כל מה שאנחנו יודעים על DeepSeek V4 הקרוב

מבט קצר על דגמי DeepSeek הנוכחיים

בואו נסתכל תחילה על כל דגמי DeepSeek, כדי שתהיה לכם הבנה של מה שהחברה למעשה יוצרת:

1
1. DeepSeek-V2 (מודל LLM כללי)

המודל הזה יצא במאי 2024 ויש לו 236 מיליארד פרמטרים כוללים, אך רק 21 מיליארד פעילים בעת עיבוד כל אסימון. הוא מבוסס על שיטת "תערובת מומחים", מה שאומר שהמודל בוחר חלקים ספציפיים מעצמו לטפל במשימות שונות במקום להשתמש בכל החלקים בבת אחת. זה הופך אותו ליעיל הרבה יותר.

DeepSeek-V2 יכול להתמודד עם הקשר של עד 128,000 אסימונים. הוא טוב במשימות שפה כלליות ובקידוד. הדבר הטוב ביותר הוא שהעלות של אימונו נמוכה בכ-42.5% ממודלים קודמים והוא משתמש בכ-93.3% פחות זיכרון במהלך השימוש.

2
1. DeepSeek-V3 (מודל שפה גדול עם יכולות ניתוח חזקות)

מודל V3 הזה הוא שדרוג משמעותי. ל-DeepSeek-V3 יש סך של 671 מיליארד פרמטרים, מתוכם 37 מיליארד פעילים לכל טוקן. הוא יצא בדצמבר 2024 ובכנות, די הפתיע את כולם.

מבחינת ביצועים, הוא מתחרה עם מודלים סגורים כמו GPT-4. הוא ממש חזק במשימות מתמטיקה ותכנות. המודל הוא קוד פתוח תחת רישיון MIT, כלומר כל אחד יכול להשתמש בו מבחינה מסחרית או לשנות אותו.

3
1. DeepSeek-V3.1 ו-V3.2 (עדכונים עם שיפור בטיפול בהקשר ובביצועים)

V3.1 היה מעין שלב ביניים. לא הרבה מידע ציבורי על זה, אבל זה היה בעצם שיפור לגרסה V3.

V3.2 היא ספינת הדגל הנוכחית. שוחררה בסוף 2025. היא מציגה משהו שנקרא DeepSeek Sparse Attention (DSA), שמפחית עלויות חישוב תוך שמירה על איכות גבוהה, במיוחד עבור הקשרים ארוכים.

באמצעות שיפורים בלמידה מחוזקת, V3.2 מבצעת ברמה השווה ל-GPT-5. יש להם למעשה שתי גרסאות. גרסת ה-V3.2 הרגילה מאוזנת ויעילה. ולאחר מכן יש את V3.2-Speciale, שממצה את היכולת ההגיונית ומתחרה ב-Gemini 3.0 Pro. הגרסה המיוחדת קיבלה למעשה ביצועים ברמת מדליית זהב באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית של 2025 ובתחרויות אחרות.

V3.2 הוא המודל הראשון שלהם שמשלב הסקת מסקנות באופן ישיר בשימוש בכלים. כך שהוא יכול לחשוב שלב אחר שלב תוך שימוש בכלים חיצוניים. די מגניב לבניית סוכני AI.

4
1. DeepSeek-R1 (מודל ממוקד בהסקה)

R1 עוסק כולו בהסקה. הוא משתמש בלמידת חיזוק טהורה ללא כוונון בעזרת פיקוח בהתחלה, מה שמאפשר למודל לגלות את דפוסי ההסקה שלו דרך ניסוי וטעייה. זה שונה מאיך שרוב המודלים מאומנים.

המודל מראה יכולות של אימות עצמי, הרהור, ויצירת שרשראות מחשבה ארוכות. כאשר הוא פותר בעיות, ניתן ממש לראות את תהליך החשיבה שלו. הוא מפרק דברים צעד אחר צעד.

