Wszystko, co wiemy o nadchodzącym DeepSeek V4

Szybki przegląd aktualnych modeli DeepSeek

Najpierw przyjrzyjmy się wszystkim modelom DeepSeek, aby mieć wyobrażenie o tym, co firma faktycznie tworzy:

1
1. DeepSeek-V2 (ogólny LLM)

Ten model został wydany w maju 2024 roku i ma łącznie 236 miliardów parametrów, z czego tylko 21 miliardów jest aktywnych podczas przetwarzania każdego tokenu. Model został zbudowany przy użyciu technologii Mixture of Experts, co w zasadzie oznacza, że wybiera on określone swoje części do obsługi różnych zadań, zamiast używać wszystkiego naraz. To czyni go znacznie bardziej efektywnym.

DeepSeek-V2 może obsługiwać kontekst do 128 000 tokenów. Jest dobry w ogólnych zadaniach językowych i kodowaniu. Najlepsze jest to, że jego szkolenie kosztuje około 42,5% mniej niż wcześniejsze modele i zużywa 93,3% mniej pamięci podczas użytkowania.

2
1. DeepSeek-V3 (duży model językowy z silnym rozumowaniem)

Ten model V3 to duża aktualizacja. DeepSeek-V3 ma łącznie 671 miliardów parametrów, z których 37 miliardów jest aktywnych na token. Pojawił się w grudniu 2024 roku i szczerze mówiąc, zszokował wszystkich.

Pod względem wydajności konkuruje z zamkniętymi modelami, takimi jak GPT-4. Jest naprawdę mocny w zadaniach matematycznych i programistycznych. Model jest open source na licencji MIT, co oznacza, że każdy może go używać komercyjnie lub modyfikować.

3
1. DeepSeek-V3.1 i V3.2 (aktualizacje z lepszym zarządzaniem kontekstem i wydajnością)

V3.1 był swego rodzaju etapem przejściowym. Niewiele informacji publicznych na ten temat, ale w zasadzie ulepszono wersję V3.

V3.2 to obecny model flagowy. Wydany pod koniec 2025 roku. Wprowadza coś, co nazywa się DeepSeek Sparse Attention (DSA), co zmniejsza koszty obliczeniowe, jednocześnie utrzymując wysoką jakość, szczególnie w przypadku długich kontekstów.

Dzięki ulepszeniom w nauce przez wzmacnianie, V3.2 działa na poziomie porównywalnym z GPT-5. W rzeczywistości mają dwie wersje. Regularna wersja V3.2 jest zrównoważona i wydajna. Ponadto jest V3.2-Speciale, który maksymalizuje zdolności rozumowania i rywalizuje z Gemini 3.0 Pro. Specjalna wersja zdobyła właściwie poziom złotego medalu na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej w 2025 roku oraz innych zawodach.

V3.2 to ich pierwszy model integrujący rozumowanie bezpośrednio z użyciem narzędzi. Może więc myśleć krok po kroku, korzystając z zewnętrznych narzędzi. Całkiem niezłe do budowania agentów AI.

4
1. DeepSeek-R1 (model skoncentrowany na rozumowaniu)

R1 koncentruje się na rozumowaniu. Na początku wykorzystuje czyste uczenie ze wzmocnieniem bez nadzorowanego dostrajania, co pozwala modelowi odkrywać własne wzorce rozumowania poprzez próbę i błąd. To różni się od sposobu, w jaki większość modeli jest trenowana.

Model wykazuje samo-weryfikację, refleksję i generuje długie ciągi myślenia. Kiedy rozwiązuje problemy, można rzeczywiście zobaczyć jego proces myślenia. Rozbija rzeczy krok po kroku.

Wydajność jest silna. Osiąga około 79,8% na American Invitational Mathematics Examination i 97,3% na MATH-500. W kodowaniu osiąga ocenę Elo 2 029 w wyzwaniach programistycznych. Rywalizuje z modelem o1 firmy OpenAI.

Naprawdę ciekawa część to koszty. Uruchomienie DeepSeek R1 kosztuje około 8 USD za milion tokenów, podczas gdy o1 firmy OpenAI kosztuje 15 USD za milion tokenów wejściowych i 60 USD za milion tokenów wyjściowych. Więc jest znacznie tańszy.

Podobnie jak inne modele V3, R1 został zbudowany na bazie DeepSeek-V3-Base i wspiera komercyjne użycie na licencji MIT.

