Tutto ciò che sappiamo sul prossimo DeepSeek V4

Una rapida occhiata ai modelli DeepSeek attuali

Diamo prima un'occhiata a tutti i modelli DeepSeek, così avrai un'idea di ciò che l'azienda ha realmente creato:

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1. DeepSeek-V2 (LLM generale)

Questo modello è stato lanciato a maggio 2024 e ha un totale di 236 miliardi di parametri, ma solo 21 miliardi sono attivi durante l'elaborazione di ogni token. È costruito utilizzando Mixture of Experts, il che significa fondamentalmente che il modello seleziona parti specifiche di sé stesso per gestire compiti diversi, invece di utilizzare tutto contemporaneamente. Questo lo rende molto più efficiente.

DeepSeek-V2 può gestire contesti fino a 128.000 token. È adatto per compiti generali di linguaggio e programmazione. La cosa migliore è che costa circa il 42,5% in meno per l'addestramento rispetto ai modelli precedenti e utilizza il 93,3% in meno di memoria durante l'uso.

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1. DeepSeek-V3 (modello linguistico di grandi dimensioni con forte capacità di ragionamento)

Questo modello V3 rappresenta un grande miglioramento. DeepSeek-V3 dispone di 671 miliardi di parametri totali, di cui 37 miliardi attivi per token. È stato rilasciato a dicembre 2024 e, onestamente, ha sorpreso tutti.

In termini di prestazioni, compete con modelli chiusi come GPT-4. È davvero forte nei compiti matematici e di programmazione. Il modello è open source sotto licenza MIT, il che significa che chiunque può usarlo commercialmente o modificarlo.

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1. DeepSeek-V3.1 e V3.2 (aggiornamenti con miglior gestione del contesto e delle prestazioni)

V3.1 era una sorta di trampolino di lancio. Non ci sono molte informazioni pubbliche a riguardo, ma sostanzialmente migliorava il modello V3.

Il V3.2 è l'attuale modello di punta. Rilasciato alla fine del 2025. Introduce qualcosa chiamato DeepSeek Sparse Attention (DSA), che riduce i costi computazionali mantenendo alta la qualità, soprattutto per contesti lunghi.

Grazie ai miglioramenti attraverso l'apprendimento per rinforzo, il V3.2 raggiunge un livello comparabile a GPT-5. In realtà hanno due versioni. La versione standard del V3.2 è bilanciata ed efficiente. Poi c'è il V3.2-Speciale, che massimizza il ragionamento e rivaleggia con Gemini 3.0 Pro. La versione Speciale ha effettivamente ottenuto una performance a livello medaglia d'oro all'Olimpiade Internazionale di Matematica 2025 e in altre competizioni.

Il V3.2 è il loro primo modello che integra il ragionamento direttamente nell'uso degli strumenti. Quindi può pensare passo dopo passo mentre utilizza strumenti esterni. Davvero interessante per creare agenti di intelligenza artificiale.

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1. DeepSeek-R1 (modello focalizzato sul ragionamento)

R1 riguarda tutto il ragionamento. Utilizza l'apprendimento per rinforzo puro senza fine-tuning supervisionato inizialmente, il che permette al modello di scoprire i propri schemi di ragionamento attraverso tentativi ed errori. Questo è diverso da come vengono addestrati la maggior parte dei modelli.

Il modello mostra auto-verifica, riflessione e genera lunghe catene di pensiero. Quando risolve problemi, si può effettivamente vedere il suo processo di pensiero. Scompone le cose passo dopo passo.

Le prestazioni sono elevate. Ottiene circa il 79,8% all'American Invitational Mathematics Examination e il 97,3% al MATH-500. Per la programmazione, raggiunge un punteggio Elo di 2.029 nelle sfide di programmazione. Sta competendo con il modello o1 di OpenAI.

La parte davvero interessante è il costo. Eseguire DeepSeek R1 costa circa 8 $ per milione di token, mentre il modello o1 di OpenAI costa 15 $ per milione di token di input e 60 $ per milione di token di output. Quindi è decisamente più economico.