הביצועים חזקים. הוא משיג כ-79.8% בבחינה האמריקאית להזמנה במתמטיקה ו-97.3% על MATH-500. עבור תכנות, הוא מגיע לדירוג Elo של 2,029 באתגרי תכנות. זה מתחרה עם OpenAI's o1 model.

החלק המעניין באמת הוא העלות. הפעלת DeepSeek R1 עולה כ-8 דולר למיליון אסימונים, בעוד ש-OpenAI's o1 עולה 15 דולר לכל מיליון אסימונים נכנסים ו-60 דולר למיליון אסימונים יוצאים. אז זה הרבה יותר זול.

כמו שאר דגמי V3, R1 מבוסס על DeepSeek-V3-Base ותומך בשימוש מסחרי תחת רישיון MIT.

חדשות על מודל הקידוד העתידי: DeepSeek V4

מועד השקה צפוי של DeepSeek V4

DeepSeek שואפת להשיק את V4 באמצע פברואר 2026, כנראה סביב ה-17 בפברואר, שמסתדר עם ראש השנה הסינית. זו אותה אסטרטגיית תזמון שהם השתמשו בה עם מודל R1 שלהם. זה עדיין לא אושר רשמית על ידי DeepSeek, אבל דיווחים מאנשים שמכירים את הפרויקט מצביעים על מסגרת הזמן הזו.

החברה הייתה די שקטה לגביה באופן ציבורי, אך יש הרבה באז מצד מפתחים שעוקבים אחר עדכונים ב-GitHub ובמאמרי מחקר ניתוח של בסיס הקוד של FlashMLA שלהם מראה מזהה מודל חדש בשם "MODEL1" שמופיע 28 פעמים בקבצים שלהם, שבני אדם חושבים שהוא כנראה V4. כך שבסיסית, זה צפוי להגיע איפשהו באמצע פברואר, אולי בשבועות הקרובים, אבל שום דבר עוד לא סופי ומוגדר

חדשנויות ארכיטקטורה של DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (קשרים על-מגוונים מוגבלים)

DeepSeek mHC היא ארכיטקטורה חדשה ושיטת אימון ליצור רשתות נוירונים גדולות, לדוגמא, מודלי שפה גדולים, באופן שמקל עליהן להיות יציבות יותר בזמן האימון החיבור המרכזי של DeepSeek מגביל את אותו מטריצות החיבור הנלמדות למעין מישור של מטריצות סטוכסטיות כפולות אשר השורות והעמודות בהן מסתכמות ל-1. הדבר שומר על אימון יציב ומתנהל היטב עם קשרים על-מגוונים בכך שמונע מהגרדיאנטים ומהאמפליטודות של הסיגנלים להתפוצץ ככל שהרשתות נעשות עמוקות יותר

2
1. ארכיטקטורת זכרון אנגרם לזיכרון מהיר יותר

חלק חדש מרכזי ב-DeepSeek V4 הוא Engram, מערכת זיכרון המאחסנת דפוסים ועובדות באופן שניתן לאתר במהירות. המודל יכול לשלוף נתונים מאוחסנים באמצעות חיפושים מהירים. הדבר מאפשר לו לזכור רצפים ארוכים טוב יותר ולשמור על עקביות חשיבה לאורך משימות ממושכות. זה גם משחרר את המודל להתרכז במידע חדש במקום להזכיר עובדות ישנות.

3
1. טכניקות מתקדמות של מיקוד ודיוק

המודל מוסיף שיפורים באופן שבו הוא ממקד תשומת לב לחלקים החשובים קלט. שיטות מיקוד חדשות כמו מיקוד דל מאפשרות למודל להתמודד עם רצפים ארוכים מבלי להאט יתר על המידה. טכניקות דיוק כמו פורמטים מספריים מעורבים משפרות חישובים מדויקים יותר תוך שימוש בפחות זיכרון. שינויים אלו מאפשרים ל-V4 לחשוב באופן ברור יותר על בעיות מורכבות כמו לוגיקה קוד ארוכה או מסמכים מרובדים.