Informacje o nadchodzącym modelu AI do kodowania: DeepSeek V4

Przewidywana data premiery DeepSeek V4

DeepSeek celuje w połowę lutego 2026 roku, prawdopodobnie około 17 lutego, co zbiega się z Nowym Rokiem Księżycowym. To ta sama strategia czasowa, którą zastosowali w przypadku modelu R1. Nie zostało to jeszcze oficjalnie potwierdzone przez DeepSeek, ale raporty od osób zaznajomionych z projektem wskazują na ten okres.

Firma była dość cicha na ten temat publicznie, ale wśród programistów śledzących aktualizacje na GitHubie i w pracach badawczych krążyło wiele plotek. Analiza ich kodu FlashMLA pokazuje nowy identyfikator modelu o nazwie „MODEL1”, który występuje 28 razy w ich plikach, co ludzie uważają, że prawdopodobnie jest V4. Więc generalnie można się tego spodziewać około połowy lutego, może w ciągu kilku najbliższych tygodni, ale nic nie jest jeszcze do końca pewne.

Innowacje w architekturze DeepSeek V4

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

DeepSeek mHC to nowa architektura i metoda trenowania, aby duże sieci neuronowe, na przykład duże modele językowe, były łatwiejsze i bardziej stabilne w treningu. To kluczowe połączenie w DeepSeek, które ogranicza te nauczenia macierzy połączeń do zbioru macierzy dwustochastycznych, gdzie wiersze i kolumny sumują się do 1. To utrzymuje stabilność treningu i poprawne zachowanie dzięki hiperpołączeniom, zapobiegając wybuchowi gradientów i sygnałów w miarę, jak sieci stają się głębsze.

2
1. Architektura pamięci Engram dla szybszego przypomnienia

Kluczowym nowym elementem DeepSeek V4 jest Engram, system pamięci, który przechowuje wzorce i fakty w sposób umożliwiający szybkie wyszukiwanie. Model może pobierać przechowywane dane za pomocą szybkich wyszukiwań. Pozwala to lepiej zapamiętywać długie sekwencje i utrzymywać spójność rozumowania w trakcie długich zadań. Zwalnia to również model, aby mógł skoncentrować się na nowych informacjach zamiast na przypominaniu starych faktów.

3
1. Zaawansowane techniki uwagi i precyzji

Model wprowadza ulepszenia w sposobie skupiania uwagi na ważnych częściach wejścia. Nowe metody uwagi, takie jak rzadka uwaga, pozwalają modelowi obsługiwać długie sekwencje bez znacznego spowolnienia. Techniki precyzji, takie jak mieszane formaty numeryczne, sprawiają, że obliczenia są dokładniejsze przy mniejszym zużyciu pamięci. Te zmiany pozwalają V4 lepiej rozumować na temat złożonych problemów, takich jak długa logika kodu czy złożone dokumenty warstwowe.

4
1. Mieszanka ekspertów

DeepSeek V4 nadal korzysta z struktury mieszanki ekspertów (MoE). W tym projekcie model zawiera wiele małych modułów eksperckich i aktywuje tylko te najbardziej odpowiednie dla każdego zadania. To pozwala systemowi skalować się bez aktywowania każdej części przez cały czas. Dzięki MoE V4 pozostaje wydajny, nawet gdy rośnie jego rozmiar i zdolności. W połączeniu z Engramem ta struktura pozwala modelowi w potężny sposób równoważyć pamięć i obliczenia.

Kluczowe możliwości DeepSeek V4 w porównaniu do poprzednich modeli

Model DeepSeek 1 będzie znacznym skokiem w porównaniu z starszymi wersjami. Główne ulepszenia oczekiwane w tym nowym modelu obejmują:

1
1. Silne skupienie na kodowaniu

DeepSeek V4 jest przede wszystkim stworzony do pracy inżynierii oprogramowania. Testy wewnętrzne wykazały, że V4 przewyższa zarówno modele Claude, jak i GPT w generowaniu kodu w długim kontekście. Będzie obsługiwał bardzo długie procesy rozumienia kodu, debugowania i refaktoryzacji w różnych językach programowania i systemach. Model powinien pomagać w zadaniach takich jak śledzenie błędów, pisanie testów i wyjaśnianie złożonego kodu. Ta koncentracja sprawia, że jest bardziej przydatny dla programistów w porównaniu z uniwersalnymi modelami AI.

