事实上，关于 V5的几块关键拼图也正陆续爆出。
最直接的一条信息来自野村证券。10月21日，野村发布专家电话会纪要，讨论了DeepSeek的模型路线。
专家认为，DeepSeek正在采取“旗舰模型+Flash模型”的双轨策略：旗舰模型继续冲击能力上限，Flash则承担低成本、高覆盖的任务。
专家判断，下一代旗舰模型的参数规模有望达到DeepSeek V4 Pro的1.5至2倍，重点将放在复杂推理和长程Agent任务上。
DeepSeek V4 Pro此前约为1.4万亿参数。按照野村专家的估算，下一代旗舰模型大致可能落在2.1万亿至2.8万亿参数区间。
9月21日，据 The Information报道，梁文锋在一次面向投资人的闭门会议上透露，DeepSeek正在训练一个约2万亿参数的模型，规模超过目前约1.4万亿参数的V4旗舰模型。
同时，公司未来还计划开发一个8万亿参数的更大模型。但报道没有说这两个模型中的任何一个叫“V5”。
野村专家认为，中国大模型竞争正在从单纯比较“谁更聪明”，转向模型规模、Agent工具链和推理成本同时竞争，在传统Benchmark上提高分数将不是方向。
可以看出一些端倪的是 9月发布的V4.1 Flash。这是DeepSeek新架构系列中的首个公开模型，也是该架构目前最小的版本。它拥有5520亿参数，采用全新的Causal-Encoder-Decoder结构，输入和输出分别只激活约80亿和160亿参数。
DeepSeek明确表示，这套架构的目标之一就是“可扩展到更大参数模型”。
它还把KV Cache 进行了大幅压缩。相比上一代，HBM需求降至四分之一，SSD需求降至八分之一。
DeepSeek表示，这对于长上下文和Agent任务尤其重要，因为缓存本身就是这类任务成本的重要组成部分。
10月17日，DeepSeek又将V4.1 Flash升级为V4.1-Flash-1017，并进一步提高了HLE、Terminal-Bench、DeepSWE、Automation-Bench等多项测试成绩。
因此，如果把V4.1 Flash看作新架构的“小模型”，那么未来更大规模的旗舰模型，很可能沿着同一技术路线继续扩展。
The Information 还报道称，梁文锋把使用华为及其他国产芯片训练模型称为DeepSeek最重要的押注之一，并预计华为最早在2026年第四季度向DeepSeek提供训练芯片。
野村专家估算，DeepSeek目前综合推理成本低于0.8元/百万Token，综合价格约为1.3元/百万Token，对应约40%的推理贡献毛利率。
专家认为，这种推理经济性将成为DeepSeek区别于其他模型厂商的重要竞争力。
综合目前几方面信息，DeepSeek下一代旗舰模型可能的方向是，更大的模型规模、更强的复杂推理和Agent能力，以及更低的实际运行成本。
至于叫不叫 V5，是不是最终产品形态会是如此，就只有等“梁圣”一一揭晓了。
