Vše, co víme o nadcházejícím DeepSeek V4

Rychlý pohled na aktuální modely DeepSeek

Nejprve se podívejme na všechny modely DeepSeek, abyste si udělali představu o tom, co společnost skutečně vytváří:

1
1. DeepSeek-V2 (obecný LLM)

Tento model byl vydán v květnu 2024 a má celkem 236 miliard parametrů, přičemž pouze 21 miliard je aktivních při zpracování každého tokenu. Je postaven pomocí Mixture of Experts, což v zásadě znamená, že model vybírá konkrétní části sebe sama pro zvládnutí různých úloh, namísto použití všeho najednou. To ho činí mnohem efektivnějším.

DeepSeek-V2 zvládne kontext až do 128 000 tokenů. Je dobrý na obecné jazykové úlohy a programování. Nejlepší na tom je, že trénování stojí přibližně o 42,5 % méně než u předchozích modelů a během používání spotřebuje o 93,3 % méně paměti.

2
1. DeepSeek-V3 (velký jazykový model se silným zpracováním logiky)

Tento model V3 je velkým vylepšením. DeepSeek-V3 má celkem 671 miliard parametrů, z nichž 37 miliard je aktivních na token. Objevil se v prosinci 2024 a upřímně vzato všechny docela překvapil.

Co se týče výkonu, konkuruje uzavřeným modelům, jako je GPT-4. Je opravdu silný v matematických a programovacích úlohách. Model je open-source pod licencí MIT, což znamená, že jej kdokoliv může komerčně využívat nebo upravovat.

3
1. DeepSeek-V3.1 a V3.2 (aktualizace s vylepšeným zpracováním kontextu a výkonem)

V3.1 byl tak trochu mezistupněm. Není o tom mnoho veřejných informací, ale v podstatě šlo o vylepšení V3.

V3.2 je aktuální vlajková loď. Vydána koncem roku 2025. Přináší něco, co se nazývá DeepSeek Sparse Attention (DSA), což snižuje výpočetní náklady a zároveň udržuje vysokou kvalitu, zejména u dlouhých kontextů.

Díky zlepšením v posilovaném učení dosahuje V3.2 úrovně srovnatelné s GPT-5. Ve skutečnosti mají dvě verze. Standardní verze V3.2 je vyvážená a efektivní. Pak je tu V3.2-Speciale, která maximalizuje schopnosti odůvodňování a soupeří s Gemini 3.0 Pro. Speciální verze dosáhla zlaté medailové úrovně výkonu na Mezinárodní matematické olympiádě 2025 a dalších soutěžích.

V3.2 je jejich první model, který integruje odůvodňování přímo do používání nástrojů. Takže dokáže přemýšlet krok za krokem při používání externích nástrojů. Docela cool pro tvorbu AI agentů.

4
1. DeepSeek-R1 (model zaměřený na uvažování)

R1 se zaměřuje především na uvažování. Používá čisté posilované učení bez počátečního řízeného jemného ladění, což umožňuje modelu objevovat vlastní vzorce uvažování metodou pokusů a omylů. Toto se liší od způsobu, jakým je většina modelů trénována.

Model prokazuje sebekontrolu, reflexi a generuje dlouhé myšlenkové řetězce. Když řeší problémy, můžete skutečně sledovat jeho proces myšlení. Rozebírá věci krok za krokem.

Výkon je silný. Dosažené hodnoty: přibližně 79,8 % na Americkém pozvánkovém matematickém testu a 97,3 % na MATH-500. U programování dosáhne hodnocení Elo 2 029 na programovacích výzvách. Soutěží s modelem OpenAI o1.

Opravdu zajímavá část je cena. Provoz modelu DeepSeek R1 stojí přibližně 8 dolarů za milion tokenů, zatímco model OpenAI o1 stojí 15 dolarů za milion vstupních tokenů a 60 dolarů za milion výstupních tokenů. Takže je to mnohem levnější.

Stejně jako ostatní modely V3, R1 je postaven na DeepSeek-V3-Base a podporuje komerční využití podle licence MIT.

