表态与后续论文署名情况，可作为组织健康度的观察窗口。

信源行：@dotey（X，原推文）｜晚点 LatePost（原始报道）｜背景报道：36 氪、机器之心