Tot ce știm despre viitorul DeepSeek V4

O privire rapidă asupra modelelor actuale DeepSeek

Haideți să aruncăm o privire asupra tuturor modelelor DeepSeek mai întâi, pentru a avea o idee despre ce a creat compania de fapt:

1
1. DeepSeek-V2 (LLM general)

Acest model a fost lansat în mai 2024 și are un total de 236 de miliarde de parametri, dar doar 21 de miliarde sunt activi atunci când se procesează fiecare token. Este construit folosind Mixture of Experts, ceea ce înseamnă, practic, că modelul selectează părțile specifice ale sale pentru a gestiona sarcini diferite în loc să folosească totul deodată. Acest lucru îl face mult mai eficient.

DeepSeek-V2 poate gestiona un context de până la 128.000 de tokeni. Este bun la sarcini generale de limbaj și programare. Cea mai bună parte este că costă cu aproximativ 42.5% mai puțin pentru a fi antrenat decât modelele anterioare și folosește cu 93.3% mai puțină memorie în timpul utilizării.

2
1. DeepSeek-V3 (model lingvistic mare cu capacități puternice de raționament)

Acest model V3 este o actualizare majoră. DeepSeek-V3 are 671 miliarde de parametri în total, cu 37 de miliarde active per token. A fost lansat în decembrie 2024 și, sincer, a surprins pe toată lumea.

Din punct de vedere al performanței, concurează cu modele închise precum GPT-4. Este extrem de puternic la sarcini de matematică și programare. Modelul este open source sub licența MIT, ceea ce înseamnă că oricine îl poate utiliza comercial sau îl poate modifica.

3
1. DeepSeek-V3.1 și V3.2 (actualizări cu un management al contextului și performanță îmbunătățite)

V3.1 a fost cumva o treaptă intermediară. Nu există prea multe informații publice despre asta, dar practic a îmbunătățit V3.

V3.2 este actualul model de vârf. Lansat la sfârșitul anului 2025. Introduce ceva numit DeepSeek Sparse Attention (DSA), care reduce costurile computaționale menținând în același timp o calitate ridicată, în special pentru contexte lungi.

Prin îmbunătățiri ale învățării prin întărire, V3.2 performează la un nivel comparabil cu GPT-5. De fapt, au două versiuni. V3.2 obișnuit este echilibrat și eficient. Apoi există V3.2-Speciale, care maximizează capacitatea de raționament și rivalizează cu Gemini 3.0 Pro. Versiunea Special a obținut de fapt o performanță de nivel medalie de aur la Olimpiada Internațională de Matematică din 2025 și la alte competiții.

V3.2 este primul lor model care integrează raționamentul direct în utilizarea instrumentelor. Așadar, poate gândi pas cu pas în timp ce folosește instrumente externe. Destul de grozav pentru construirea de agenți AI.

4
1. DeepSeek-R1 (model orientat pe raționament)

R1 este axat pe raționament. Foloseste pur învățarea prin întărire fără ajustare supravegheată inițial, ceea ce permite modelului să își descopere propriile modele de raționament prin încercare și eroare. Aceasta este diferit de modul în care sunt antrenate majoritatea modelelor.

Modelul demonstrează auto-verificare, reflecție și generează lanțuri lungi de idei. Atunci când rezolvă probleme, poți vedea efectiv procesul său de gândire. Descompune lucrurile pas cu pas.

Performanța este puternică. Obține aproximativ 79.8% la Examenul American de Matematică Invitativă și 97.3% la MATH-500. Pentru programare, atinge un rating Elo de 2,029 la provocări de programare. Se concură cu modelul o1 de la OpenAI.

Partea cu adevărat interesantă este costul. Folosirea DeepSeek R1 costă aproximativ 8 USD pe milion de token-uri, în timp ce modelul o1 de la OpenAI costă 15 USD pe milion de token-uri de intrare și 60 USD pe milion de token-uri de ieșire. Așadar, este mult mai ieftin.

La fel ca celelalte modele V3, R1 este construit pe baza DeepSeek-V3-Base și suportă utilizarea comercială sub licența MIT.