Novinky o chystaném AI modelu pro psaní kódu: DeepSeek V4

Očekávané datum vydání DeepSeek V4

DeepSeek plánuje vydání V4 na polovinu února 2026, pravděpodobně kolem 17. února, což se shoduje s oslavou lunárního Nového roku. To je stejná strategie načasování, kterou použili u svého modelu R1. To zatím nebylo oficiálně potvrzeno společností DeepSeek, ale zprávy od lidí, kteří znají projekt, naznačují tento časový rámec.

Společnost o tom byla navenek poměrně zticha, ale mezi vývojáři sledujícími aktualizace na GitHubu a ve výzkumných dokumentech to vzbudilo hodně rozruchu. Analýza jejich kódové základny FlashMLA ukazuje nový identifikátor modelu nazvaný „MODEL1“, který se objevuje 28krát v jejich souborech, což lidé považují pravděpodobně za V4. Takže v podstatě, očekávejte to někdy kolem poloviny února, možná během několika týdnů, ale nic ještě není pevně dáno.

Inovace architektury DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections)

DeepSeek mHC je nová architektura a metoda trénování, která zjednodušuje a stabilizuje trénování velkých neuronových sítí, například velkých jazykových modelů. Je to klíčové propojení DeepSeeku, které omezuje naučené matice propojení na mnohost násobně stochastických matic, jejichž řádky a sloupce sečtené dohromady dávají 1. To udržuje trénink stabilní a dobře se chovající s hyper-propojeními tím, že zabraňuje explodování gradientů a velikostí signálů, když sítě rostou hlouběji.

2
1. Architektura paměti Engram pro rychlejší vybavení paměti

Důležitou novou částí DeepSeek V4 je Engram, paměťový systém, který ukládá vzory a fakta způsobem, který umožňuje jejich rychlé vyhledávání. Model dokáže získávat uložená data pomocí rychlých vyhledávacích operací. To mu umožňuje lépe si pamatovat dlouhé sekvence a zachovává konzistentnost přemýšlení během dlouhých úkolů. Také to modelu umožňuje soustředit se na nové informace místo na vybavování starých faktů.

3
1. Pokročilé techniky pozornosti a přesnosti

Model přidává vylepšení způsobu, jakým se soustředí na důležité části vstupu. Nové metody pozornosti, jako je řídká pozornost, umožňují modelu zpracovávat dlouhé sekvence, aniž by se příliš zpomalil. Techniky přesnosti, jako smíšené číselné formáty, dělají výpočty přesnějšími a zároveň používají méně paměti. Tyto změny umožňují V4 jasněji uvažovat o složitých problémech, jako je dlouhá logika kódu nebo vrstvené dokumenty.

4
1. směs odborníků

DeepSeek V4 pokračuje v používání struktury směsi odborníků (MoE). V tomto návrhu má model mnoho malých expertních modulů a aktivuje pouze ty nejrelevantnější pro každou úlohu. To umožňuje systému škálovat bez toho, aby byly všechny části aktivní zároveň. S MoE zůstává V4 efektivní, i když se zvětšuje její velikost a schopnosti. Kombinována s Engramem, tato struktura umožňuje modelu efektivně vyvažovat paměť a výpočetní výkon.

Klíčové schopnosti DeepSeek V4 oproti předchozím modelům

Model DeepSeek 1 bude velkým skokem oproti starším verzím. Hlavní vylepšení očekávaná v tomto novém modelu zahrnují:

1
1. Silné zaměření na programování

DeepSeek V4 je vyvinut primárně pro práci v oblasti softwarového inženýrství. Interní testy údajně ukazují, že V4 překonává jak Claude, tak modely GPT v generování kódu pro dlouhé kontexty. Dokáže zvládat velmi dlouhé porozumění kódu, ladění a refaktoring napříč jazyky a systémy. Model by měl pomoci s úkoly, jako je sledování chyb, psaní testů a vysvětlování složitého kódu. Tento důraz jej činí užitečnějším pro vývojáře ve srovnání s obecnými AI modely.

