Όλα όσα γνωρίζουμε για το επερχόμενο DeepSeek V4

Μια γρήγορη ματιά στα τρέχοντα μοντέλα DeepSeek

Ας ρίξουμε μια ματιά σε όλα τα μοντέλα DeepSeek πρώτα, ώστε να έχετε μια ιδέα για το τι δημιουργεί πραγματικά η εταιρεία:

1
1. DeepSeek-V2 (γενικό LLM)

Αυτό το μοντέλο κυκλοφόρησε τον Μάιο του 2024 και διαθέτει 236 δισεκατομμύρια συνολικές παραμέτρους, αλλά μόνο 21 δισεκατομμύρια είναι ενεργές κατά την επεξεργασία κάθε token. Είναι κατασκευασμένο χρησιμοποιώντας Mixture of Experts, που ουσιαστικά σημαίνει ότι το μοντέλο επιλέγει συγκεκριμένα μέρη του εαυτού του για την αντιμετώπιση διαφορετικών εργασιών αντί να χρησιμοποιεί τα πάντα ταυτόχρονα. Αυτό το κάνει πολύ πιο αποδοτικό.

Το DeepSeek-V2 μπορεί να χειριστεί περιεχόμενο έως και 128.000 tokens. Είναι καλό για γενικά γλωσσικά καθήκοντα και για κωδικοποίηση. Το καλύτερο είναι ότι κοστίζει περίπου 42.5% λιγότερο για εκπαίδευση από τα προηγούμενα μοντέλα και χρησιμοποιεί 93.3% λιγότερη μνήμη κατά τη χρήση.

2
1. DeepSeek-V3 (μεγάλο γλωσσικό μοντέλο με ισχυρή συλλογιστική)

Αυτό το μοντέλο V3 είναι μια μεγάλη αναβάθμιση. Το DeepSeek-V3 διαθέτει συνολικά 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους, με 37 δισεκατομμύρια ενεργές ανά token. Κυκλοφόρησε τον Δεκέμβριο του 2024 και, ειλικρινά, προκάλεσε έκπληξη σε όλους.

Από άποψη απόδοσης, ανταγωνίζεται κλειστά μοντέλα όπως το GPT-4. Είναι εξαιρετικά ισχυρό σε μαθηματικά και προγραμματιστικά καθήκοντα. Το μοντέλο είναι ανοιχτού κώδικα υπό την άδεια MIT, πράγμα που σημαίνει ότι οποιοσδήποτε μπορεί να το χρησιμοποιήσει εμπορικά ή να το τροποποιήσει.

3
1. DeepSeek-V3.1 και V3.2 (ενημερώσεις με καλύτερο χειρισμό πλαισίου και απόδοσης)

Το V3.1 ήταν κάπως ένα μεταβατικό βήμα. Δεν υπάρχουν πολλές δημόσιες πληροφορίες σχετικά με αυτό, αλλά ουσιαστικά βελτίωνε την έκδοση V3.

Η έκδοση V3.2 είναι το τρέχον κορυφαίο μοντέλο. Κυκλοφόρησε στα τέλη του 2025. Εισάγει κάτι που ονομάζεται Ελάχιστη Προσοχή DeepSeek (DSA), η οποία μειώνει το υπολογιστικό κόστος διατηρώντας υψηλή ποιότητα, ειδικά για μεγάλα συμφραζόμενα.

Μέσω βελτιώσεων στη μάθηση ενισχύσεων, η V3.2 επιτυγχάνει απόδοση συγκρίσιμη με το GPT-5. Έχουν στην πραγματικότητα δύο εκδόσεις. Η κανονική έκδοση V3.2 είναι ισορροπημένη και αποδοτική. Μετά υπάρχει η V3.2-Speciale, η οποία μεγιστοποιεί τη συλλογιστική και ανταγωνίζεται το Gemini 3.0 Pro. Η Ειδική έκδοση πέτυχε στην πραγματικότητα απόδοση επιπέδου χρυσού μεταλλίου στη Διεθνή Μαθηματική Ολυμπιάδα του 2025 και σε άλλους διαγωνισμούς.