4
1. תערובת-של-מומחים

DeepSeek V4 ממשיך להשתמש במבנה של תערובת‑של‑מומחים (MoE). בעיצוב זה, המודל מכיל מודולים קטנים של מומחים ומפעיל רק את הרלוונטיים ביותר לכל משימה. זה מאפשר למערכת להתרחב מבלי להפעיל כל חלק בכל זמן. באמצעות MoE, V4 נשאר יעיל גם כשהוא גדל בגודל וביכולות. בשילוב עם Engram, מבנה זה מאפשר למודל לאזן בין זיכרון לחישוב בצורה עוצמתית.

יכולות מפתח של DeepSeek V4 לעומת מודלים קודמים

מודל DeepSeek 1 יהיה קפיצה גדולה מגרסאות קודמות. השדרוגים העיקריים הצפויים במודל החדש כוללים:

1
1. מיקוד חזק בקידוד

DeepSeek V4 נבנה בראש ובראשונה לעבודה בתחום הנדסת תוכנה. מבחנים פנימיים מדווחים ש-V4 גובר הן על מודלי Claude והן על מודלי GPT ביצירת קוד בהקשר ארוך. הוא יטפל בהבנת קוד מאוד ארוך, איתור ותיקון תקלות, ושכתוב קוד בין שפות ומערכות. המודל אמור לסייע במשימות כמו מעקב אחר באגים, כתיבת מבחנים והסברת קוד מורכב. מיקוד זה הופך אותו לשימושי יותר עבור מפתחים בהשוואה למודלים של בינה מלאכותית כלליים.

2
1. תמיכה בהקשר ארוך

V4 מיועד לקריאה ולעבודה עם כמויות גדולות מאוד של טקסט או קוד במכה אחת. רוב מודלי הבינה המלאכותית נגמר להם הזיכרון לאחר כמה מאות אלפי טוקנים. מתוכנן כי DeepSeek V4 יתמוך בקונטקסטים של מעל מיליון טוקנים, מה שמאפשר לו לטפל בכל בסיסי הקודים, המסמכים הארוכים או מערכי הנתונים הגדולים ללא צורך לחלק אותם למקטעים קטנים יותר. זה משפר את הרצף ומונע מהמודל לשכוח מידע קודם.

3
1. יעילות חישובית משופרת

מאחורי הקלעים, V4 משתמש בשינויים הנדסיים חכמים כדי לצמצם את כמות החישוב הנדרשת. לדוגמה, הוא משתמש בשיטות תשומת לב מדוללות שמתמקדות בכוח החישוב איפה שהוא הכי נחוץ ולא בכל האינטראקציות האפשריות. משמעות הדבר היא שהמודל יכול לפעול על קונטקסטים ארוכים עם פחות זיכרון ואנרגיה.

4
1. הסקת מסקנות מרובת קבצים

שדרוג גדול אחד הוא היכולת של המודל להבין כמה קבצים קשורים זה לזה במקום לקרוא רק קובץ אחד בכל פעם, V4 צפוי לעקוב אחרי ייבואים, פונקציות, הגדרות ואזכורים על פני פרויקט שלם זה מאפשר לו לנתח תלות, לזהות שגיאות המשתרעות על פני מספר קבצים, ולהציע המלצות לשיפור מערכת שלמה

סקירה קצרה על Pippit: ויזואליזציה של הפקודות ב-DeepSeek שלך

Pippit הוא כלי AI שמציע מחולל וידאו ו-כלי עיצוב AI ליצירת תמונות ווידאו אז, כאשר אתה משתמש ב-DeepSeek לכתוב פקודה מפורטת, רעיון או תסריט, תוכל להביא את המלל הזה ל-Pippit כדי ליצור חזותיים או סרטונים המודל המתקדם של Pippit להמרת טקסט לתמונה או וידאו קורא את הפקודה ומייצר קליפים חברתיים, הצגת מוצרים, או ויזואליות של סיפורים שמשקפים את הפקודות שיצרת ב-DeepSeek