2
1. Wsparcie dla długiego kontekstu

V4 jest zaprojektowany do odczytu i pracy z bardzo dużymi ilościami tekstu lub kodu jednocześnie. Większość modeli sztucznej inteligencji kończy pamięć po kilku setkach tysięcy tokenów. DeepSeek V4 ma obsługiwać konteksty przekraczające 1 milion tokenów, co pozwala na operowanie na całych bazach kodu, długich dokumentach lub dużych zbiorach danych bez dzielenia ich na mniejsze fragmenty. To poprawia ciągłość i zapobiega zapominaniu wcześniejszych informacji przez model.

3
1. Ulepszona efektywność obliczeniowa

W tle V4 wykorzystuje sprytne zmiany inżynieryjne, aby zmniejszyć potrzebną ilość obliczeń. Na przykład wykorzystuje metody rzadkiej uwagi, które koncentrują moc obliczeniową tam, gdzie jest najbardziej potrzebna, zamiast na każdej możliwej interakcji. Oznacza to, że model może obsługiwać długie konteksty przy mniejszym zużyciu pamięci i energii.

4
1. Wnioskowanie z wielu plików

Jednym z dużych ulepszeń jest zdolność modelu do zrozumienia, ile plików jest ze sobą powiązanych. Zamiast po prostu czytać jeden plik na raz, oczekuje się, że V4 będzie śledzić importy, funkcje, definicje i odniesienia w całym projekcie. Pozwala to analizować zależności, wykrywać błędy obejmujące wiele plików i oferować sugestie refaktoryzacji działające na całym systemie.

Krótka recenzja Pippit: wizualizuj swoje polecenia DeepSeek

Pippit to narzędzie AI, które oferuje generator wideo i narzędzie do projektowania z wykorzystaniem AI do tworzenia obrazów i filmów. Tak więc, korzystając z DeepSeek, aby napisać szczegółowe polecenie, pomysł lub scenariusz, możesz przenieść ten tekst do Pippit, aby tworzyć wizualizacje lub filmy. Zaawansowany model przekładania tekstu na obrazy lub filmy w Pippit czyta polecenie i generuje klipy społecznościowe, prezentacje produktów lub wizualizacje opowiadań odzwierciedlające polecenia utworzone w DeepSeek.

Dlaczego warto wybrać Pippit do wizualizacji swoich poleceń DeepSeek

1
1. Multimodalne generowanie wideo w odpowiedzi na polecenia DeepSeek

Pippit pozwala wprowadzić polecenia wygenerowane przez DeepSeek z linkiem do strony produktu, PowerPointa lub lokalnego materiału wideo i natychmiast przekształcić je w wyróżnienia produktów, viralowe TikToki, angażujące rolki lub zabawne filmy-memy. Platforma korzysta z różnych modeli AI w zależności od Twoich potrzeb. Możesz użyć Veo 3.1, Sora 2, trybu Agent, lub trybu Lite, wybrać dowolny czas trwania i ustawić język wideo.

1
1. Wizualizuj polecenia obrazów AI z DeepSeek do dowolnego użytku

Pippit używa najnowszych modeli, Nano Banana Pro i Seedream 4.5, do generowania wysokiej jakości, dostosowywalnych wizualizacji z prostych poleceń tekstowych generowanych przez duże modele językowe, takie jak DeepSeek. Narzędzie do projektowania AI bardzo dobrze rozumie język i odzwierciedla zamysł z wyraźnymi detalami, zrównoważonym oświetleniem i dobrze zdefiniowanymi teksturami. Możesz przesyłać obrazy referencyjne, dostosowywać proporcje i personalizować wszystko, od kolorów po konkretne elementy, które chcesz uwzględnić.

Jak zmienić podpowiedzi DeepSeek w filmy na Pippit

Możesz kliknąć poniższy link, a następnie postępować zgodnie z tymi trzema krokami, aby tworzyć klipy na media społecznościowe, reklamy i inne za pomocą Pippit, korzystając z podpowiedzi generowanych przez DeepSeek:

1
1. Otwórz generator wideo

• Najpierw musisz założyć konto w Pippit. Możesz skorzystać z logowania za pomocą Google, TikTok lub Facebooka, zależnie od tego, co jest dla Ciebie najwygodniejsze.
• Gdy już się zalogujesz, kliknij „Generator wideo” w panelu nawigacyjnym po lewej stronie.
• Teraz zobaczysz pole tekstowe, w którym wpiszesz swoją sugestię wygenerowaną przez DeekSeek.

