Kaikki mitä tiedämme tulevasta DeepSeek V4:stä

Nopea katsaus nykyisiin DeepSeek-malleihin

Katsotaan ensin kaikki DeepSeek-mallit, jotta saat kuvan siitä, mitä yritys on todella luonut:

1
1. DeepSeek-V2 (yleinen LLM)

Tämä malli julkaistiin toukokuussa 2024, ja siinä on yhteensä 236 miljardia parametria, joista vain 21 miljardia aktivoituu kunkin tokenin käsittelyssä. Se on rakennettu Mixture of Experts -mallilla, mikä tarkoittaa, että malli valitsee tiettyjä osiaan käsittelemään erilaisia tehtäviä sen sijaan, että käyttäisi kaikkea kerralla. Tämä tekee siitä huomattavasti tehokkaamman.

DeepSeek-V2 pystyy käsittelemään kontekstia jopa 128 000 tokeniin asti. Se on hyvä yleisissä kielitehtävissä ja koodauksessa. Parasta on, että sen kouluttaminen maksaa noin 42,5 % vähemmän kuin aiempien mallien ja sen muistin käyttö vähenee 93,3 % käytön aikana.

2
1. DeepSeek-V3 (suuri kielimalli, jossa on vahva päättelykyky)

Tämä V3-malli on merkittävä päivitys. DeepSeek-V3:ssa on 671 miljardia parametria, joista 37 miljardia aktiivisia per token. Se julkaistiin joulukuussa 2024 ja rehellisesti sanottuna yllätti kaikki.

Suorituskyvyn osalta se kilpailee suljettujen mallien, kuten GPT-4:n, kanssa. Se on todella vahva matematiikassa ja koodaustehtävissä. Malli on avoimen lähdekoodin MIT-lisenssin alaisuudessa, mikä tarkoittaa, että kuka tahansa voi käyttää sitä kaupallisesti tai muokata sitä.

3
1. DeepSeek-V3.1 ja V3.2 (päivitykset, joissa parannettu kontekstinkäsittely ja suorituskyky)

V3.1 oli eräänlainen välietappi. Siitä ei ole paljon julkista tietoa, mutta se paransi käytännössä V3:ta.

V3.2 on nykyinen lippulaivamalli. Julkaistu loppuvuodesta 2025. Se esittelee jotain nimeltä DeepSeek Sparse Attention (DSA), joka vähentää laskennallisia kustannuksia pitäen laadun korkeana, erityisesti pitkissä yhteyksissä.

Vahvistavan oppimisen parannusten ansiosta V3.2 toimii tasolla, joka vastaa GPT-5:tä. Heillä on itse asiassa kaksi versiota. Tavallinen V3.2 on tasapainoinen ja tehokas. Sitten on V3.2-Speciale, joka maksimoi päättelyn ja kilpailee Gemini 3.0 Pro:n kanssa. Erikoisversio sai itse asiassa kultamitalitason suorituksen vuoden 2025 kansainvälisessä matematiikkaolympiadissa ja muissa kilpailuissa.

V3.2 on heidän ensimmäinen mallinsa, joka integroi päättelyn suoraan työkalujen käyttöön. Joten se voi ajatella askel askeleelta käyttäessään ulkoisia työkaluja. Aika siistiä tekoälyagenttien rakentamiseen.

4
1. DeepSeek-R1 (päättelyyn keskittyvä malli)

R1 keskittyy täysin päättelyyn. Se käyttää aluksi pelkkää vahvistusoppimista ilman ohjattua hienosäätöä, mikä antaa mallille mahdollisuuden kehittää omat päättelykuvionsa kokeilun ja erehdyksen kautta. Tämä poikkeaa siitä, miten useimmat mallit koulutetaan.

Malli osoittaa itsevarmistusta, reflektointia ja tuottaa pitkiä ajatusketjuja. Kun se ratkaisee ongelmia, voit todella nähdä sen ajatteluprosessin. Se pilkkoo asiat askel askeleelta.

