Minden, amit a közelgő DeepSeek V4-ről tudunk

Egy gyors áttekintés a jelenlegi DeepSeek modellekről

Először nézzük meg az összes DeepSeek modellt, hogy képet kapj arról, mit hozott létre valójában a cég:

1
1. DeepSeek-V2 (általános LLM)

Ez a modell 2024 májusában jelent meg, és összesen 236 milliárd paraméterrel rendelkezik, de csak 21 milliárd aktív az egyes tokenek feldolgozásakor. A Mixture of Experts technológiát használja, ami alapvetően azt jelenti, hogy a modell saját specifikus részeit választja ki különböző feladatok kezeléséhez, ahelyett hogy mindent egyszerre használná. Ez sokkal hatékonyabbá teszi.

A DeepSeek-V2 akár 128 000 tokenes kontextust is képes kezelni. Kiválóan alkalmas általános nyelvi feladatokra és kódolásra. A legjobb dolog az, hogy körülbelül 42,5%-kal kevesebbe kerül az oktatása, mint korábbi modelleknek, és használat közben 93,3%-kal kevesebb memóriát igényel.

2
1. DeepSeek-V3 (nagyméretű nyelvi modell erős érvelési képességekkel)

Ez a V3 modell jelentős előrelépés. A DeepSeek-V3 összesen 671 milliárd paraméterrel rendelkezik, amelyek közül 37 milliárd aktív egy tokenre. 2024 decemberében jelent meg, és őszintén szólva mindenkit meglepett.

Teljesítmény szempontjából versenyez zárt modellekkel, mint például a GPT-4. Kifejezetten erős matematikai és kódolási feladatokban. A modell nyílt forráskódú az MIT licenc alapján, ami azt jelenti, hogy bárki kereskedelmi célokra használhatja, vagy módosíthatja.

3
1. DeepSeek-V3.1 és V3.2 (frissítések, jobb kontextuskezeléssel és teljesítménnyel)

A V3.1 egyfajta ugródeszka volt. Nem sok nyilvános információ van róla, de lényegében a V3 fejlesztése volt.

A V3.2 a jelenlegi csúcskategória. 2025 végén jelent meg. Bevezet egy DeepSeek Sparse Attention (DSA) nevű funkciót, amely csökkenti a számítási költségeket, miközben fenntartja a magas minőséget, különösen hosszú kontextusok esetén.

A megerősítéses tanulás fejlesztésének eredményeként a V3.2 a GPT-5-tel összehasonlítható szinten működik. Valójában két verziójuk van. A normál V3.2 kiegyensúlyozott és hatékony. Aztán ott van a V3.2-Speciale, amely a gondolkodási képességeket maximalizálja, és felveszi a versenyt a Gemini 3.0 Pro-val. A speciális verzió valójában aranyérmes szintű teljesítményt nyújtott a 2025-ös Nemzetközi Matematikai Olimpián és más versenyeken.

A V3.2 az első modelljük, amely a gondolkodást közvetlenül az eszközhasználatba integrálja. Így lépésről lépésre gondolkodhat külső eszközök használatával. Elég menő AI-ügynökök építéséhez.

4
1. DeepSeek-R1 (okfejtésre fókuszáló modell)

Az R1 az okfejtés körül forog. Eleinte tisztán megerősítéses tanulást használ, felügyelt finomhangolás nélkül, ami lehetővé teszi, hogy a modell saját okfejtési mintáit felfedezze próbálkozás és hibázás útján. Ez eltér attól, ahogy a legtöbb modellt betanítják.

A modell önellenőrzést és önreflexiót mutat, valamint hosszú gondolatmeneteket generál. Amikor problémákat old meg, valójában látható az okfejtési folyamata. Lépésről lépésre bontja le a dolgokat.

Az eredményessége erős. Körülbelül 79,8%-ot ér el az American Invitational Mathematics Examination vizsgán és 97,3%-ot a MATH-500 teszten. Programozásban 2 029 Elo-pontszámot ér el a programozási feladatok kihívásain. Versenyben van az OpenAI o1 modelljével.

Az igazán érdekes rész az ár. A DeepSeek R1 futtatása körülbelül 8 dollárba kerül millió tokenenként, míg az OpenAI o1 modellje 15 dollárba kerül millió bemeneti tokenenként és 60 dollárba millió kimeneti tokenenként. Tehát ez sokkal olcsóbb.

Mint a többi V3 modell, az R1 is a DeepSeek-V3-Base-re épül, és az MIT licenc alapján kereskedelmi használatra támogatott.