2
1. Wygeneruj wideo na podstawie sugestii DeepSeek.

• Kliknij „Dodaj multimedia i więcej”, jeśli chcesz przesłać zdjęcia, klipy wideo lub jakiekolwiek materiały pomocnicze.
• Kliknij „Wybierz model”, aby wybrać model na podstawie rodzaju wideo, które potrzebujesz. Tryb Lite działa przy szybkich filmach marketingowych, tryb Agent sprawdzi się przy kreatywnych projektach, Veo 3.1 dobrze radzi sobie z realistycznymi filmami, a Sora 2 jest przeznaczona do bardziej dopracowanych treści.
• Jeśli używasz trybu Agent, możesz kliknąć „Prześlij film referencyjny”, aby pokazać AI styl, który chcesz odtworzyć.
• Otwórz „Dostosuj ustawienia wideo”, aby dostosować długość. Ustaw to w sposób, który ma sens dla Twojego projektu, od 15 sekund do kilku minut.
• Możesz również wybrać preferowany język, jeśli chcesz mieć lektora lub napisy.
• Gdy wszystko wygląda poprawnie, kliknij „Generuj” i pozwól Pippit stworzyć Twój film. Doda animacje, przejścia i efekty w oparciu o to, co opisałeś w swoim poleceniu.

Wypróbuj polecenie DeepSeek: Wygeneruj wysokiej jakości film przedstawiający małego psa tańczącego w nowoczesnym salonie. Scena to przytulne wnętrze domu z dużymi oknami i delikatnym porannym światłem, które rzuca naturalne cienie na drewnianą podłogę. Pies stoi na tylnych łapach i wykonuje zabawne przeskoki na boki, obracając się w małym kółku i rytmicznie machając łapami w powietrzu. Kamera używa wolnego ruchu w stylu ręcznym, przesuwając się z lewej na prawą stronę z lekkim naturalnym ruchem. Ciepła korekcja kolorów, realistyczny ruch, radosny nastrój.

3
1. Eksportuj i udostępnij

• Wybierz „Edytuj więcej”, aby otworzyć edytor wideo i dalej udoskonalać treści wideo.
• Kliknij „Pobierz”, aby zapisać wideo na swoim komputerze.
• Jeśli chcesz udostępnić je od razu, kliknij „Publikuj”, aby automatycznie zaplanować i opublikować wideo na platformach mediów społecznościowych, takich jak TikTok, Facebook i Instagram.

Jak zmienić podpowiedzi DeepSeek w obrazy w Pippit

Postępuj zgodnie z tymi krokami, aby przerobić wskazówki dotyczące obrazu AI wygenerowane przez DeepSeek na plakaty, ulotki, tapety, posty w mediach społecznościowych lub dzieła sztuki.

1
1. Otwórz narzędzie do projektowania AI

• Kliknij „Image studio” w sekcji „Tworzenie”.
• Kliknij „projektowanie AI” w sekcji „Unowocześnij obrazy marketingowe”.
• Podaj DeepSeek, jaki typ obrazu potrzebujesz, a następnie skopiuj ten prompt i użyj go w Pippit.

2
1. Zamień prośby DeepSeek na obrazy

• Kliknij przycisk „+”, jeśli chcesz przesłać zdjęcia referencyjne. Możesz mieć przykłady stylu, do którego dążysz, lub konkretne elementy, które chcesz, aby AI wykorzystało jako inspirację. Ten krok jest opcjonalny, ale pomocny.
• Aby wybrać między modelem Seedream a Nano Banana, kliknij „Model”. Każdy z nich ma inne mocne strony. Jeśli nie jesteś pewien, którego użyć, pozostaw ustawienie na Auto i pozwól Pippitowi zdecydować.
• Wybierz potrzebny „współczynnik proporcji”. Kwadrat do postów w mediach społecznościowych, pejzaż do stron internetowych, portret do ekranów telefonów, cokolwiek pasuje do Twojego projektu.
• Kliknij „Generuj” i poczekaj chwilę, aż AI Pippita stworzy obraz na podstawie wszystkiego, co opisałeś.