Suorituskyky on vahva. Se saavuttaa noin 79,8 % American Invitational Mathematics Examination -testissä ja 97,3 % MATH-500-testissä. Koodauksessa se saavuttaa 2 029 Elo-luokituksen ohjelmointihaasteissa. Se kilpailee OpenAI:n o1-mallin kanssa.

Todella mielenkiintoinen osa on kustannukset. DeepSeek R1:n käyttö maksaa noin 8 dollaria per miljoona tokenia, kun taas OpenAI:n o1 maksaa 15 dollaria per miljoona syötetokenia ja 60 dollaria per miljoona tulostokenia. Joten se on huomattavasti halvempaa.

Kuten muutkin V3-mallit, R1 on rakennettu DeepSeek-V3-Base-pohjan päälle ja tukee kaupallista käyttöä MIT-lisenssin alaisuudessa.

Uutisia tulevasta koodaus-AI-mallista: DeepSeek V4

DeepSeek V4:n odotettu julkaisupäivä

DeepSeek tähtää V4:n julkaisuun helmikuun 2026 puolivälissä, todennäköisesti noin 17. helmikuuta, joka osuu samaan aikaan kiinalaisen uudenvuoden kanssa. Se on sama ajoitusstrategia, jota he käyttivät R1-mallinsa kanssa. Tätä ei ole vielä virallisesti vahvistanut DeepSeek, mutta projektista perillä olevien raporttien mukaan tämä ajankohta on todennäköinen.

Yritys on ollut tästä melko vaitonainen julkisesti, mutta GitHub-päivityksiä ja tutkimuspapereita seuraavilta kehittäjiltä on kuulunut paljon kuhinaa. Heidän FlashMLA-koodipohjansa analyysi osoittaa, että uusi mallin tunniste nimeltä "MODEL1" esiintyy 28 kertaa heidän tiedostoissaan, ja sitä pidetään todennäköisesti V4:nä. Joten odota sitä suunnilleen helmikuun puolivälissä, ehkä muutaman viikon sisällä, mutta mikään ei ole vielä täysin varmaa.

DeepSeek V4:n arkkitehtuurinnovaatiot

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

DeepSeek mHC on uusi arkkitehtuuri ja koulutusmenetelmä, joka helpottaa suurten hermoverkkojen, kuten suurten kielimallien, kouluttamista ja tekee siitä vakaampaa. Se on DeepSeekin avainyhteys, joka rajoittaa opitut yhteysmatriisit sellaiseen epäjatkuvaan kaksoisstokastisten matriisien joukkoon, jossa rivit ja sarakkeet summaavat yhteen. Tämä pitää koulutuksen vakaana ja hyvin käyttäytyvänä hyperyhteyksien avulla estämällä gradientteja ja signaalien suuruuksia räjähtämästä verkkojen syventyessä.

2
1. Engram-muistiarkkitehtuuri nopeampaa tietojen palautusta varten

DeepSeek V4:n ydinosa on Engram, muistijärjestelmä, joka tallentaa kaavoja ja faktoja tavalla, joka voidaan hakea nopeasti. Malli voi hakea tallennettua dataa käyttäen nopeita hakutapoja. Tämä auttaa sitä muistamaan pitkiä sekvenssejä paremmin ja ylläpitämään johdonmukaista päättelyä pitkissä tehtävissä. Se myös vapauttaa mallin keskittymään uuteen tietoon sen sijaan, että se muistaisi vanhoja faktoja.

3
1. Kehittyneet huomio- ja tarkkuustekniikat

Malli lisää parannuksia siinä, miten se kiinnittää huomiota syötteen tärkeisiin osiin. Uudet huomion menetelmät, kuten harva huomio, mahdollistavat mallin käsitellä pitkiä sekvenssejä ilman merkittävää hidastumista. Tarkkuustekniikat, kuten sekoitetut numeeriset muodot, tekevät laskelmista tarkempia samalla, kun ne käyttävät vähemmän muistia. Nämä muutokset mahdollistavat V4:n selkeämmän päättelyn monimutkaisista ongelmista, kuten pitkistä koodilogiikoista tai kerrostetuista dokumenteista.