Η V3.2 είναι το πρώτο τους μοντέλο που ενσωματώνει τη συλλογιστική απευθείας στη χρήση εργαλείων. Μπορεί λοιπόν να σκέφτεται βήμα προς βήμα ενώ χρησιμοποιεί εξωτερικά εργαλεία. Αρκετά ενδιαφέρον για την ανάπτυξη πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης.

4
1. DeepSeek-R1 (μοντέλο επικεντρωμένο στη συλλογιστική)

Το R1 αφορά αποκλειστικά τη συλλογιστική. Χρησιμοποιεί καθαρή μάθηση ενίσχυσης χωρίς εποπτική προσαρμογή στην αρχή, επιτρέποντας στο μοντέλο να ανακαλύψει τα δικά του μοτίβα συλλογισμού μέσω δοκιμής και σφάλματος. Αυτό διαφέρει από τον τρόπο που εκπαιδεύονται τα περισσότερα μοντέλα.

Το μοντέλο δείχνει αυτο-επικύρωση, αναστοχασμό και παράγει μακροσκελείς αλυσίδες σκέψεων. Όταν επιλύει προβλήματα, μπορείτε να δείτε πραγματικά τη διαδικασία σκέψης του. Διασπά τα πράγματα βήμα προς βήμα.

Η απόδοση είναι ισχυρή. Φτάνει περίπου το 79,8% στις Αμερικανικές Προσκλήσεις Μαθηματικών Εξετάσεων (AIME) και το 97,3% στο MATH-500. Στον προγραμματισμό, επιτυγχάνει βαθμολογία Elo 2,029 σε προγραμματιστικές προκλήσεις. Ανταγωνίζεται το μοντέλο o1 της OpenAI.

Το πραγματικά ενδιαφέρον μέρος είναι το κόστος. Η λειτουργία του DeepSeek R1 κοστίζει περίπου $8 ανά εκατομμύριο τοκενς, ενώ το o1 της OpenAI κοστίζει $15 ανά εκατομμύριο τοκενς εισόδου και $60 ανά εκατομμύριο τοκενς εξόδου. Άρα είναι πολύ φθηνότερο.

Όπως και τα άλλα μοντέλα V3, το R1 είναι χτισμένο πάνω στο DeepSeek-V3-Base και υποστηρίζει εμπορική χρήση υπό την άδεια MIT.

Νέα για το επερχόμενο μοντέλο AI για κωδικοποίηση: DeepSeek V4

Ημερομηνία κυκλοφορίας του DeepSeek V4

Το DeepSeek στοχεύει στην κυκλοφορία του V4 στα μέσα Φεβρουαρίου 2026, πιθανώς γύρω στις 17 Φεβρουαρίου, που συμπίπτει με το Κινέζικο Νέο Έτος. Είναι η ίδια στρατηγική χρονοδιαγράμματος που χρησιμοποίησαν με το μοντέλο R1. Αυτό δεν έχει ακόμη επιβεβαιωθεί επίσημα από το DeepSeek, αλλά αναφορές από άτομα που γνωρίζουν για το έργο δείχνουν προς αυτήν την περίοδο.

Η εταιρεία ήταν αρκετά σιωπηλή γι' αυτό δημόσια, αλλά υπήρξε πολύς θόρυβος από προγραμματιστές που παρακολουθούν ενημερώσεις στο GitHub και ερευνητικές δημοσιεύσεις. Η ανάλυση του βασικού κώδικα FlashMLA τους δείχνει ένα νέο αναγνωριστικό μοντέλου που ονομάζεται "MODEL1" να εμφανίζεται 28 φορές στα αρχεία τους, το οποίο οι άνθρωποι πιστεύουν ότι είναι πιθανώς το V4. Οπότε, βασικά, αναμένεται να κυκλοφορήσει περίπου στα μέσα Φεβρουαρίου, ίσως στις επόμενες εβδομάδες, αλλά τίποτα δεν είναι ακόμη εντελώς βέβαιο.