מדוע לבחור ב-Pippit כדי לויזואליזציה של הפקודות שלך ב-DeepSeek

1
1. תגובת יצירת וידאו רב-מודלית להנחיות DeepSeek

Pippit מאפשרת לך להזין הנחיות שנוצרו על ידי DeepSeek עם קישור לדף מוצר, PowerPoint או סרטונים מקומיים, ולהפוך אותן באופן מידי להדגשות מוצר, TikToks ויראליים, סרטונים מרתקים או סרטוני ממים מצחיקים. הפלטפורמה משתמשת במודלים שונים של AI בהתאם לצרכים שלך. ניתן להשתמש בVeo 3.1, Sora 2, מצב Agent, או מצב Lite, לבחור כל משך סרטון ולהגדיר את שפת הסרטון.

1
1. ליצור הנחיות תמונה של AI מ-DeepSeek לכל מטרה

Pippit משתמשת במודלים העדכניים ביותר, Nano Banana Pro ו-Seedream 4.5, כדי ליצור ויזואליה איכותית וניתנת להתאמה אישית מהנחיות טקסט פשוטות שנוצרות על ידי מודלים גדולים לשפה כמו DeepSeek. כלי העיצוב של AI מבין שפה בצורה מצוינת ומממש את הכוונה שלך עם פרטים חדים, תאורה מאוזנת ומרקמים מוגדרים היטב. ניתן להעלות תמונות התייחסות, להתאים יחס גובה-רוחב ולבצע התאמות צבעים ועד בחירת אלמנטים ספציפיים שתרצה לכלול.

כיצד להפוך הנחיות של DeepSeek לסרטונים ב-Pippit

תוכל ללחוץ על הקישור למטה ולאחר מכן לעקוב אחר שלושת השלבים האלה כדי ליצור קליפים למדיה חברתית, מודעות ועוד עם Pippit באמצעות ההנחיות שאתה יוצר עם DeepSeek:

1
1. פתח את יוצר הווידאו

• ראשית, עליך להירשם לחשבון Pippit. באפשרותך להשתמש בכניסה שלך ל-Google, TikTok או Facebook, מה שנוח עבורך.
• ברגע שאתה בפנים, לחץ על "יוצר הווידאו" מלוח הניווט השמאלי.
• כעת תראה שדה טקסט שבו תזין את ההנחיה שנוצרה על ידי DeekSeek

2
1. צור את הווידאו שלך מהנחיות DeepSeek

• לחץ על "הוסף מדיה ועוד" אם אתה רוצה להעלות תמונות, קטעי וידאו או כל חומר עזר אחר.
• לחץ על "בחר מודל" כדי לבחור את המודל שלך בהתבסס על סוג הווידאו שאתה צריך. מצב Lite מתאים לסרטוני שיווק מהירים, מצב Agent טוב לדברים יצירתיים, Veo 3.1 מתמודד היטב עם סרטונים מציאותיים, ו-Sora 2 מיועד לתוכן מלוטש יותר.
• אם אתה משתמש במצב Agent, תוכל ללחוץ על "העלה סרטון עזר" כדי להראות ל-AI סגנון שתרצה לשחזר.
• פתח את "התאמת הגדרות וידאו" כדי לשנות את האורך. הגדר את זה למה שמתאים לפרויקט שלך, בין 15 שניות לכמה דקות.
• תוכל גם לבחור את העדפת השפה שלך כאן אם תרצה קריינות או כתוביות.
• ברגע שהכל נראה נכון, לחץ על "צור" ותן ל-Pippit ליצור את הסרטון שלך. זה יוסיף אנימציות, מעברים ואפקטים בהתאם למה שתיארת בהנחיה שלך.