Hírek az új, hamarosan megjelenő kódoló mesterséges intelligencia modellről: DeepSeek V4

A DeepSeek V4 várható megjelenési dátuma

A DeepSeek a V4 modell 2026. február közepi kiadását célozza meg, valószínűleg február 17. körül, ami egybeesik a holdújévvel. Ez ugyanaz az időzítési stratégia, amit az R1 modelljüknél is használtak. Ezt a DeepSeek még nem erősítette meg hivatalosan, de azok beszámolói, akik ismerik a projektet, erre az időkeretre mutatnak.

A vállalat erről nyilvánosan meglehetősen csendben maradt, de a fejlesztők részéről nagy a mozgolódás a GitHubon és a kutatási cikkek frissítéseit követve. A FlashMLA kódbázisuk elemzése egy új modellazonosítót, a „MODEL1”-t mutatott ki, amely 28 alkalommal jelenik meg a fájljaik között, amit sokan úgy gondolnak, hogy feltehetően a V4. Tehát lényegében számítani lehet rá valamikor február közepe körül, talán a következő hetekben, de semmi sem biztos még.

DeepSeek V4 architekturális újításai

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

DeepSeek mHC egy új architektúra és képzési módszer, amely lehetővé teszi, hogy nagy ideghálózatokat, például nagy nyelvi modelleket, könnyebben és stabilabban lehessen betanítani. Ez a DeepSeek kulcsfontosságú kapcsolata, amely korlátozza az elsajátított kapcsolati mátrixokat egy olyan manifoldra, amelyben a sorok és oszlopok összege mindig 1. Ez stabilan és kiegyensúlyozottan tartja a képzést hiper-kapcsolatokkal, megakadályozva a grádiensek és jelek nagyságának felrobbanását, ahogy a hálózatok mélyülnek.

2
1. Engram memóriaarchitektúra a gyorsabb visszahíváshoz

A DeepSeek V4 egyik lényeges új része az Engram, egy memóriarendszer, amely a mintákat és tényeket úgy tárolja, hogy azok gyorsan visszakereshetők legyenek. A modell gyors visszakereséssel tudja lehívni a tárolt adatokat. Ez lehetővé teszi számára, hogy jobban emlékezzen hosszú sorozatokra, és következetes maradjon a hosszú feladatok során végzett érvelésben. Ezenkívül felszabadítja a modellt, hogy az új információkra összpontosítson ahelyett, hogy régi tényeket idézne fel.

3
1. Fejlett figyelem- és precíziós technikák

A modell javításokat ad hozzá abban, hogy hogyan figyel a bemenet fontos részeire. Az olyan új figyelmi módszerek, mint a ritka figyelem, lehetővé teszik a modell számára, hogy hosszú sorozatokat kezeljen anélkül, hogy túlzottan lelassulna. A precíziós technikák, például a vegyes numerikus formátumok, pontosabb számításokat tesznek lehetővé miközben kevesebb memóriát használnak. Ezek a változtatások lehetővé teszik a V4 számára, hogy tisztábban érveljen összetett problémák esetén, például hosszú kódlogika vagy rétegelt dokumentumok esetén.

4
1. Szakértők vegyítése

A DeepSeek V4 a szakértők vegyítésére (MoE) épülő struktúrát használ továbbra is. Ebben a kialakításban a modell számos kis szakértő modullal rendelkezik, és csak a legrelevánsabbakat aktiválja minden feladathoz. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy skálázható legyen anélkül, hogy minden rész folyamatosan aktív maradna. A MoE révén a V4 mérete és képességeinek növekedése mellett is hatékony marad. Az Engrammal kombinálva ez a struktúra lehetővé teszi a modell számára a memória és számítás hatékony kiegyensúlyozását.

A DeepSeek V4 kulcsfontosságú képességei az előző modellekhez képest

A DeepSeek 1-es modell nagy ugrás lesz a korábbi verziókhoz képest. A várható főbb fejlesztések az új modellben a következők:

1
1. Nagy hangsúly a kódoláson

A DeepSeek V4-et elsősorban a szoftverfejlesztői munkákhoz tervezték. Belső tesztek állítólag azt mutatják, hogy a V4 mind Claude, mind a GPT modelleket felülmúlja hosszú kontextusú kódgenerálásban. Hosszú kódok megértését, hibakeresését és újraszervezését fogja kezelni különböző nyelveken és rendszereken. A modell segíthet olyan feladatokban, mint a hibák nyomon követése, tesztek írása és összetett kód magyarázata. Ez a fókusz hasznosabbá teszi a fejlesztők számára az általános célú AI modellekhez képest.