4
1. asiantuntijayhdistelmät

DeepSeek V4 jatkaa asiantuntijayhdistelmärakenteen (MoE) hyödyntämistä. Tässä suunnittelussa malli sisältää useita pieniä asiantuntijamoduuleja ja aktivoi vain tehtävään sopivimmat. Näin järjestelmä voi laajentua aktivoimatta kaikkia osia koko ajan. MoE-rakenteen avulla V4 pysyy tehokkaana, vaikka sen koko ja kapasiteetti kasvavat. Kun rakenne yhdistetään Engramiin, malli pystyy tasapainottamaan muistia ja laskentaa tehokkaasti.

DeepSeek V4:n keskeiset ominaisuudet verrattuna aiempiin malleihin

DeepSeek-malli 1 tulee olemaan merkittävä harppaus vanhemmista versioista. Tämän uuden mallin odotettuihin parannuksiin kuuluu:

1
1. Vahva keskittyminen koodaukseen

DeepSeek V4 on suunniteltu ensisijaisesti ohjelmistotekniikan työhön. Sisäiset testit osoittavat, että V4 päihittää sekä Claude- että GPT-mallit pitkän kontekstin koodin generoinnissa. Se käsittelee erittäin pitkien koodien ymmärtämistä, virheiden korjaamista ja uudelleenjäsentämistä eri kielissä ja järjestelmissä. Malli auttaa tehtävissä, kuten virheiden jäljittämisessä, testien kirjoittamisessa ja monimutkaisen koodin selittämisessä. Tämä keskittyminen tekee siitä hyödyllisemmän kehittäjille verrattuna yleiskäyttöisiin tekoälymalleihin.

2
1. Tuki pitkälle kontekstille

V4 on suunniteltu lukemaan ja käsittelemään erittäin suuria määriä tekstiä tai koodia yhdellä kertaa. Suurin osa tekoälymalleista loppuu muistista muutaman sadantuhannen tokenin jälkeen. DeepSeek V4 on suunniteltu tukemaan yli miljoonan tokenin konteksteja, mikä mahdollistaa kokonaisien koodikantojen, pitkien asiakirjojen tai suurten tietoaineistojen käsittelyn ilman, että niitä täytyy jakaa pienempiin osiin. Tämä parantaa jatkuvuutta ja estää mallia unohtamasta aiempia tietoja.

3
1. Parannettu laskennallinen tehokkuus

Kulissien takana V4 käyttää älykkäitä teknologisia muutoksia vähentääkseen laskentatehon tarvetta. Esimerkiksi se käyttää harvahajautettuja huomiointimenetelmiä, jotka kohdistavat laskentatehon sinne, missä sillä on eniten merkitystä, sen sijaan että laskisi jokaisen mahdollisen vuorovaikutuksen. Tämä tarkoittaa, että malli voi toimia pitkissä konteksteissa vähemmällä muistilla ja energialla.

4
1. Monitiedostoajattelu

Yksi suuri parannus on mallin kyky ymmärtää, kuinka monta tiedostoa liittyy toisiinsa. Sen sijaan, että se lukisi vain yhden tiedoston kerrallaan, V4:ltä odotetaan kykyä seurata tuonteja, funktioita, määritelmiä ja viittauksia koko projektin laajuudessa. Tämä mahdollistaa riippuvuusanalyysin, useiden tiedostojen kattavien virheiden havaitsemisen sekä koko järjestelmää koskevien uudelleenjärjestelyehdotusten tarjoamisen.