Știri despre viitorul model AI pentru codare: DeepSeek V4

Data de lansare estimată pentru DeepSeek V4

DeepSeek are în vedere lansarea V4 la mijlocul lunii februarie 2026, probabil în jurul datei de 17 februarie, ceea ce coincide cu Anul Nou Lunar. Aceeași strategie de sincronizare a fost folosită și pentru modelul lor R1. Acest lucru nu a fost confirmat oficial de DeepSeek încă, dar rapoartele de la persoane care cunosc proiectul indică această perioadă de timp.

Compania a fost destul de rezervată pe această temă în mod public, însă a existat mult entuziasm din partea dezvoltatorilor care urmăresc actualizările pe GitHub și lucrările de cercetare. Analiza codului sursă al FlashMLA indică un nou identificator de model numit „MODEL1” care apare de 28 de ori în fișierele lor, ceea ce se consideră a fi probabil V4. Deci, practic, acesta este așteptat în jurul mijlocului lunii februarie, poate în următoarele câteva săptămâni, dar nimic nu este complet stabilit încă.

Inovații arhitecturale ale DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (Conexiuni Hiper-Constrânse pe Manifold)

DeepSeek mHC este o nouă arhitectură și metodă de antrenament pentru a face rețelele neuronale mari, de exemplu, modelele lingvistice mari, mai ușor de antrenat și mai stabile. Este conexiunea cheie a DeepSeek pentru a limita acele matrice de conexiuni învățate la un manifold de matrice dublu-stocastice, unde fiecare rând și coloană însumează 1. Acest lucru menține antrenamentul stabil și bine comportat cu hiper-conexiuni, prevenind explozii ale gradientelor și ale magnitudinilor semnalului pe măsură ce rețelele devin mai adânci.

2
1. Arhitectura memoriei Engram pentru o reamintire mai rapidă

O parte nouă esențială a DeepSeek V4 este Engram, un sistem de memorie care stochează tipare și fapte într-un mod care poate fi accesat rapid. Modelul poate accesa datele stocate folosind căutări rapide. Acest lucru îi permite să-și amintească mai bine secvențele lungi și să mențină raționamentele consecvente pe parcursul sarcinilor complexe. De asemenea, îi oferă posibilitatea modelului de a se concentra pe informații noi în loc să recheme fapte vechi.

3
1. Tehnici avansate de atenție și precizie

Modelul adaugă îmbunătățiri în modul în care acordă atenție părților importante ale inputului. Noi metode de atenție, cum ar fi atenția rară, permit modelului să gestioneze secvențe lungi fără a încetini prea mult. Tehnicile de precizie, cum ar fi formatele numerice mixte, fac calculele mai precise, utilizând în același timp mai puțină memorie. Aceste schimbări permit V4 să raționeze mai clar asupra problemelor complexe, cum ar fi logica codului lung sau documentele stratificate.

4
1. Amestec-de-experți

DeepSeek V4 continuă să utilizeze o structură de amestec‑de‑experți (MoE). În acest design, modelul are multe module mici de experți și activează doar pe cele mai relevante pentru fiecare sarcină. Acest lucru permite sistemului să se extindă fără a activa fiecare parte în permanență. Cu MoE, V4 rămâne eficient chiar și pe măsură ce crește în dimensiune și capacitate. Combinat cu Engram, această structură permite modelului să echilibreze memoria și calculul într-un mod puternic.

Capabilități cheie ale DeepSeek V4 comparativ cu modelele anterioare

Modelul DeepSeek 1 va reprezenta un mare salt față de versiunile mai vechi. Principalele îmbunătățiri așteptate în acest nou model includ:

1
1. Concentrare intensă pe programare

DeepSeek V4 este construit în primul rând pentru lucrul în inginerie software. Testele interne au arătat că V4 depășește atât modelele Claude, cât și GPT în generarea de cod pe termen lung. Acesta va gestiona înțelegerea, depanarea și refactorizarea codului foarte lung în diferite limbaje și sisteme. Modelul ar trebui să ajute la sarcini precum urmărirea problemelor, scrierea testelor și explicarea codului complex. Această orientare îl face mai util pentru dezvoltatori în comparație cu modelele AI de uz general.