נסה את ההנחיה מ-DeepSeek: צור סרטון איכותי של כלב קטן הרוקד בסלון מודרני. הסצנה היא פנים בית נעים עם חלונות גדולים ואור שמש רך של בוקר המטיל צללים טבעיים על רצפת העץ. הכלב עומד על רגליו האחוריות ומבצע קפיצות משחקיות מצד לצד, מסתובב במעגל קטן ומנופף באוויר בקצב. המצלמה משתמשת בפאן איטי בסגנון ידני משמאל לימין עם תנועה טבעית קלה. צבעים חמים, תנועה ריאליסטית, מצב רוח שמח.

3
1. ייצוא ושיתוף

• בחר "ערוך עוד" כדי לפתוח את עורך הווידאו הפנימי ולשפר עוד את תוכן הווידאו שלך.
• לחץ על "הורד" כדי לשמור את הסרטון על המחשב שלך.
• אם ברצונך לשתף אותו מיד, לחץ "פרסם" כדי לתזמן אוטומטית ולפרסם את הסרטון שלך בפלטפורמות מדיה חברתית כמו TikTok, Facebook ו-Instagram.

איך להפוך הנחיות DeepSeek לתמונות ב-Pippit

בצע את הצעדים כדי להפוך הנחיות תמונה AI שנוצרו על ידי DeepSeek לכרזות, עלונים, טפטים, פוסטים מדיה חברתית או יצירות אמנות.

1
1. פתח את כלי העיצוב של AI

• לחץ על "אולפן תמונות" תחת "יצירה."
• לחץ על "עיצוב AI" תחת "שדרג תמונות שיווקיות."
• אמור ל-DeepSeek איזה סוג תמונה אתה רוצה, ואז העתק את הפקודה הזו והשתמש בה ב-Pippit.

2
1. הפוך את פקודות DeepSeek לתמונות

• לחץ על כפתור "+" אם ברצונך להעלות תמונות התייחסות אולי יש לך דוגמאות לסגנון שאליו אתה מכוון, או אלמנטים ספציפיים שברצונך שה-AI ישתמש בהם כהשראה שלב זה הוא אופציונלי אך מועיל
• כדי לבחור בין מודל Seedream או Nano Banana, לחץ על "מודל." כל אחד מהם מציע יתרונות שונים אם אינך בטוח באיזה מודל להשתמש, השאר על "אוטומטי" ותן ל-Pippit להחליט
• בחר את "יחס התמונה" שאתה צריך ריבוע עבור פוסטים ברשתות החברתיות, מאוזן עבור אתרים, מאונך עבור מסכי טלפון, כל מה שמתאים לפרויקט שלך
• לחץ על "צור" וחכה קצת בזמן שה-AI של Pippit יוצר את התמונה שלך על בסיס כל מה שתיארת

נסה את הפקודה של DeepSeek: כלב רץ ברחבי מרחב פתוח בפארק, אוזניו מורמות בזמן תנועה, פיו מעט פתוח, כפותיו מטושטשות מהמהירות הרקע נמתח לפסים של ירוק וחום כשהמצלמה מתקשה לשמור על פוקוס קרני השמש מחלחלות על פני הגוף בתיקוני אור שבורים. צולמה ביד, סגר מהיר אך מעקב לא מושלם, רעש נראה באזורים מוצללים, טשטוש תנועה הושאר במקומו כדי לשמר ריאליזם.

3
1. ייצא את התמונה שלך

• בדוק את התוצאה שנוצרה מתחת הנחיית DeepSeek. ניתן להתאים את פרטי ההנחיה ליצירת תמונות בסגנונות שונים.
• השתמש בכלים הפנימיים על מנת לכוונן את תוכן התמונה לפי צרכיך.
• לחץ על "הורד" כדי לשמור את התמונה במכשיר שלך.