Lyhyt arvio Pippitistä: visualisoi DeepSeek-kehotteesi

Pippit on tekoälytyökalu, joka tarjoaa videogeneraattorin ja tekoälyyn perustuvan suunnittelutyökalun kuvien ja videoiden luomiseen. Kun siis käytät DeepSeekia kirjoittaaksesi yksityiskohtaisen kehotteen, idean tai käsikirjoituksen, voit tuoda tuon tekstin Pippitiin luodaksesi visuaaleja tai videoita. Pippitin kehittynyt tekstistä kuvaan tai videoon -malli lukee kehotteen ja luo sosiaalisen median klippejä, tuotenäyttöjä tai tarinavisuaaleja, jotka heijastavat DeepSeekissa luomiasi kehotteita.

Miksi valita Pippit visualisoimaan DeepSeek-kehotteitasi

1
1. Monimallivideoiden generointi DeepSeek-kehotteisiin vastaamalla

Pippit antaa sinun syöttää DeepSeekin tuottamia kehotteita tuotteen sivulinkin, PowerPointin tai paikallisen videon kautta ja muuntaa ne välittömästi tuote-esittelyiksi, viraaleiksi TikTokeiksi, kiehtoviksi reelseiksi tai hauskoiksi meemivideoiksi. Alusta käyttää erilaisia tekoälymalleja tarpeidesi mukaan. Voit käyttää Veo 3.1, Sora 2, Agent mode tai Lite mode -tilaa, valita minkä tahansa keston ja asettaa videon kielen.

1
1. Visualisoi DeepSeekin tuottamia AI-kuvakehotteita mihin tahansa käyttöön

Pippit käyttää uusimpia malleja, kuten Nano Banana Pro ja Seedream 4.5, tuottamaan korkealaatuisia, muokattavia visuaaleja yksinkertaisista tekstikehotteista, joita suuret kielimallit, kuten DeepSeek, ovat luoneet. AI-suunnittelutyökalu ymmärtää kieltä erittäin hyvin ja välittää aikomuksesi terävin yksityiskohdin, tasapainotetulla valaistuksella ja hyvin määritellyillä tekstuureilla. Voit ladata referenssikuvia, säätää kuvasuhteita ja mukauttaa kaiken väreistä tiettyihin elementteihin, jotka haluat sisällyttää.

Kuinka muuttaa DeepSeek-kehotteet videoiksi Pippitissä

Voit klikata alla olevaa linkkiä ja seurata näitä kolmea vaihetta luodaksesi sosiaalisen median leikkeitä, mainoksia ja paljon muuta Pippitin avulla käyttäen DeepSeekillä luomiasi kehotteita:

1
1. Avaa Videogeneraattori

• Ensin sinun täytyy rekisteröityä Pippit-tilille. Voit käyttää Google-, TikTok- tai Facebook-kirjautumista, mikäli valinta on sinulle helpoin.
• Kun olet tililläsi, klikkaa "Videogeneraattori" vasemman navigointipaneelin kautta.
• Nyt näet tekstikentän, johon voit syöttää kehotteesi, joka on luotu DeekSeekillä.

2
1. Luo videosi DeepSeek-kehotteiden avulla.

• Paina "Lisää mediaa ja muuta", jos haluat ladata valokuvia, videoleikkeitä tai muuta referenssimateriaalia.
• Napsauta "Valitse malli" valitaksesi mallin sen perusteella, millaista videota tarvitset. Lite-tila toimii nopeisiin markkinointivideoihin, Agent-tila sopii luoville projekteille, Veo 3.1 yltää realististen videoiden luomiseen, ja Sora 2 on tarkoitettu viimeistellymmälle sisällölle.
• Jos käytät Agent-tilaa, voit napsauttaa "Lataa referenssivideo" näyttääksesi tekoälylle haluamasi tyylin, jonka haluat uudelleenluoda.
• Avaa "Mukauta videon asetuksia" säätääksesi pituutta. Aseta se projektiisi sopivaksi, missä tahansa välillä 15 sekuntia ja muutama minuutti.
• Voit myös valita kieliasetuksesi täällä, jos haluat äänikertoja tai tekstityksiä.
• Kun kaikki näyttää oikealta, klikkaa \"Luo\" ja anna Pippitin luoda videosi. Se lisää animaatiot, siirtymät ja tehosteet sen perusteella, mitä kuvailit kehotteessasi.