2
1. Suport pentru context extins

V4 este conceput să citească și să lucreze cu cantități foarte mari de text sau cod într-o singură etapă. Cele mai multe modele de inteligență artificială rămân fără memorie după câteva sute de mii de tokenuri. DeepSeek V4 este planificat să sprijine contexte de peste 1 milion de tokenuri, permițând gestionarea întregilor coduri sursă, documente lungi sau seturi mari de date fără a le împărți în părți mai mici. Aceasta îmbunătățește continuitatea și împiedică modelul să uite informațiile anterioare.

3
1. Eficiență computațională îmbunătățită

În culise, V4 utilizează modificări de inginerie inteligente pentru a reduce cantitatea de calcul necesară. De exemplu, folosește metode de atenție rară care se concentrează pe puterea de calcul acolo unde contează cel mai mult, în loc de fiecare interacțiune posibilă. Acest lucru înseamnă că modelul poate rula contexte lungi cu mai puțină memorie și energie.

4
1. Raționamentul pe multiple fișiere

Un mare upgrade este capacitatea modelului de a înțelege câte fișiere sunt legate între ele. În loc să citească doar un fișier odată, V4 este destinat să urmărească importurile, funcțiile, definițiile și referințele întregului proiect. Aceasta îi permite să analizeze dependențele, să identifice erorile care se extind pe mai multe fișiere și să ofere sugestii de refactorizare care funcționează pe întreg sistemul.

O recenzie scurtă despre Pippit: vizualizează solicitările tale DeepSeek

Pippit este un instrument AI care oferă un generator de videoclipuri și un instrument de design AI pentru a crea imagini și videoclipuri. Așadar, când folosești DeepSeek pentru a scrie un prompt detaliat, o idee sau un scenariu, poți transfera acel text în Pippit pentru a crea vizualuri sau videoclipuri. Modelul avansat text-imagine sau video al Pippit citește promptul și generează clipuri sociale, prezentări de produse sau vizualuri de poveste care reflectă ce prompturi ai creat în DeepSeek.

De ce să alegi Pippit pentru a vizualiza solicitările tale DeepSeek

1
1. Răspuns de generare video multimodel la instrucțiunile DeepSeek

Pippit îți permite să introduci instrucțiuni generate de DeepSeek cu un link de pagină de produs, PowerPoint sau imagini locale și să le transformi instantaneu în evidențieri de produs, videoclipuri virale pe TikTok, role captivante sau videoclipuri amuzante cu meme. Platforma utilizează modele de inteligență artificială diferite, în funcție de ceea ce ai nevoie. Poți utiliza Veo 3.1, Sora 2, modul Agent sau modul Lite, poți selecta orice durată și poți seta limba videoclipului.

1
1. Vizualizează instrucțiuni AI de imagini din DeepSeek pentru orice utilizare

Pippit folosește cele mai recente modele, Nano Banana Pro și Seedream 4.5, pentru a genera vizuale personalizabile de înaltă calitate din instrucțiuni text simple generate de mari modele de limbaj precum DeepSeek. Instrumentul de design AI înțelege foarte bine limbajul și surprinde intenția ta cu detalii clare, iluminare echilibrată și texturi bine definite. Poți încărca imagini de referință, ajusta raporturile de aspect și personaliza totul, de la culori până la elementele specifice pe care dorești să le incluzi.

Cum să transformi solicitările DeepSeek în videoclipuri pe Pippit

Poți face clic pe linkul de mai jos și apoi să urmezi acești trei pași pentru a crea clipuri pentru rețelele sociale, reclame și multe altele cu Pippit folosind solicitările generate cu DeepSeek:

1
1. Deschide generatorul de videoclipuri

• Mai întâi, trebuie să te înscrii pentru un cont Pippit. Poți utiliza contul tău Google, TikTok sau Facebook, oricare este cel mai ușor pentru tine.
• Odată ce ești în platformă, fă clic pe „Generator de videoclipuri” din panoul de navigare din stânga.
• Acum vei vedea un câmp de text unde introduci promptul generat de DeekSeek.