2
1. Podpora dlouhého kontextu

V4 je navržen tak, aby dokázal číst a pracovat s velmi velkými množstvími textu nebo kódu najednou. Většina modelů AI přestane fungovat kvůli nedostatku paměti po několika stech tisících tokenů. DeepSeek V4 je plánován tak, aby podporoval kontexty přesahující 1 milion tokenů, což mu umožňuje zpracovávat celé kódové základny, dlouhé dokumenty nebo velké datové soubory, aniž by bylo nutné je rozdělovat na menší části. Tím se zlepšuje kontinuita a model nezapomíná dříve získané informace.

3
1. Vylepšená výpočetní efektivita

Na pozadí využívá V4 chytré inženýrské změny, které snižují potřebnou výpočetní kapacitu. Například používá metody řídké pozornosti, které se zaměřují na výpočetní výkon tam, kde je to nejvíce důležité, místo na každou možnou interakci. To znamená, že model může zpracovávat dlouhé kontexty s menší pamětí a energií.

4
1. Rozumění mezi více soubory

Jedním z velkých vylepšení je schopnost modelu rozumět, jak jsou soubory vzájemně propojeny. Místo čtení pouze jednoho souboru najednou se očekává, že V4 bude sledovat importy, funkce, definice a reference napříč celým projektem. To mu umožňuje analyzovat závislosti, odhalovat chyby přesahující více souborů a nabízet návrhy na refaktorizaci, které fungují na celém systému.

Krátká recenze Pippitu: vizualizujte své DeepSeek výzvy

Pippit je AI nástroj, který nabízí generátor videí a AI designový nástroj pro vytváření obrázků a videí. Když tedy použijete DeepSeek k napsání podrobné výzvy, nápadu nebo skriptu, můžete tento text přenést do Pippitu, abyste vytvořili vizuály nebo videa. Pippitův pokročilý model z textu-obrazu nebo textu-video přečte výzvu a vygeneruje sociální klipy, produktové ukázky nebo vizuály příběhů, které odrážejí výzvy, jež jste vytvořili v DeepSeek.

Proč si vybrat Pippit pro vizualizaci svých DeepSeek výzev

1
1. Generování videí na základě multimodálních DeepSeek podnětů

Pippit vám umožní vložit podněty vytvořené pomocí DeepSeek s odkazem na stránku produktu, prezentaci PowerPoint nebo místní záběry a okamžitě je přeměnit na produktové souhrny, virální TikToky, poutavé příspěvky nebo vtipná meme videa. Platforma využívá různé modely AI v závislosti na vašich potřebách. Můžete použít Veo 3.1, Sora 2, Agent mode nebo Lite mode, zvolit jakoukoli délku a nastavit jazyk videa.

1
1. Vizuální zobrazení AI obrazových podnětů z DeepSeek pro jakékoli použití

Pippit používá nejnovější modely, Nano Banana Pro a Seedream 4.5, k vytváření vysoce kvalitních, přizpůsobitelných vizuálů z jednoduchých textových podnětů vytvořených velkými jazykovými modely, jako je DeepSeek. Nástroj pro AI design skvěle rozumí jazyku a přesně zachytí vaše záměry s ostrými detaily, vyváženým osvětlením a dobře definovanými texturami. Můžete nahrát referenční obrázky, upravit poměry stran a přizpůsobit vše od barev po specifické prvky, které chcete zahrnout.

Jak převést výzvy DeepSeek na videa v Pippit

Můžete kliknout na odkaz níže a postupovat podle těchto tří kroků, abyste vytvořili klipy na sociální sítě, reklamy a další materiály pomocí Pippit s použitím výzev, které generujete s DeepSeek:

1
1. Otevřete generátor videí

• Nejprve se musíte zaregistrovat k účtu Pippit. Můžete použít svůj přihlašovací účet Google, TikTok nebo Facebook, podle toho, který je pro vás nejjednodušší.
• Jakmile jste uvnitř, klikněte na „Generátor videí“ v levém navigačním panelu.
• Nyní uvidíte textové pole, kam zadáte svůj požadavek generovaný pomocí DeekSeek.