Καινοτομίες αρχιτεκτονικής του DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (Περιορισμένες Υπερ-Συνδέσεις Πολλαπλών Αναδιπλώσεων)

Το DeepSeek mHC είναι μια νέα αρχιτεκτονική και μέθοδος εκπαίδευσης για να καταστήσει τα μεγάλα νευρωνικά δίκτυα, όπως τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας, ευκολότερα και πιο σταθερά στην εκπαίδευση. Είναι η βασική σύνδεση του DeepSeek για να περιορίσει αυτούς τους μαθημένους πίνακες σύνδεσης σε έναν πολλαπλό πίνακα διπλά στοχαστικών πινάκων, όπου οι γραμμές και οι στήλες αθροίζονται σε 1. Αυτό διατηρεί τη σταθερότητα της εκπαίδευσης και την καλή συμπεριφορά με υπερ-συνδέσεις, εμποδίζοντας τις παραγόμενες διαβαθμίσεις και τα μεγέθη σημάτων να εκρηγνύονται καθώς τα δίκτυα γίνονται βαθύτερα.

2
1. Αρχιτεκτονική μνήμης Engram για ταχύτερη ανάκληση.

Ένα βασικό νέο μέρος του DeepSeek V4 είναι το Engram, ένα σύστημα μνήμης που αποθηκεύει μοτίβα και γεγονότα με τρόπο που μπορεί να αναζητηθεί γρήγορα. Το μοντέλο μπορεί να ανακτήσει αποθηκευμένα δεδομένα χρησιμοποιώντας γρήγορες αναζητήσεις. Αυτό του επιτρέπει να θυμάται καλύτερα μεγάλες ακολουθίες και διατηρεί τη λογική συνεπή σε μακροχρόνιες εργασίες. Επιπλέον, απελευθερώνει το μοντέλο για να επικεντρωθεί σε νέες πληροφορίες αντί να ανακαλεί παλιά γεγονότα.

3
1. Προηγμένες τεχνικές προσοχής και ακρίβειας

Το μοντέλο προσθέτει βελτιώσεις στον τρόπο που δίνει προσοχή σε σημαντικά μέρη της εισόδου. Νέες μέθοδοι προσοχής όπως η αραιή προσοχή επιτρέπουν στο μοντέλο να διαχειρίζεται μεγάλες ακολουθίες χωρίς να επιβραδύνει υπερβολικά. Τεχνικές ακρίβειας, όπως μικτές αριθμητικές μορφές, κάνουν τους υπολογισμούς πιο ακριβείς ενώ χρησιμοποιούν λιγότερη μνήμη. Αυτές οι αλλαγές επιτρέπουν στο V4 να συλλογίζεται πιο καθαρά για σύνθετα προβλήματα, όπως μεγάλης διάρκειας λογική κώδικα ή πολυεπίπεδα έγγραφα.

4
1. Μείγμα Λειτουργικών Ειδικών (Mixture-of-experts)

Το DeepSeek V4 συνεχίζει να χρησιμοποιεί τη δομή μείγματος λειτουργικών ειδικών (MoE). Σε αυτόν τον σχεδιασμό, το μοντέλο έχει πολλά μικρά λειτουργικά υπομοντέλα και ενεργοποιεί μόνο τα πιο σχετικά για κάθε εργασία. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να επεκταθεί χωρίς να ενεργοποιείται κάθε μέρος συνεχώς. Με το MoE, το V4 παραμένει αποδοτικό παρόλο που μεγαλώνει σε μέγεθος και δυνατότητα. Σε συνδυασμό με το Engram, αυτή η δομή επιτρέπει στο μοντέλο να εξισορροπήσει τη μνήμη και την υπολογιστική ικανότητα με δυναμικό τρόπο.