Come gli altri modelli V3, R1 è costruito sulla base di DeepSeek-V3-Base e supporta l'uso commerciale sotto la licenza MIT.

Novità sul prossimo modello di AI per la programmazione: DeepSeek V4

Data di rilascio prevista di DeepSeek V4

DeepSeek punta a un rilascio di V4 intorno alla metà di febbraio 2026, probabilmente intorno al 17 febbraio, che coincide con il Capodanno lunare. È la stessa strategia temporale che hanno usato con il loro modello R1. Ciò non è stato ancora ufficialmente confermato da DeepSeek, ma i rapporti di persone che conoscono il progetto indicano questo periodo di tempo.

L'azienda è stata piuttosto riservata a riguardo pubblicamente, ma c'è stato molto fermento tra gli sviluppatori che seguono gli aggiornamenti su GitHub e i documenti di ricerca. L'analisi della loro base di codice FlashMLA mostra un nuovo identificatore di modello chiamato "MODEL1" apparire 28 volte nei loro file, che molti pensano possa essere probabilmente V4. Quindi, essenzialmente, aspettati il rilascio intorno a metà febbraio, forse nelle prossime settimane, anche se nulla è ancora definitivo.

Innovazioni nell'architettura di DeepSeek V4

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

DeepSeek mHC è una nuova architettura e metodo di addestramento per rendere le grandi reti neurali, ad esempio i grandi modelli di linguaggio, più facili e stabili da addestrare. È la connessione chiave di DeepSeek per vincolare quelle matrici di connessione apprese a un manifold di matrici doppiamente stocastiche in cui righe e colonne sommano ciascuna a 1. Questo mantiene l'addestramento stabile e ben gestito con le iper-connessioni, prevenendo le esplosioni di gradienti e magnitudini di segnale man mano che le reti diventano più profonde.

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1. Architettura di memoria Engram per un richiamo più veloce

Una parte fondamentale della nuova versione di DeepSeek V4 è Engram, un sistema di memoria che memorizza schemi e fatti in modo tale da poterli recuperare rapidamente. Il modello può recuperare i dati memorizzati utilizzando ricerche rapide. Questo gli consente di ricordare meglio lunghe sequenze e di mantenere il ragionamento coerente durante compiti prolungati. Consente inoltre al modello di concentrarsi su nuove informazioni invece di richiamare fatti passati.

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1. Tecniche avanzate di attenzione e precisione

Il modello introduce miglioramenti nel modo in cui presta attenzione alle parti importanti dell'input. Nuovi metodi di attenzione come l'attenzione sparsa consentono al modello di gestire lunghe sequenze senza rallentamenti eccessivi. Tecniche di precisione come i formati numerici misti rendono i calcoli più accurati utilizzando meno memoria. Questi cambiamenti consentono a V4 di ragionare in modo più chiaro su problemi complessi, come la logica di codici lunghi o documenti stratificati.

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1. Mixture-of-experts

DeepSeek V4 continua a utilizzare una struttura a mixture-of-experts (MoE). In questo design, il modello ha molti piccoli moduli esperti e attiva solo quelli più pertinenti per ogni compito. Ciò consente al sistema di scalare senza rendere ogni parte attiva tutto il tempo. Con MoE, V4 rimane efficiente anche crescendo in dimensioni e capacità. Combinato con Engram, questa struttura consente al modello di bilanciare memoria e calcolo in modo potente.

Capacità principali di DeepSeek V4 rispetto ai modelli precedenti

Il modello DeepSeek 1 sarà un grande salto rispetto alle versioni precedenti. Gli aggiornamenti principali previsti in questo nuovo modello includono:

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1. Forte attenzione alla programmazione

DeepSeek V4 è progettato principalmente per il lavoro di ingegneria del software. Test interni riferiscono che V4 supera sia i modelli Claude che GPT nella generazione di codice di lunga portata. Sarà in grado di gestire la comprensione di codici molto lunghi, il debugging e il refactoring tra linguaggi e sistemi. Il modello dovrebbe essere utile per attività come il tracciamento di bug, la scrittura di test e la spiegazione di codice complesso. Questa attenzione lo rende più utile per gli sviluppatori rispetto ai modelli di intelligenza artificiale generici.