2
1. Vytvořte video z podnětů DeepSeek.

• Klikněte na „Přidat média a další“, pokud chcete nahrát fotografie, videozáznamy nebo jakékoli referenční materiály.
• Klikněte na „Vybrat model“ a zvolte model podle typu videa, které potřebujete. Lite režim je vhodný pro rychlá marketingová videa, Agent režim je dobrý na kreativní obsah, Veo 3.1 zvládá realistická videa velmi dobře a Sora 2 je určen pro profesionálně zpracovaný obsah.
• Pokud používáte Agent režim, můžete kliknout na „Nahrát referenční video“, aby AI viděla styl, který chcete zopakovat.
• Otevřete „Přizpůsobit nastavení videa“ a upravte délku. Nastavte to na cokoli, co dává smysl pro váš projekt, od 15 sekund až po několik minut.
• Zde si můžete zvolit preferovaný jazyk, pokud chcete dabing nebo titulky.
• Jakmile vše vypadá správně, klikněte na "Generovat" a nechte Pippit vytvořit vaše video. Přidá animace, přechody a efekty na základě toho, co jste popsali ve vašem zadání.

Vyzkoušejte zadání od DeepSeek: Vytvořte kvalitní video malého psa tančícího v moderním obývacím pokoji. Scéna je útulný domácí interiér s velkými okny a jemným ranním slunečním svitem, který vrhá přirozené stíny na dřevěnou podlahu. Pes stojí na zadních nohách a provádí hravé skoky ze strany na stranu, otáčí se v malém kruhu a rytmicky mává tlapkami ve vzduchu. Kamera používá pomalý ruční panoramatický pohyb zleva doprava s jemným přirozeným pohybem. Teplé barevné tónování, realistický pohyb, radostná nálada.

3
1. Exportovat a sdílet

• Zvolte „Upravit více“, chcete-li otevřít vnitřní editor videí pro další vylepšení obsahu vašeho videa.
• Klikněte na „Stáhnout“ a uložte video do svého počítače.
• Pokud jej chcete sdílet hned, klikněte na „Publikovat“ pro automatické naplánování a zveřejnění vašeho videa na platformách sociálních médií, jako jsou TikTok, Facebook a Instagram.

Jak přeměnit DeepSeek podněty na obrázky v Pippit

Postupujte podle těchto kroků a přeměňte podněty k AI obrázkům generované aplikací DeepSeek na plakáty, letáky, tapety, příspěvky na sociální média nebo na tvorbu umění.

1
1. Otevřete nástroj pro AI design

• Klikněte na „Image studio“ v sekci „Vytvoření.“
• Klikněte na „AI design“ v sekci „Vylepšení marketingových obrázků.“
• Řekněte DeepSeek, jaký typ obrázku chcete, a poté zkopírujte ten prompt a použijte ho v Pippit.

2
1. Převeďte prompt DeepSeek na obrázky

• Klikněte na tlačítko \"+\", pokud chcete nahrát referenční obrázky. Možná máte příklady stylu, o který usilujete, nebo konkrétní prvky, které chcete, aby AI použila jako inspiraci. Tento krok je nepovinný, ale užitečný.
• Pro výběr mezi modelem Seedream nebo Nano Banana klikněte na „Model“. Každý má jiné přednosti. Pokud si nejste jisti, který použít, nechte to nastavené na Auto a nechte Pippit rozhodnout.
• Vyberte potřebný „poměr stran“. Čtverec pro příspěvky na sociální sítě, na šířku pro webové stránky, na výšku pro obrazovky telefonů, cokoli vyhovuje vašemu projektu.
• Klikněte na „Generovat“ a chvíli počkejte, než Pippitův AI vytvoří váš obrázek na základě všeho, co jste popisovali.