Κύριες δυνατότητες του DeepSeek V4 σε σχέση με τα προηγούμενα μοντέλα

Το μοντέλο DeepSeek 1 θα αποτελέσει μια μεγάλη αναβάθμιση σε σύγκριση με παλαιότερες εκδόσεις. Οι κύριες αναβαθμίσεις που αναμένεται να έχει αυτό το νέο μοντέλο περιλαμβάνουν:

1
1. Ισχυρή εστίαση στον προγραμματισμό

Το DeepSeek V4 έχει κατασκευαστεί πρωτίστως για εργασία μηχανικής λογισμικού. Οι εσωτερικές δοκιμές δείχνουν ότι η V4 ξεπερνά τόσο τα μοντέλα Claude όσο και τα GPT στη δημιουργία κώδικα με μεγάλο εύρος περιεχομένου. Θα διαχειρίζεται την κατανόηση, αποσφαλμάτωση και αναδιάρθρωση πολύ μεγάλου κώδικα σε γλώσσες και συστήματα. Το μοντέλο αναμένεται να βοηθήσει σε εργασίες όπως η ανίχνευση σφαλμάτων, η συγγραφή δοκιμών και η εξήγηση περίπλοκου κώδικα. Αυτή η εστίαση το καθιστά πιο χρήσιμο για προγραμματιστές σε σχέση με τα γενικής χρήσης μοντέλα AI.

2
1. Υποστήριξη για μεγάλο εύρος περιεχομένου

Η V4 έχει σχεδιαστεί για να διαβάζει και να δουλεύει με πολύ μεγάλες ποσότητες κειμένου ή κώδικα με μία μόνο προσπάθεια. Τα περισσότερα μοντέλα AI εξαντλούνται από μνήμη μετά από μερικές εκατοντάδες χιλιάδες tokens. Η έκδοση DeepSeek V4 προγραμματίζεται να υποστηρίζει συγκείμενα που ξεπερνούν το 1 εκατομμύριο tokens, γεγονός που της επιτρέπει να χειρίζεται ολόκληρους κώδικες, μακροσκελή έγγραφα ή μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς να τα διαχωρίζει σε μικρότερα κομμάτια. Αυτό βελτιώνει τη συνέχεια και αποτρέπει το μοντέλο από το να ξεχνά προηγούμενες πληροφορίες.

3
1. Βελτιωμένη υπολογιστική αποδοτικότητα

Στο παρασκήνιο, η έκδοση V4 χρησιμοποιεί έξυπνες μηχανικές αλλαγές για να μειώσει την απαιτούμενη υπολογιστική ισχύ. Για παράδειγμα, χρησιμοποιεί μεθόδους αραιής προσοχής που εστιάζουν την υπολογιστική δύναμη εκεί που έχει μεγαλύτερη σημασία αντί σε κάθε πιθανή αλληλεπίδραση. Αυτό σημαίνει ότι το μοντέλο μπορεί να λειτουργήσει σε μακριά συγκείμενα με λιγότερη μνήμη και ενέργεια.

4
1. Συλλογισμός πολλαπλών αρχείων

Μία μεγάλη αναβάθμιση είναι η ικανότητα του μοντέλου να κατανοεί πόσα αρχεία σχετίζονται μεταξύ τους. Αντί να διαβάζει μόνο ένα αρχείο κάθε φορά, αναμένεται το V4 να παρακολουθεί εισαγωγές, συναρτήσεις, ορισμούς και αναφορές σε ολόκληρο το έργο. Αυτό του επιτρέπει να αναλύει εξαρτήσεις, να εντοπίζει λάθη που περιλαμβάνουν πολλά αρχεία και να προσφέρει προτάσεις αναμόρφωσης που λειτουργούν σε ολόκληρο το σύστημα.