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1. Supporto per contesti lunghi

V4 è progettato per leggere e lavorare con grandi quantità di testo o codice contemporaneamente. La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale esaurisce la memoria dopo alcune centinaia di migliaia di token. DeepSeek V4 è progettato per supportare contesti ben oltre 1 milione di token, permettendogli di gestire interi codici sorgente, documenti lunghi o grandi set di dati senza suddividerli in parti più piccole. Questo migliora la continuità e impedisce al modello di dimenticare informazioni precedenti.

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1. Efficienza computazionale migliorata

Dietro le quinte, V4 utilizza modifiche ingegneristiche intelligenti per ridurre la quantità di calcolo necessaria. Ad esempio, utilizza metodi di attenzione sparsa che concentrano la potenza di calcolo dove è più importante invece che su ogni possibile interazione. Ciò significa che il modello può eseguire contesti lunghi con meno memoria ed energia.

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1. Ragionamento multi-file

Un grande miglioramento è la capacità del modello di comprendere quanti file sono correlati tra loro Invece di leggere un file alla volta, si prevede che V4 tracci importazioni, funzioni, definizioni e riferimenti in tutto il progetto Questo gli permette di analizzare le dipendenze, individuare errori che si estendono su più file e offrire suggerimenti di rifattorizzazione che funzionano per l'intero sistema

Una breve recensione di Pippit: visualizza i tuoi prompt di DeepSeek

Pippit è uno strumento AI che offre un generatore di video e un strumento di design AI per creare immagini e video Quindi, quando utilizzi DeepSeek per scrivere un prompt dettagliato, un'idea o una sceneggiatura, puoi portare quel testo in Pippit per creare immagini o video Il modello avanzato testo-immagine o video di Pippit legge il prompt e genera clip sociali, showcase di prodotti o immagini di storie che riflettono i prompt che hai creato in DeepSeek

Perché scegliere Pippit per visualizzare i tuoi prompt di DeepSeek

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1. Risposta di generazione video multimodale ai suggerimenti DeepSeek

Pippit ti consente di inserire suggerimenti generati da DeepSeek con un link alla pagina del prodotto, PowerPoint o materiale locale, trasformandoli istantaneamente in evidenziazioni di prodotto, TikTok virali, reel coinvolgenti o video meme divertenti. La piattaforma utilizza diversi modelli AI a seconda delle tue necessità. Puoi utilizzare Veo 3.1, Sora 2, Agent mode o Lite mode, selezionare qualsiasi durata e impostare la lingua del video.

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1. Visualizza i suggerimenti di immagini AI da DeepSeek per qualsiasi utilizzo

Pippit utilizza i modelli più recenti, Nano Banana Pro e Seedream 4.5, per generare contenuti visivi personalizzabili e di alta qualità da semplici suggerimenti testuali generati da modelli linguistici avanzati come DeepSeek. Lo strumento di design AI comprende bene il linguaggio e cattura la tua intenzione con dettagli nitidi, illuminazione bilanciata e trame ben definite. Puoi caricare immagini di riferimento, regolare i rapporti di aspetto e personalizzare tutto, dai colori agli elementi specifici che vuoi includere.

Come trasformare i prompt di DeepSeek in video su Pippit

Puoi cliccare sul link sottostante e seguire questi tre passaggi per creare clip per i social media, annunci e altro con Pippit utilizzando i prompt generati con DeepSeek:

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1. Apri il generatore di video

• Per prima cosa, devi registrarti per un account Pippit. Puoi utilizzare il login di Google, TikTok o Facebook, a seconda di quello che è più semplice per te.
• Una volta dentro, clicca su "Video generator" nel pannello di navigazione a sinistra.
• Ora vedrai un campo di testo dove inserire il tuo prompt generato da DeekSeek.