2
1. Támogatás a hosszú kontextushoz

A V4 úgy van tervezve, hogy nagyon nagy mennyiségű szöveget vagy kódot tudjon egyszerre olvasni és feldolgozni. A legtöbb MI-modell néhány százezer token után kifogy a memóriából. A DeepSeek V4 tervezi jól kezelni az 1 millió feletti tokeneket, lehetővé téve teljes kódbázisok, hosszú dokumentumok vagy nagy adatkészletek feldolgozását anélkül, hogy kisebb részekre kellene bontani őket. Ez javítja a folytonosságot, és megakadályozza, hogy a modell elfelejtse a korábbi információkat.

3
1. Fejlesztett számítási hatékonyság

A háttérben a V4 okos mérnöki változtatásokat alkalmaz annak érdekében, hogy csökkentse a szükséges számítási erőforrásokat. Például ritkított figyelem módszereket használ, amelyek a számítási kapacitást ott összpontosítják, ahol az a legfontosabb, ahelyett hogy minden lehetséges interakcióra fordítanák. Ez azt jelenti, hogy a modell hosszabb kontextusokat tud futtatni kevesebb memória- és energiaráfordítással.

4
1. Többlépéses érvelés

Az egyik jelentős fejlesztés a modell azon képességében rejlik, hogy megérti, hány fájl kapcsolódik egymáshoz. Ahelyett, hogy egyszerre csak egy fájlt olvasna be, a V4 várhatóan képes lesz nyomon követni az importálásokat, függvényeket, definíciókat és hivatkozásokat egy teljes projekten belül. Ez lehetővé teszi számára, hogy elemezze a függőségeket, észlelje a több fájlra kiterjedő hibákat, és olyan refaktorálási javaslatokat tegyen, amelyek az egész rendszeren működnek.

Rövid áttekintés a Pippről: vizualizáld DeepSeek promptjaidat

A Pippit egy AI eszköz, amely egy videókészítőt és egy AI tervező eszközt kínál képek és videók készítéséhez. Tehát amikor a DeepSeek segítségével részletes promptot, ötletet vagy forgatókönyvet írsz, azt elhozhatod a Pippithez, hogy vizuális elemeket vagy videókat készíts. A Pippit fejlett szövegből-képpé vagy videó modelleje elolvassa a promptot, és olyan közösségi klippeket, termékbemutatókat vagy történetképeket generál, amelyek tükrözik a DeepSeekben készített promptjaidat.

Miért válaszd a Pippitet, hogy vizualizáld DeepSeek promptjaidat

1
1. Multimodális videókészítési válaszok a DeepSeek Promptokra

A Pippit lehetővé teszi, hogy DeepSeek által generált promptokat adj meg egy termékoldal linkjével, PowerPointtal vagy helyi videóanyaggal, és azokat azonnal termékkiemelésekké, vírusként terjedő TikTokokká, figyelemfelkeltő videókká vagy vicces mémvideókká alakítsd. A platform különböző AI modelleket használ attól függően, hogy mire van szükséged. Használhatod a Veo 3.1-et, a Sora 2-t, az Agent mode-ot vagy a Lite mode-ot, kiválaszthatod a kívánt időtartamot és beállíthatod a videó nyelvét.

1
1. AI képi promptok vizualizálása DeepSeek számára bármilyen célra

A Pippit a legújabb modelleket, például a Nano Banana Pro és a Seedream 4.5-t használja, hogy egyszerű szöveges promptokból - melyeket nagy nyelvi modellek, mint a DeepSeek generálnak - magas minőségű, testreszabható képeket hozzon létre. Az AI tervező eszköz nagyon jól érti a nyelvet, és éles részletekkel, kiegyensúlyozott világítással és jól meghatározott textúrákkal ragadja meg a szándékodat. Feltölthetsz referencia képeket, állíthatod az oldalarányokat és mindent testre szabhatsz a színektől kezdve azokon az egyedi elemekig, amelyeket bele szeretnél foglalni.