2
1. Generează videoclipul tău din prompturi DeepSeek

• Atinge „Adaugă media și altele” dacă dorești să încarci fotografii, clipuri video sau orice material de referință.
• Apasă pe „Alege un model” pentru a selecta modelul în funcție de tipul de videoclip de care ai nevoie. Modul Lite funcționează pentru videoclipuri rapide de marketing, modul Agent este bun pentru lucruri creative, Veo 3.1 gestionează videoclipuri realiste destul de bine, iar Sora 2 este pentru conținut mai bine finisat.
• Dacă folosești modul agent, poți apăsa „Încarcă videoclip de referință” pentru a arăta AI-ului un stil pe care vrei să-l recreezi.
• Deschide „Personalizează setările videoclipului” pentru a ajusta durata. Setați-l la ceea ce are sens pentru proiectul dumneavoastră, oriunde între 15 secunde și câteva minute.
• Puteți, de asemenea, să selectați preferința de limbă aici dacă doriți dublaje sau subtitrări.
• Odată ce totul arată corect, faceți clic pe „Generați” și lăsați Pippit să creeze videoclipul dumneavoastră. Va adăuga animații, tranziții și efecte pe baza a ceea ce ați descris în sugestia dumneavoastră.

Încercați sugestia din DeepSeek: Generați un videoclip de înaltă calitate cu un câine mic dansând într-un living modern. Scena este un interior de casă confortabil, cu ferestre mari și lumina blândă a dimineții care creează umbre naturale pe podeaua de lemn. Câinele stă pe picioarele din spate și face sărituri jucăușe dintr-o parte în alta, rotindu-se într-un cerc mic și dând din lăbuțe ritmic în aer. Camera utilizează o panoramare lentă în stil handheld de la stânga la dreapta cu o mișcare naturală ușoară. Gradare caldă a culorilor, mișcare realistă, atmosferă veselă.

3
1. Exportă și partajează

• Selectează „Editare mai multe” pentru a deschide editorul video intern și a îmbunătăți conținutul video.
• Fă clic pe „Descărcare” pentru a salva videoclipul pe computerul tău.
• Dacă dorești să îl partajezi imediat, fă clic pe „Publicare” pentru a programa automat și a posta videoclipul pe platforme de social media precum TikTok, Facebook și Instagram.

Cum să transformi prompturile DeepSeek în imagini în Pippit

Urmează acești pași pentru a transforma prompturile de imagini AI generate de DeepSeek pentru postere, pliante, imagini de fundal, postări pe rețele de socializare sau creație artistică.

1
1. Deschide instrumentul de proiectare AI

• Click pe „Image studio” sub „Creare.”
• Click pe „AI design” sub „Îmbunătățește imaginile de marketing.”
• Spuneți lui DeepSeek ce tip de imagine doriți, apoi copiați acel prompt și utilizați-l în Pippit.

2
1. Transformă propunerile DeepSeek în imagini

• Faceți clic pe butonul „+” dacă doriți să încărcați imagini de referință. Poate aveți exemple ale stilului pe care îl doriți, sau elemente specifice pe care vreți ca AI să le folosească drept inspirație. Acest pas este opțional, dar util.
• Pentru a alege între modelul Seedream sau Nano Banana, faceți clic pe „Model”. Fiecare dintre ele are puncte forte diferite. Dacă nu sunteți sigur ce să folosiți, lăsați setarea pe Auto și lăsați Pippit să decidă.
• Alegeți „raportul de aspect” de care aveți nevoie. Pătrat pentru postări pe rețelele sociale, peisaj pentru site-uri web, portret pentru ecranele telefoanelor, orice se potrivește proiectului dumneavoastră.
• Faceți clic pe „Generează” și așteptați puțin cât timp AI-ul de la Pippit creează imaginea pe baza a tot ce ați descris.