Σύντομη κριτική για το Pippit: Οπτικοποιήστε τις εντολές του DeepSeek σας

Το Pippit είναι ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που προσφέρει ένα γεννήτη βίντεο και ένα εργαλείο σχεδίασης AI για τη δημιουργία εικόνων και βίντεο. Έτσι, όταν χρησιμοποιείτε το DeepSeek για να γράψετε μια λεπτομερή εντολή, ιδέα ή σενάριο, μπορείτε να ενσωματώσετε αυτό το κείμενο στο Pippit για να δημιουργήσετε οπτικό υλικό ή βίντεο. Το προηγμένο μοντέλο κειμένου-σε-εικόνα ή βίντεο του Pippit διαβάζει την εντολή και δημιουργεί κοινωνικά κλιπ, παρουσιάσεις προϊόντων ή οπτικά στοιχεία ιστορίας που αντανακλούν τις εντολές που δημιουργήσατε στο DeepSeek.

Γιατί να επιλέξετε το Pippit για την οπτικοποίηση των εντολών σας στο DeepSeek

1
1. Πολυτροπική δημιουργία βίντεο σε απόκριση στις εντολές DeepSeek

Η Pippit σας επιτρέπει να εισάγετε εντολές που δημιουργούνται από το DeepSeek μέσω ενός συνδέσμου σελίδας προϊόντος, ενός αρχείου PowerPoint ή τοπικού οπτικού υλικού, και να το μετατρέπετε άμεσα σε επισημάνσεις προϊόντος, viral βίντεο TikToks, εντυπωσιακά Reels ή αστεία βίντεο meme. Η πλατφόρμα χρησιμοποιεί διαφορετικά μοντέλα AI ανάλογα με τις ανάγκες σας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Veo 3.1, το Sora 2, το Agent mode ή το Lite mode, να επιλέξετε οποιαδήποτε διάρκεια και να ορίσετε τη γλώσσα του βίντεο.

1
1. Οπτικοποιήστε εντολές εικόνας AI από το DeepSeek για οποιαδήποτε χρήση

Η Pippit χρησιμοποιεί τα πιο πρόσφατα μοντέλα, όπως το Nano Banana Pro και το Seedream 4.5, για τη δημιουργία υψηλής ποιότητας, προσαρμόσιμων οπτικών από απλές εντολές κειμένου που παράγονται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το DeepSeek. Το εργαλείο σχεδιασμού AI κατανοεί πολύ καλά τη γλώσσα και αποτυπώνει την πρόθεσή σας με καθαρές λεπτομέρειες, ισορροπημένο φωτισμό και καλά καθορισμένες υφές. Μπορείτε να ανεβάσετε εικόνες αναφοράς, να προσαρμόσετε τις αναλογίες όψεων και να εξατομικεύσετε τα πάντα, από χρώματα έως συγκεκριμένα στοιχεία που θέλετε να συμπεριληφθούν.

Πώς να μετατρέψετε τις προτροπές του DeepSeek σε βίντεο στο Pippit

Μπορείτε να κάνετε κλικ στον παρακάτω σύνδεσμο και στη συνέχεια να ακολουθήσετε αυτά τα τρία βήματα για να δημιουργήσετε κλιπ για κοινωνικά μέσα, διαφημίσεις και άλλα με το Pippit χρησιμοποιώντας τις προτροπές που δημιουργείτε με το DeepSeek:

1
1. Ανοίξτε τον Δημιουργό Βίντεο

• Πρώτα, πρέπει να εγγραφείτε για έναν λογαριασμό Pippit. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον λογαριασμό σας Google, TikTok ή Facebook, όποιον είναι πιο εύκολος για εσάς.
• Μόλις συνδεθείτε, κάντε κλικ στην επιλογή «Δημιουργός Βίντεο» από τον αριστερό πίνακα πλοήγησης.
• Τώρα θα δείτε ένα πεδίο κειμένου όπου εισάγετε την προτροπή σας που δημιουργήθηκε από το DeekSeek.