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1. Genera il tuo video dai prompt di DeepSeek.

• Clicca su "Aggiungi media e altro" se desideri caricare foto, clip video o qualsiasi materiale di riferimento.
• Clicca su "Scegli un modello" per selezionare il tuo modello in base al tipo di video di cui hai bisogno. La modalità Lite funziona per video di marketing rapidi, la modalità Agent è utile per contenuti creativi, Veo 3.1 gestisce abbastanza bene video realistici, e Sora 2 è per contenuti più rifiniti.
• Se utilizzi la modalità agent, puoi cliccare su "Carica video di riferimento" per mostrare all'AI uno stile che desideri ricreare.
• Apri "Personalizza impostazioni video" per regolare la durata. Impostalo in base a ciò che ha senso per il tuo progetto, da 15 secondi a pochi minuti.
• Puoi anche scegliere la tua preferenza linguistica qui se desideri doppiaggi o sottotitoli.
• Una volta che tutto sembra corretto, fai clic su \"Genera\" e lascia che Pippit crei il tuo video. Aggiungerà animazioni, transizioni ed effetti basati su ciò che hai descritto nel tuo prompt.

Prova il prompt di DeepSeek: Genera un video di alta qualità di un piccolo cane che balla in un soggiorno moderno. La scena è un interno domestico accogliente con grandi finestre e una morbida luce mattutina che proietta ombre naturali sul pavimento in legno. Il cane si mette sulle zampe posteriori e compie salti giocosi da un lato all'altro, ruotando in un piccolo cerchio e muovendo le zampe nell'aria ritmicamente. La telecamera utilizza un movimento lento in stile manuale da sinistra a destra, con un leggero movimento naturale. Color grading caldo, movimento realistico, atmosfera gioiosa.

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1. Esporta e condividi

• Seleziona "Modifica di più" per aprire l'editor video interno e migliorare ulteriormente il contenuto del tuo video.
• Fai clic su "Scarica" per salvare il video sul tuo computer.
• Se desideri condividerlo subito, fai clic su "Pubblica" per programmare automaticamente e pubblicare il tuo video su piattaforme social come TikTok, Facebook e Instagram.

Come trasformare i prompt di DeepSeek in immagini in Pippit

Segui questi passaggi per trasformare i prompt di immagine AI generati da DeepSeek in poster, volantini, sfondi, post sui social media o creazioni artistiche.

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1. Apri lo strumento di progettazione AI

• Fai clic su "Studio immagini" sotto "Creazione."
• Fai clic su "Progettazione AI" sotto "Migliora le immagini di marketing."
• Dì a DeepSeek che tipo di immagine desideri, quindi copia quel prompt e usalo in Pippit.

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1. Trasforma i prompt di DeepSeek in immagini

• Fai clic sul pulsante \"+\" se desideri caricare immagini di riferimento. Forse hai esempi dello stile che vuoi ottenere o elementi specifici che desideri che l'IA utilizzi come ispirazione. Questo passaggio è facoltativo ma utile.
• Per scegliere tra il modello Seedream o Nano Banana, fai clic su \"Modello.\" Ognuno ha punti di forza diversi. Se non sei sicuro quale utilizzare, lascialo impostato su Auto e lascia che Pippit decida.
• Scegli il \"rapporto di aspetto\" di cui hai bisogno. Quadrato per i post sui social media, orizzontale per siti web, verticale per schermi di telefono, qualsiasi formato si adatti al tuo progetto.
• Fai clic su \"Genera\" e attendi un po' mentre l'IA di Pippit crea la tua immagine in base a tutto ciò che hai descritto.