Hogyan alakítsuk át a DeepSeek promptokat videókká a Pippiten

Kattintson az alábbi linkre, majd kövesse ezt a három lépést, hogy társadalmi média klipeket, hirdetéseket és egyebeket készítsen a Pippiten a DeepSeekkel generált promptok használatával:

1
1. Nyissa meg a Videókészítőt

• Először regisztrálnia kell egy Pippit fiókra. Használhatja Google, TikTok vagy Facebook bejelentkezését, attól függően, melyik a legegyszerűbb önnek.
• Miután belépett, kattintson a „Videókészítő” lehetőségre a bal oldali navigációs panelen.
• Most egy szövegmezőt fogsz látni, ahová beírhatod a DeekSeek által generált promptot

2
1. Hozd létre videódat DeepSeek promptokból

• Kattints az „Média hozzáadása és további elemek” lehetőségre, ha szeretnél fotókat, videoklipeket vagy bármilyen referenciaanyagot feltölteni
• Kattints a „Modell választása” lehetőségre, hogy kiválaszthasd a modelledet az alapján, milyen típusú videóra van szükséged A Lite mód gyors marketingvideókhoz megfelelő, az Agent mód kreatív anyagokhoz kiváló, a Veo 3.1 jól kezeli a valósághű videókat, míg a Sora 2 a kifinomultabb tartalomhoz használható
• Ha az Agent módot használod, kattinthatsz az „Referenciavideó feltöltése” lehetőségre, hogy megmutasd az AI-nak egy olyan stílust, amit szeretnél újrateremteni
• Nyisd meg a „Videóbeállítások testreszabása” lehetőséget, hogy beállíthasd a hosszúságot Állítsd be azt, ami értelmes a projektedhez, bármi lehet 15 másodperctől néhány percig.
• Itt kiválaszthatod a nyelv preferenciádat is, ha hangalámondást vagy feliratokat szeretnél.
• Ha minden rendben van, kattints a "Generálás" gombra, és hagyd, hogy a Pippit elkészítse a videódat. Hozzáad animációkat, átmeneteket és effektusokat a megadott prompt alapján.

Próbáld ki a DeepSeek promptot: Generálj egy kiváló minőségű videót egy kis kutyáról, amely egy modern nappaliban táncol. A jelenet egy hangulatos otthon belső tere, nagy ablakokkal és a puha reggeli napsütéssel, amely természetes árnyékokat vet a fa padlóra. A kutya a hátsó lábain áll, és játékos oldalirányú ugrásokat végez, egy kis körben pörög, és ritmikusan kapálózik a levegőben. A kamera balról jobbra lassú, kézi-stílusú panorámázást végez enyhén természetes mozgással. Meleg színbeállítás, valósághű mozgás, vidám hangulat.

3
1. Exportálás és megosztás

• Válassza az „További szerkesztés” lehetőséget, hogy megnyissa a belső videoszerkesztőt további videótartalom fejlesztéséhez.
• Kattintson a „Letöltés” gombra, hogy elmentse a videót a számítógépére.
• Ha azonnal szeretné megosztani, kattintson a „Közzététel” gombra, hogy automatikusan időzítse és közzétegye videóját olyan közösségimédia-platformokon, mint a TikTok, a Facebook és az Instagram.

Hogyan lehet a DeepSeek kérdéseiből képeket készíteni a Pippitben

Kövessen ezeket a lépéseket a DeepSeek által generált AI képindítók poszterek, szórólapok, háttérképek, közösségi média bejegyzések vagy műalkotások létrehozására történő átalakításához.

1
1. Nyissa meg az AI tervezőeszközt

• Kattintson a „Képstúdió” opcióra a „Létrehozás” alatt.
• Kattintson az „AI tervezés” lehetőségre a „Marketingképek fejlesztése” alatt.
• Mondd el a DeepSeek-nek, milyen típusú képet szeretnél, majd másold át azt az utasítást, és használd a Pippitben.

2
1. Alakítsd át a DeepSeek utasításokat képekké

• Kattintson a \"+\" gombra, ha referencia képeket szeretne feltölteni. Talán vannak példái a stílusra, amelyet szeretne követni, vagy konkrét elemek, amelyeket az MI-től inspirációként használna. Ez a lépés nem kötelező, de hasznos lehet.
• Ha választani szeretne a Seedream vagy a Nano Banana modell között, kattintson a „Model” lehetőségre. Mindegyiknek más erősségei vannak. Ha nem biztos benne, melyiket használja, hagyja Auto állásban, és bízza a választást a Pippitre.
• Válassza ki a szükséges „képarányt”. Négyzet alakú a közösségi média bejegyzésekhez, fekvőformátum a weboldalakhoz, állóformátum a telefon képernyőkhöz – ami illik a projektjéhez.
• Kattintson a „Generate” gombra, és várjon egy kicsit, amíg a Pippit MI-je az Ön leírása alapján létrehozza a képet.