2
1. Δημιουργήστε το βίντεό σας από προτροπές του DeepSeek

• Πατήστε «Προσθήκη μέσων και περισσότερα» αν θέλετε να ανεβάσετε φωτογραφίες, βιντεοκλιπ ή οποιοδήποτε υλικό αναφοράς.
• Κάντε κλικ στο «Επιλογή μοντέλου» για να επιλέξετε το μοντέλο σας, ανάλογα με τον τύπο βίντεο που χρειάζεστε. Η λειτουργία Lite είναι κατάλληλη για γρήγορα βίντεο μάρκετινγκ, η λειτουργία Agent είναι καλή για δημιουργικό περιεχόμενο, το Veo 3.1 χειρίζεται ρεαλιστικά βίντεο αρκετά καλά και το Sora 2 είναι για πιο επιμελημένο περιεχόμενο.
• Αν χρησιμοποιείτε τη λειτουργία agent, μπορείτε να κάνετε κλικ στο «Μεταφόρτωση βίντεο αναφοράς» για να δείξετε στο AI ένα στυλ που θέλετε να αναδημιουργήσει.
• Ανοίξτε «Προσαρμογή ρυθμίσεων βίντεο» για να προσαρμόσετε τη διάρκεια. Ορίστε το σε ό,τι έχει νόημα για το έργο σας, από 15 δευτερόλεπτα έως λίγα λεπτά.
• Μπορείτε επίσης να επιλέξετε την προτιμώμενη γλώσσα σας εδώ εάν θέλετε φωνητική αφήγηση ή υπότιτλους.
• Μόλις όλα φαίνονται σωστά, κάντε κλικ στο «Δημιουργία» και αφήστε το Pippit να δημιουργήσει το βίντεό σας. Θα προσθέσει κινούμενα σχέδια, μεταβάσεις και εφέ με βάση όσα περιγράψατε στην προτροπή σας.

Δοκιμάστε την προτροπή από το DeepSeek: Δημιουργήστε ένα βίντεο υψηλής ποιότητας με ένα μικρό σκυλί που χορεύει σε ένα μοντέρνο σαλόνι. Το σκηνικό είναι ένα άνετο εσωτερικό σπιτιού με μεγάλα παράθυρα και απαλό πρωινό φως που ρίχνει φυσικές σκιές στο ξύλινο πάτωμα. Το σκυλί στέκεται στα πίσω του πόδια και εκτελεί παιχνιδιάρικα πηδηματάκια από τη μία πλευρά στην άλλη, στριφογυρίζοντας σε μικρό κύκλο και χτυπώντας τον αέρα ρυθμικά. Η κάμερα χρησιμοποιεί ένα αργό πανόραμα τύπου χειρός από αριστερά προς τα δεξιά με ελαφριά φυσική κίνηση. Θερμή χρωματική επεξεργασία, ρεαλιστική κίνηση, χαρούμενη διάθεση.

3
1. Εξαγωγή και κοινή χρήση

• Επιλέξτε «Επεξεργασία περισσότερα» για να ανοίξετε τον ενσωματωμένο επεξεργαστή βίντεο και να βελτιώσετε περαιτέρω το περιεχόμενο του βίντεό σας.
• Κάντε κλικ στην επιλογή «Λήψη» για να αποθηκεύσετε το βίντεο στον υπολογιστή σας.
• Αν θέλετε να το μοιραστείτε αμέσως, κάντε κλικ στην επιλογή «Δημοσίευση» για αυτόματο προγραμματισμό και ανάρτηση του βίντεό σας σε πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης όπως το TikTok, το Facebook και το Instagram.

Πώς να μετατρέψετε τις DeepSeek προτροπές σε εικόνες στο Pippit

Ακολουθήστε αυτά τα βήματα για να μετατρέψετε AI προτροπές εικόνων που δημιουργούνται από το DeepSeek για αφίσες, φυλλάδια, ταπετσαρίες, αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης ή δημιουργία έργων τέχνης.

1
1. Ανοίξτε το εργαλείο σχεδιασμού AI

• Κάντε κλικ στο "Image studio" κάτω από το "Creation."
• Κάντε κλικ στο "AI design" κάτω από το "Level up marketing images."
• Πείτε στο DeepSeek τι είδους εικόνα θέλετε και στη συνέχεια αντιγράψτε το συγκεκριμένο prompt και χρησιμοποιήστε το στο Pippit.