Prova il prompt di DeepSeek: Un cane che corre in un parco aperto, orecchie sollevate a metà movimento, bocca leggermente aperta, zampe sfocate dalla velocità. Lo sfondo si estende in strisce di verde e marrone mentre la fotocamera cerca di mantenere la messa a fuoco. La luce del sole lampeggia sul corpo in macchie irregolari. Ripreso a mano libera, otturatore veloce ma tracciamento imperfetto, rumore visibile nelle aree in ombra, sfocatura del movimento lasciata intatta per mantenere il realismo.

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1. Esporta la tua immagine

• Controlla il risultato generato dal prompt DeepSeek. Puoi modificare i dettagli del prompt per generare più immagini in stili diversi.
• Sfrutta gli strumenti interni per perfezionare i contenuti dell'immagine in base alle tue esigenze.
• Fai clic su "Scarica" per salvare la tua immagine sul dispositivo locale.

Conclusione

Ricapitoliamo ciò che abbiamo trattato qui. Abbiamo esaminato l'attuale gamma di DeepSeek e esplorato cosa offrirà la versione V4, che si sta delineando come un serio miglioramento grazie alla sua finestra di contesto di un milione di token, l'architettura di memoria Engram e la concentrazione sulla programmazione. Questi miglioramenti lo rendono più capace di gestire progetti complessi e grandi set di dati. Questo dimostra chiaramente che DeepSeek ha fatto molta strada in pochi anni. Adesso è uno strumento di riferimento per attività di programmazione, ricerca e risoluzione di problemi importanti.

Domande frequenti

Cosa rende speciale il modello DeepSeek v3?

Il modello DeepSeek V3 si distingue per la sua capacità di gestire input molto grandi, con una finestra di contesto fino a 128K token, che gli consente di leggere e ragionare su documenti o basi di codice estesi. Utilizza un design Mixture-of-Experts (MoE), che lo rende veloce ed efficiente attivando solo le parti del modello necessarie. V3 ha anche una memoria gerarchica per richiamare informazioni importanti, un sistema di ancoraggio della verità per ridurre errori e tecniche avanzate di addestramento che migliorano la qualità del testo e le prestazioni.

Quali modelli sono inclusi nella lista dei modelli DeepSeek?

La gamma di modelli DeepSeek include V2 per un contesto e un ragionamento migliorati, V3 con una finestra di 128K token e MoE, e V3.1 per un ragionamento più approfondito. C'è anche V3.2- modello Speciale, che funziona bene per compiti di ragionamento e la risoluzione di problemi a livello competitivo. La serie R1 si concentra sul ragionamento logico passo dopo passo.

Come gestisce DeepSeek i compiti con contesti lunghi?

Il modello AI DeepSeek gestisce contesti lunghi attraverso meccanismi di attenzione sparsa che selezionano solo i token più rilevanti, invece di confrontare tutto con tutto il resto. Questo rende l'elaborazione di contesti lunghi molto più veloce, fornendo al contempo output di alta qualità. V3.2 e il prossimo V4 possono elaborare oltre un milione di token, il che significa che possono lavorare con interi codice sorgente o documenti di grandi dimensioni in un'unica operazione.

DeepSeek V4 sarà open source?

Attualmente, DeepSeek non ha confermato ufficialmente se V4 sarà completamente open source. Tuttavia, DeepSeek segue un chiaro schema nel rendere modelli e pesi disponibili al pubblico. Quindi, basandosi sul loro track record con V2, V3 e R1, è molto probabile che V4 segua lo stesso schema quando verrà rilasciato a metà febbraio.

I modelli DeepSeek possono essere usati localmente?

Sì, puoi eseguire i modelli DeepSeek localmente. V3 e V3.1 hanno pesi aperti che puoi scaricare ed eseguire sul tuo CPU o GPU. Le versioni ridotte distillate di R1, come i modelli con parametri da 7B, 14B e 32B, funzionano su hardware per consumatori regolari. Si prevede che V4 funzioni su due RTX 409 o una singola RTX 5090 grazie al suo design Mixture-of-Experts.