Încercați sugestia de la DeepSeek: Un câine alergând printr-un parc deschis, cu urechile ridicate în timpul mișcării, gura ușor deschisă, labele neclare din cauza vitezei. Fundalul se întinde în dungi de verde și maro în timp ce camera se străduiește să mențină focalizarea. Razele soarelui se reflectă pe suprafață în dungi fragmentate. Filmarea făcută din mână, timp de expunere rapid dar urmărire imperfectă, zgomot vizibil în zonele umbrite, blur de mișcare păstrat pentru a menține realismul.

3
1. Exportă imaginea ta

• Verifică rezultatul generat din promptul DeepSeek. Poți ajusta detaliile promptului pentru a genera mai multe imagini în stiluri diferite.
• Folosește uneltele interne pentru a ajusta conținutul imaginii conform nevoilor tale.
• Apasă „Descarcă” pentru a salva imaginea pe dispozitivul tău local.

Concluzie

Așadar, să recapitulăm ce am discutat aici. Am analizat oferta actuală a DeepSeek și am explorat ce urmează cu V4, care se conturează a fi un upgrade serios cu fereastra sa contextuală de un milion de tokeni, arhitectura de memorie Engram și accentul laser pe sarcinile de programare. Aceste îmbunătățiri îl fac mai capabil să gestioneze proiecte complexe și seturi de date mari. Aceasta arată clar că DeepSeek a evoluat semnificativ în doar câțiva ani. Acum este un instrument de referință pentru sarcini serioase de programare, cercetare și rezolvarea problemelor.

Întrebări frecvente

Ce este special la modelul DeepSeek v3?

Modelul DeepSeek V3 se remarcă prin abilitatea sa de a gestiona intrări foarte mari, cu o fereastră contextuală de până la 128.000 de tokeni, ceea ce îi permite să citească și să analizeze documente lungi sau baze de cod. Utilizează un design Mixture-of-Experts (MoE), care îl menține rapid și eficient activând doar părțile necesare ale modelului. V3 are, de asemenea, memorie ierarhică pentru a reține informațiile importante, un sistem ancorat în adevăr pentru a reduce erorile și tehnici avansate de instruire care îmbunătățesc calitatea textului și performanța.

Ce modele sunt incluse în lista modelelor DeepSeek?

Gama de modele DeepSeek include V2 pentru un context și o raționare îmbunătățite, V3 cu o fereastră de 128K-tokene și MoE, și V3.1 pentru raționare mai profundă. Există, de asemenea, modelul V3.2- Speciale, care funcționează bine pentru sarcini de raționare și rezolvarea problemelor la nivel de competiție. Seria R1 se concentrează pe raționamentul logic pas cu pas.

Cum gestionează DeepSeek sarcinile cu context extins?

Modelul AI DeepSeek gestionează contextul extins prin mecanisme de atenție sparse care selectează doar cele mai relevante tokene, în loc să compare totul cu totul. Acest lucru face procesarea contextului extins mult mai rapidă, oferindu-vă în același timp rezultate de înaltă calitate. V3.2 și viitorul V4 pot procesa peste un milion de tokene, ceea ce înseamnă că pot lucra cu întregi coduri sursă sau documente masive dintr-o singură mișcare.

DeepSeek V4 va fi open source?

În prezent, DeepSeek nu a confirmat oficial dacă V4 va fi complet open source. Totuși, DeepSeek are un model clar de a face publice modelele și greutățile sale. Deci, bazându-ne pe experiența lor cu V2, V3 și R1, este destul de probabil ca V4 să urmeze același model când va fi lansat la mijlocul lunii februarie.

Modelele DeepSeek pot fi utilizate local?

Da, poți rula modelele DeepSeek local. V3 și V3.1 au greutăți open source pe care le poți descărca și rula pe propriul CPU sau GPU. Versiunile mai mici distilate ale R1, precum modelele cu 7B, 14B și 32B de parametri, funcționează pe hardware obișnuit pentru consumatori. Se așteaptă ca V4 să ruleze pe două RTX 409 sau pe un singur RTX 5090 datorită designului său Mixture-of-Experts.