Próbálja ki a DeepSeek promptját: Egy kutya, amely egy nyitott parkos téren rohan át, fülei mozgás közben megemelkednek, szája kissé nyitva, mancsa pedig a sebességtől elmosódik. A háttér zöld és barna csíkokká nyúlik, miközben a kamera nehezen tartja a fókuszt. A napsugár foltokban villan át a testen. Kézi kamerás felvétel, gyors záridővel, de tökéletlen követéssel, árnyékos területeken látható zajjal, mozgásos elmosódással a realizmus megőrzése érdekében.

3
1. Exportálja a képét.

• Ellenőrizze a DeepSeek prompt által létrehozott eredményt. A prompt részleteinek módosításával még több képet generálhat különböző stílusokban.
• Használja a beépített eszközöket a kép tartalmának finomhangolására az igényeinek megfelelően.
• Kattintson a "Letöltés" gombra, hogy elmentse a képét a helyi eszközére.

Következtetés

Foglaljuk össze, miről volt szó itt. Megnéztük a DeepSeek jelenlegi kínálatát, és felfedeztük, mit hoz a V4-es verzió, amely komoly frissítésnek ígérkezik a milliós tokenkontekstusablakával, Engram memóriaarchitektúrájával és a kódolási feladatokra való fókuszált figyelmével. Ezek a fejlesztések lehetővé teszik, hogy bonyolult projekteket és nagyobb adathalmazokat is kezeljen. Ez egyértelműen azt mutatja, hogy a DeepSeek milyen messzire jutott néhány év alatt. Mostanra elengedhetetlen eszközzé vált a komoly kódolási, kutatási és problémamegoldási feladatokhoz.

GYIK

Mi különleges a DeepSeek V3 modellben?

A DeepSeek V3 modell kiemelkedő, mert képes nagyon nagy bemenetek kezelésére, akár 128K tokenes kontextusablakkal, amely lehetővé teszi hosszú dokumentumok vagy kódbázisok olvasását és értelmezését. Olyan Mixture-of-Experts (MoE) tervezést használ, amely gyors és hatékony, mivel csak a modell szükséges részeit aktiválja. A V3 hierarchikus memóriával is rendelkezik, amely megjegyzi a fontos információkat, igazsághorgony-rendszerrel csökkenti a hibákat, és fejlett képzési technikákkal javítja a szöveg minőségét és teljesítményét.

Milyen modellek szerepelnek a DeepSeek modellek listájában?

A DeepSeek modellkínálat magába foglalja a V2-t a jobb kontextus és érvelés érdekében, a V3-at 128K-token ablakos és MoE-val, valamint a V3.1-et a mélyebb érveléshez. Van egy V3.2- Speciale modell is, amely jól működik érvelési feladatoknál és versenyszintű problémamegoldásnál. Az R1 sorozat a lépésről lépésre történő logikai érvelésre fókuszál.

Hogyan kezeli a DeepSeek a hosszú kontextusú feladatokat?

A DeepSeek AI modell ritkás figyelemmechanizmusokon keresztül kezeli a hosszú kontextust, amelyek csak a legrelevánsabb tokeneket választják ki, ahelyett, hogy mindent mindennel összehasonlítanának. Ez sokkal gyorsabbá teszi a hosszú kontextusok feldolgozását, miközben magas minőségű eredményt nyújt. A V3.2 és az érkező V4 több mint egymillió tokent képes feldolgozni, ami azt jelenti, hogy képesek teljes kódbázisokkal vagy hatalmas dokumentumokkal egyetlen lépésben dolgozni.

Lesz a DeepSeek V4 nyílt forráskódú?

Jelenleg a DeepSeek hivatalosan nem erősítette meg, hogy a V4 teljesen nyílt forráskódú lesz-e. Azonban a DeepSeek egyértelmű mintát követ azzal kapcsolatban, hogy modelljeit és súlyait elérhetővé teszi a nyilvánosság számára. Így a V2, V3 és R1 alapján valószínű, hogy a V4 is ugyanazt a mintát követi majd, amikor február közepén megjelenik.

Lehet helyileg használni a DeepSeek modelleket?

Igen, a DeepSeek modellek helyileg futtathatók. A V3 és V3.1 nyílt súlyokat tartalmaz, amelyeket letölthet és futtathat saját CPU-n vagy GPU-n. Az R1 kisebb, desztillált verziói, mint például a 7B, 14B és 32B paraméterrel rendelkező modellek, működnek hagyományos fogyasztói hardveren is. A V4 várhatóan dual RTX 4090 vagy egyetlen RTX 5090 GPU-n fog futni a Mixture-of-Experts tervezésének köszönhetően.