Wypróbuj podpowiedź z DeepSeek: Pies biegnący przez otwartą przestrzeń parku, uszy uniesione w ruchu, pysk lekko otwarty, łapy rozmazane od prędkości. Tło rozciąga się w smugi zieleni i brązu, gdy kamera zmaga się z utrzymaniem ostrości. Promienie słońca przemykają po ciele w nierównych plamach. Ujęcie z ręki, szybka migawka, ale niedoskonałe śledzenie, widoczny szum w zacienionych obszarach, rozmycie ruchu pozostawione dla zachowania realizmu.

3
1. Eksportuj swój obraz.

• Sprawdź wygenerowany wynik z podpowiedzi DeepSeek. Możesz dostosować szczegóły podpowiedzi, aby wygenerować więcej obrazów w różnych stylach.
• Wykorzystaj wbudowane narzędzia do dopracowania treści obrazu zgodnie z potrzebami.
• Kliknij „Pobierz”, aby zapisać obraz na swoim urządzeniu lokalnym.

Podsumowanie

Podsumujmy, co omówiliśmy tutaj. Przyjrzeliśmy się obecnej ofercie DeepSeek i eksplorowaliśmy, co przynosi wersja V4, która zapowiada się jako poważna aktualizacja dzięki oknu kontekstowemu o pojemności miliona tokenów, architekturze pamięci Engram oraz precyzyjnemu skupieniu na zadaniach programistycznych. Te ulepszenia sprawiają, że narzędzie jest bardziej zdolne do obsługi skomplikowanych projektów i dużych zbiorów danych. To jasno pokazuje, że DeepSeek przeszedł długą drogę w zaledwie kilka lat. Obecnie jest to narzędzie wybierane do poważnych zadań programistycznych, badawczych i rozwiązywania problemów.

FAQ

Co jest wyjątkowego w modelu DeepSeek v3?

Model DeepSeek V3 wyróżnia się zdolnością do obsługi bardzo dużych danych wejściowych, z oknem kontekstowym o pojemności do 128 tys. tokenów, co pozwala na czytanie i analizę długich dokumentów lub baz kodu. Stosuje projekt Mixture-of-Experts (MoE), który utrzymuje szybkość i wydajność, aktywując tylko potrzebne części modelu. V3 posiada również hierarchiczną pamięć do przypominania ważnych informacji, system kotwiczenia prawdy w celu zmniejszenia błędów oraz zaawansowane techniki treningowe poprawiające jakość tekstu i wydajność.

Jakie modele są uwzględnione na liście modeli DeepSeek?

Linia modeli DeepSeek obejmuje V2 z ulepszonym kontekstem i logiką, V3 z oknem na 128 tys. tokenów i MoE oraz V3.1 do głębszego rozumowania. Istnieje również model V3.2-Speciale, który sprawdza się dobrze w zadaniach wymagających rozumowania i rozwiązywaniu problemów na poziomie konkursowym. Seria R1 skupia się na krok-po-kroku logicznym rozumowaniu.

Jak DeepSeek obsługuje zadania z długim kontekstem?

Model DeepSeek AI obsługuje długi kontekst za pomocą mechanizmów rzadkiej uwagi, które wybierają tylko najbardziej istotne tokeny zamiast porównywać wszystko ze wszystkim. To sprawia, że przetwarzanie długiego kontekstu jest znacznie szybsze, jednocześnie zapewniając wysoką jakość wyników. V3.2 oraz nadchodzący V4 mogą przetwarzać ponad milion tokenów, co oznacza, że mogą pracować z całymi bazami kodu lub ogromnymi dokumentami za jednym razem.

Czy DeepSeek V4 będzie open source?

Na ten moment DeepSeek nie potwierdziło oficjalnie, czy V4 będzie w pełni open source. Jednak DeepSeek ma wyraźny schemat udostępniania swoich modeli i wag publicznie. Więc na podstawie ich wcześniejszych działań z V2, V3 i R1, prawdopodobne jest, że V4 będzie podążać tym samym wzorcem, gdy pojawi się w połowie lutego.

Czy modele DeepSeek można używać lokalnie?

Tak, możesz uruchamiać modele DeepSeek lokalnie. V3 i V3.1 mają otwarte wagi, które możesz pobrać i uruchomić na swoim procesorze (CPU) lub karcie graficznej (GPU). Mniejsze, uproszczone wersje R1, takie jak modele z parametrami 7B, 14B i 32B, działają na zwykłym sprzęcie konsumenckim. Oczekuje się, że V4 będzie działać na dwóch RTX 409s lub jednym RTX 5090 dzięki projektowi Mixture-of-Experts.