Kokeile DeepSeekin kehotetta: Luo korkealaatuinen video pienestä koirasta, joka tanssii modernissa olohuoneessa. Kohtaus on kodikas kodin sisustus, jossa on suuret ikkunat ja pehmeä aamunvalo, joka luo luonnollisia varjoja puulattialle. Koira seisoo takajaloillaan ja tekee leikkimielisiä sivuttaisia hyppyjä, pyörähtää pienessä ympyrässä ja heiluttaa tassujaan ilmaan rytmikkäästi. Kamera käyttää hidasta käsivarakuvauksen tyyliä, pannen vasemmalta oikealle pienellä luonnollisella liikkeellä. Lämmin värimäärittely, realistinen liike, iloinen tunnelma.

3
1. Vie ja jaa

• Valitse "Muokkaa lisää" avataksesi sisäisen videoeditorin ja parantaaksesi video sisältöäsi entisestään.
• Napsauta "Lataa" tallentaaksesi videon tietokoneellesi.
• Jos haluat jakaa sen heti, napsauta "Julkaise" ajastaaksesi ja julkaistaksesi videosi automaattisesti sosiaalisen median alustoilla, kuten TikTokissa, Facebookissa ja Instagramissa.

Miten muuntaa DeepSeek-kehotteet kuviksi Pippitissa

Noudata näitä vaiheita muuntaaksesi DeepSeekin tuottamat AI-kuvakehotteet julisteiden, esitteiden, taustakuvien, sosiaalisen median julkaisujen tai taideteosten luomiseen.

1
1. Avaa tekoälysuunnittelutyökalu

• Napsauta \"Kuvastudio\" kohdan \"Luominen\" alla.
• Napsauta \"Tekoälysuunnittelu\" kohdan \"Paranna markkinointikuvia\" alla.
• Kerro DeepSeekille, millaisen kuvan haluat, ja kopioi sitten tämä kehotus käyttämiseen Pippitissä.

2
1. Muunna DeepSeek-kehotuksia kuviksi

• Napsauta \"+\"-painiketta, jos haluat ladata viitekuvia. Ehkä sinulla on esimerkkejä tyylistä, jota tavoittelet, tai tiettyjä elementtejä, joita haluat tekoälyn käyttävän inspiraationa. Tämä vaihe on vapaaehtoinen mutta hyödyllinen.
• Valitaksesi Seedream- tai Nano Banana -mallin, napsauta \"Malli\". Jokaisella niistä on erilaiset vahvuudet. Jos et ole varma, kumpaa käyttää, jätä se automaattiseksi ja anna Pippitin päättää.
• Valitse tarvitsemasi \"kuvasuhde\". Neliö sosiaalisen median julkaisuja varten, vaakakuva verkkosivuille, pystysuora kuva puhelimen näytöille — mikä tahansa sopiikin projektiisi.
• Napsauta \"Luo\" ja odota hetki, kun Pippitin tekoäly luo kuvasi kaiken kuvaillun perusteella.

Kokeile DeepSeekin ehdotusta: Koira juoksee avoimella puistoalueella, korvat heilumassa liikkeessä, suu hieman avoinna, tassut nopeuden sumentamina. Tausta venyy vihreän ja ruskean sävyisiin juoviin, kun kamera yrittää pysyä tarkentuneena. Auringonvalo välähtelee kehon yli katkonaisina laikkuina. Käsivaralla kuvattu, nopea suljin mutta epätäydellinen seuranta, varjoisilla alueilla näkyvää kohinaa, liike-epäterävyys säilytetty realismin vuoksi.

3
1. Vie kuvasi

• Tarkista DeepSeek-kehotteen avulla luotu tulos. Voit säätää kehotteesi yksityiskohtia luodaksesi lisää kuvia eri tyyleissä.
• Hyödynnä sisäisiä työkaluja hienosäätääksesi kuvasi sisältöä tarpeidesi mukaan.
• Napsauta "Lataa" tallentaaksesi kuvasi paikalliselle laitteellesi.