Vyzkoušejte výzvu od DeepSeek: Pes běžící přes otevřený park, uši v pohybu zvednuté, mírně otevřená tlama, tlapky rozmazané rychlostí. Pozadí se rozmazává do pruhů zelené a hnědé, jak se kamera snaží udržet zaostření. Sluneční světlo se odráží po těle v přerušovaných skvrnách. Natočeno z ruky, rychlá závěrka, ale nedokonalé sledování, viditelný šum ve stínovaných oblastech, pohybová neostrost ponechána pro zachování realismu.

3
1. Exportujte svůj obrázek.

• Zkontrolujte vygenerovaný výsledek z promtu DeepSeek. Můžete upravit detaily svého promtu pro generování více obrázků v různých stylech.
• Využijte dostupné nástroje k doladění obsahu obrázku podle vaší potřeby.
• Kliknutím na „Stáhnout“ uložte svůj obrázek do svého zařízení.

Závěr

Tak si shrňme, co jsme zde probrali. Podívali jsme se na aktuální nabídku DeepSeek a prozkoumali, co přichází s verzí V4, která se formuje jako významný upgrade díky svému milion-tokenovému kontextovému oknu, architektuře paměti Engram a zaměření na úkoly spojené s kódováním. Tato vylepšení ji činí schopnější zvládat složité projekty a velké datové soubory. To jasně ukazuje, že DeepSeek ušla v průběhu pouhých několika let dlouhou cestu. Je nyní oblíbeným nástrojem pro seriózní kódování, výzkum a řešení problémů.

Časté dotazy

V čem je model DeepSeek v3 výjimečný?

Model DeepSeek V3 vyniká svou schopností pracovat s velmi velkými vstupy, s kontextovým oknem až 128 tisíc tokenů, což mu umožňuje číst a uvažovat nad dlouhými dokumenty nebo kódovými základnami. Používá design Mixture-of-Experts (MoE), který zajišťuje rychlost a efektivitu tím, že aktivuje pouze části modelu podle potřeby. V3 má také hierarchickou paměť pro zapamatování důležitých informací, systém kotvení na pravdu ke snížení chyb a pokročilé tréninkové techniky, které zlepšují kvalitu textu a výkon.

Jaké modely jsou zahrnuty v seznamu modelů DeepSeek?

Řada modelů DeepSeek zahrnuje V2 pro lepší kontext a důvtip, V3 s 128K-tokenovým oknem a MoE, a V3.1 pro hlubší důvtip. Existuje také model V3.2- Speciale, který dobře funguje na úlohách logického uvažování a řešení problémů na úrovni soutěže. Série R1 se zaměřuje na krok za krokem logické uvažování.

Jak DeepSeek zvládá úlohy s dlouhým kontextem?

AI model DeepSeek zvládá dlouhý kontext pomocí mechanismů řídké pozornosti, které vybírají pouze nejrelevantnější tokeny místo porovnávání všeho se vším ostatním. To činí zpracování dlouhého kontextu mnohem rychlejším a zároveň poskytuje velmi kvalitní výstup. V3.2 a nadcházející V4 zvládnou zpracovávat přes milion tokenů, což znamená, že mohou pracovat s celými kódovými základnami nebo masivními dokumenty najednou.

Bude DeepSeek V4 open source?

DeepSeek zatím oficiálně nepotvrdil, zda V4 bude plně open source. DeepSeek má však jasný vzorec zpřístupňování svých modelů a vah veřejnosti. Na základě jejich historie s V2, V3 a R1 je velmi pravděpodobné, že V4 bude následovat stejný vzorec, až bude vydán v polovině února.

Lze modely DeepSeek používat lokálně?

Ano, modely DeepSeek můžete spustit lokálně. V3 a V3.1 mají otevřené váhy, které si můžete stáhnout a spustit na svém CPU nebo GPU. Menší destilované verze R1, jako jsou modely s 7B, 14B a 32B parametry, fungují na běžném spotřebitelském hardwaru. Očekává se, že V4 poběží na dvou RTX 409 nebo jednom RTX 5090 díky svému designu Mixture-of-Experts.