מסקנה

בואו נסכם את מה שכיסינו כאן. בחַנּוּ את המערך העכשווי של DeepSeek וחקרנו מה צפוי להגיע עם גרסת V4, שנראית כהשתדרגות משמעותית עם חלון הקשר של מיליון אסימונים, ארכיטקטורת הזיכרון Engram, והתמקדות חדה במשימות קידוד. השיפורים האלו הופכים אותו למתאים יותר לטיפול בפרויקטים מורכבים ומאגרי נתונים גדולים. זה מראה בבירור כי DeepSeek התקדמה רבות תוך כמה שנים בלבד. כיום הוא כלי מועדף למשימות קידוד רציניות, מחקר ופתרון בעיות.

שאלות נפוצות

מה מיוחד בדגם DeepSeek v3?

דגם DeepSeek V3 מתאפיין ביכולתו להתמודד עם קלטים גדולים מאוד, עם חלון הקשר של עד 128 אלף אסימונים, מה שמאפשר לו לקרוא ולהסיק מסמכים ארוכים או בסיסי קוד שלמים. הוא משתמש בעיצוב Mixture-of-Experts (MoE), שמאפשר לו להישאר מהיר ויעיל על ידי הפעלה של חלקים מהמודל רק כשצריך. V3 כולל גם זיכרון היררכי לזכירת מידע חשוב, מערכת עיגון אמת להפחתת שגיאות וטכניקות אימון מתקדמות שמשפרות את איכות הטקסט והביצועים.

אילו מודלים כלולים ברשימת המודלים של DeepSeek?

רשימת המודלים של DeepSeek כוללת את V2 לשיפור הקשר וההיגיון, V3 עם חלון של 128K-טוקנים ו-MoE, ואת V3.1 להיגיון מעמיק יותר. יש גם את מודל V3.2- Speciale, שמתפקד היטב במשימות היגיון ופתרון בעיות ברמה תחרותית. סדרת R1 מתמקדת בהיגיון לוגי בשלבים.

איך DeepSeek מתמודד עם משימות עם הקשר ארוך?

מודל ה-AI של DeepSeek מתמודד עם הקשר ארוך באמצעות מנגנוני תשומת לב מדוללת שבוחרים רק את הטוקנים הרלוונטיים ביותר במקום להשוות בין הכל להכל. זה הופך את העיבוד של הקשר ארוך למהיר הרבה יותר תוך סיפוק תוצר איכותי. V3.2 וה-V4 שמתקרב יכולים לעבד יותר ממיליון טוקנים, כלומר הם יכולים לעבוד עם בסיסי קוד שלמים או מסמכים עצומים במעבר אחד.

האם DeepSeek V4 יהיה קוד פתוח?

נכון לעכשיו, DeepSeek לא אישרה רשמית אם V4 יהיה כולו קוד פתוח. עם זאת, ל-DeepSeek יש תבנית ברורה של הפיכת המודלים והמשקלים שלה לזמינים לציבור. אז בהתבסס על היסטוריית הפעילות שלהם עם V2, V3 ו-R1, סביר מאוד ש-V4 תעקוב אחרי אותה תבנית כשתשוחרר באמצע פברואר.

האם ניתן להשתמש במודלים של DeepSeek באופן מקומי?

כן, ניתן להפעיל את מודלי DeepSeek באופן מקומי. ל-V3 ול-V3.1 יש משקלים פתוחים שניתן להוריד ולהריץ על ה-CPU או ה-GPU שלך. הגרסאות הקטנות והמפושטות של R1, כמו מודלי פרמטרים 7B, 14B ו-32B, פועלות על חומרת צרכנים רגילה. מצפים ש-V4 תפעל על זוג RTX 409s או על RTX 5090 אחד בזכות תכנון Mixture-of-Experts שלה.