Päätelmä

Kerrataanpa, mitä käsittelimme täällä. Tarkastelimme DeepSeekin nykyistä kokoonpanoa ja tutkimme, mitä V4:n kanssa on tulossa. Se on muotoutumassa merkittäväksi päivitykseksi miljoonan tokenin kontekstialueensa, Engram-muistiarkkitehtuurinsa ja tarkkaan kooditehtäviin keskittymisensä ansiosta. Nämä parannukset tekevät siitä kykenevämmän käsittelemään monimutkaisia projekteja ja suuria tietoaineistoja. Tämä osoittaa selvästi, että DeepSeek on edistynyt valtavasti vain muutamassa vuodessa. Se on nyt vakava työkalu koodaukseen, tutkimukseen ja ongelmanratkaisuun.

UKK

Mikä tekee DeepSeek v3 -mallista erityisen?

DeepSeek V3 -malli erottuu kyvystään käsitellä erittäin suuria syötteitä jopa 128K tokenin kontekstialueella, mikä mahdollistaa pitkien dokumenttien tai koodien lukemisen ja analysoinnin. Se käyttää Mixture-of-Experts (MoE) -suunnittelua, joka pitää sen nopeana ja tehokkaana aktivoimalla vain tarvittavia mallin osia. V3:ssa on myös hierarkkinen muisti tärkeiden tietojen muistamiseen, totuuspohjainen järjestelmä virheiden vähentämiseksi sekä edistyneitä koulutustekniikoita, jotka parantavat tekstin laatua ja suorituskykyä.

Mitkä mallit sisältyvät DeepSeek-malliluetteloon?

DeepSeek-mallisto sisältää V2:n paremman kontekstin ja päättelyn vuoksi, V3:n 128K-token-ikkunalla ja MoE:lla sekä V3.1:n syvempään päättelyyn. Lisäksi on V3.2-Speciale-malli, joka on tehokas päättelytehtäviin ja kilpailutason ongelmanratkaisuun. R1-sarja keskittyy vaiheittaiseen loogiseen päättelyyn.

Miten DeepSeek käsittelee pitkän kontekstin tehtäviä?

DeepSeek AI -malli käsittelee pitkää kontekstia harvan huomion mekanismien avulla, jotka valitsevat vain olennaisimmat tokenit sen sijaan, että vertaisivat kaikkea kaikkeen. Tämä tekee pitkän kontekstin käsittelystä paljon nopeampaa samalla, kun se tuottaa laadukasta tulosta. V3.2 ja tuleva V4 voivat käsitellä yli miljoonaa tokenia, mikä tarkoittaa, että ne voivat käsitellä kokonaisia koodikantoja tai massiivisia dokumentteja yhdellä kertaa.

Tuleeko DeepSeek V4 olemaan avoimen lähdekoodin?

Tällä hetkellä DeepSeek ei ole virallisesti vahvistanut, tuleeko V4 täysin avoimen lähdekoodin. Kuitenkin DeepSeekillä on selkeä malli, jossa sen mallit ja painot tehdään julkisesti saataville. Joten heidän aikaisemman käytäntönsä perusteella V2:n, V3:n ja R1:n kanssa on melko todennäköistä, että V4 seuraa samaa kaavaa, kun se julkaistaan helmikuun puolivälissä.

Voiko DeepSeek-malleja käyttää paikallisesti?

Kyllä, voit käyttää DeepSeek-malleja paikallisesti. V3:lla ja V3.1:llä on avoimet painot, jotka voit ladata ja suorittaa omalla CPU:lla tai GPU:lla. R1:n pienemmät tiivistetyt versiot, kuten 7B-, 14B- ja 32B-parametrimallit, toimivat tavallisilla kuluttajalaitteilla. V4:n odotetaan toimivan kaksois-RTX 4090 -näytönohjaimilla tai yhdellä RTX 5090:llä sen Mixture-of-Experts-suunnittelun ansiosta.