2
1. Μετατρέψτε τα prompts του DeepSeek σε εικόνες

• Κάντε κλικ στο κουμπί \"+\" εάν θέλετε να ανεβάσετε εικόνες αναφοράς. Ίσως έχετε παραδείγματα του στυλ που επιθυμείτε ή συγκεκριμένα στοιχεία που θέλετε να χρησιμοποιήσει η AI ως έμπνευση. Αυτό το βήμα είναι προαιρετικό αλλά χρήσιμο.
• Για να επιλέξετε ανάμεσα στο μοντέλο Seedream ή Nano Banana, κάντε κλικ στο \"Model.\" Κάθε ένα έχει διαφορετικά πλεονεκτήματα. Εάν δεν είστε σίγουροι ποιο να χρησιμοποιήσετε, απλώς αφήστε το στη λειτουργία Auto και αφήστε το Pippit να αποφασίσει.
• Επιλέξτε την \"αναλογία διαστάσεων\" που χρειάζεστε. Τετράγωνο για αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οριζόντιο για ιστότοπους, κάθετο για οθόνες κινητών, ό,τι ταιριάζει στο έργο σας.
• Κάντε κλικ στο \"Generate\" και περιμένετε λίγο όσο η AI του Pippit δημιουργεί την εικόνα σας με βάση ό,τι περιγράψατε.

Δοκιμάστε την προτροπή από το DeepSeek: Ένας σκύλος που τρέχει σε ανοιχτό χώρο πάρκου, με τα αυτιά του σηκωμένα στη μέση της κίνησης, το στόμα του ελαφρώς ανοιχτό, και τις πατούσες του θολές από την ταχύτητα. Το φόντο τεντώνεται σε γραμμές πράσινου και καφέ καθώς η κάμερα πασχίζει να διατηρήσει την εστίαση. Το φως του ήλιου αναβοσβήνει στο σώμα σε σπασμένα κομμάτια. Λήψη με το χέρι, γρήγορος χρόνος έκθεσης, αλλά ατελής παρακολούθηση, ορατός θόρυβος στις σκιασμένες περιοχές, το blur κίνησης διατηρείται για ρεαλισμό.

3
1. Εξάγετε την εικόνα σας

• Ελέγξτε το παραγόμενο αποτέλεσμα από την εντολή DeepSeek. Μπορείτε να προσαρμόσετε τις λεπτομέρειες της εντολής σας για να δημιουργήσετε περισσότερες εικόνες σε διαφορετικά στυλ.
• Χρησιμοποιήστε τα εσωτερικά εργαλεία για να βελτιώσετε το περιεχόμενο της εικόνας σας βάσει των αναγκών σας.
• Κάντε κλικ στο "Λήψη" για να αποθηκεύσετε την εικόνα σας στη συσκευή σας.

Συμπέρασμα

Ας συνοψίσουμε τι καλύψαμε εδώ. Εξετάσαμε την τρέχουσα σειρά του DeepSeek και εξερευνήσαμε τι έρχεται με την έκδοση V4, η οποία διαμορφώνεται ως μια σοβαρή αναβάθμιση με το παράθυρο περιεχομένου εκατομμυρίων token, την αρχιτεκτονική μνήμης Engram και την έντονη εστίαση σε εργασίες κωδικοποίησης. Αυτές οι βελτιώσεις το καθιστούν πιο ικανό να διαχειριστεί σύνθετα έργα και μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτό δείχνει ξεκάθαρα πως το DeepSeek έχει προχωρήσει πολύ μέσα σε λίγα μόλις χρόνια. Είναι πλέον εργαλείο επιλογής για σοβαρές εργασίες κωδικοποίησης, έρευνας και επίλυσης προβλημάτων.

Συχνές Ερωτήσεις

Τι είναι ιδιαίτερο στο μοντέλο DeepSeek v3;

Το μοντέλο DeepSeek V3 ξεχωρίζει για την ικανότητά του να διαχειρίζεται πολύ μεγάλες εισόδους, με ένα παράθυρο περιεχομένου έως 128K tokens, το οποίο του επιτρέπει να διαβάζει και να κατανοεί εκτενή έγγραφα ή βάσεις κώδικα. Χρησιμοποιεί έναν σχεδιασμό Mixture-of-Experts (MoE), ο οποίος το διατηρεί γρήγορο και αποδοτικό ενεργοποιώντας μόνο τα μέρη του μοντέλου που χρειάζονται. Το V3 διαθέτει επίσης ιεραρχική μνήμη για να θυμάται σημαντικές πληροφορίες, ένα σύστημα αγκυροβόλησης αλήθειας για τη μείωση των λαθών και προηγμένες τεχνικές εκπαίδευσης που βελτιώνουν την ποιότητα και την απόδοση του κειμένου.

Ποια μοντέλα περιλαμβάνονται στη λίστα μοντέλων DeepSeek;

Η σειρά μοντέλων DeepSeek περιλαμβάνει το V2 για βελτιωμένο πλαίσιο και συλλογισμό, το V3 με παράθυρο 128K-token και MoE, και το V3.1 για βαθύτερο συλλογισμό. Υπάρχει επίσης το μοντέλο V3.2- Speciale, το οποίο αποδίδει καλά σε καθήκοντα συλλογισμού και επίλυσης προβλημάτων σε επίπεδο ανταγωνισμού. Η σειρά R1 επικεντρώνεται στη λογική συλλογιστική βήμα προς βήμα.

Πώς χειρίζεται το DeepSeek καθήκοντα με μεγάλο πλαίσιο;

Το μοντέλο DeepSeek AI χειρίζεται μεγάλο πλαίσιο μέσω μηχανισμών αραιής προσοχής που επιλέγουν μόνο τα πιο σχετικά tokens αντί να συγκρίνουν τα πάντα με όλα τα υπόλοιπα. Αυτό καθιστά την επεξεργασία μεγάλου πλαισίου πολύ πιο γρήγορη, ενώ παρέχει ποιοτικό αποτέλεσμα υψηλής ποιότητας. Το V3.2 και το επερχόμενο V4 μπορούν να επεξεργαστούν πάνω από ένα εκατομμύριο tokens, πράγμα που σημαίνει ότι μπορούν να δουλέψουν με ολόκληρες βάσεις κώδικα ή τεράστια έγγραφα με μία φορά.

Η έκδοση DeepSeek V4 θα είναι ανοιχτού κώδικα;

Προς το παρόν, το DeepSeek δεν έχει επιβεβαιώσει επίσημα αν η έκδοση V4 θα είναι πλήρως ανοιχτού κώδικα. Ωστόσο, το DeepSeek έχει ένα σαφές πρότυπο καθιστώντας τα μοντέλα και τα βάρη του διαθέσιμα στο κοινό. Βάσει του ιστορικού τους με τις εκδόσεις V2, V3 και R1, είναι πολύ πιθανό η V4 να ακολουθήσει το ίδιο πρότυπο όταν κυκλοφορήσει στα μέσα Φεβρουαρίου.

Μπορούν τα μοντέλα του DeepSeek να χρησιμοποιηθούν τοπικά;

Ναι, μπορείτε να εκτελέσετε τα μοντέλα του DeepSeek τοπικά. Οι εκδόσεις V3 και V3.1 διαθέτουν ανοιχτά βάρη που μπορείτε να κατεβάσετε και να εκτελέσετε στον δικό σας επεξεργαστή ή κάρτα γραφικών. Οι μικρότερες συμπυκνωμένες εκδόσεις του R1, όπως τα μοντέλα με 7B, 14B και 32B παραμέτρους, λειτουργούν σε συνηθισμένο καταναλωτικό υλικό. Η έκδοση V4 αναμένεται να λειτουργεί σε δύο RTX 409ες ή μία RTX 5090 χάρη στον σχεδιασμό Mixture-of-Experts.