Все, что мы знаем о предстоящем DeepSeek V4

Быстрый взгляд на текущие модели DeepSeek

Давайте сначала рассмотрим все модели DeepSeek, чтобы вы могли понять, что именно создает компания:

1
1. DeepSeek-V2 (универсальная LLM)

Эта модель была выпущена в мае 2024 года и имеет в общей сложности 236 миллиардов параметров, но только 21 миллиард активен при обработке каждого токена. Она основана на технологии Mixture of Experts, что в основном означает, что модель выбирает определенные части себя для выполнения различных задач, вместо того чтобы использовать всё сразу. Это делает её намного более эффективной.

DeepSeek-V2 может обрабатывать контекст объемом до 128 000 токенов. Она хорошо справляется с задачами общего языкового характера и кодированием. Самое лучшее, что её обучение стоит примерно на 42,5% меньше, чем обучение более ранних моделей, и она использует на 93,3% меньше памяти во время использования.

2
1. DeepSeek-V3 (модель большого языка с мощными аналитическими способностями)

Эта модель V3 представляет собой значительное обновление. DeepSeek-V3 имеет 671 миллиард общих параметров, из которых 37 миллиардов активны на каждый токен. Она вышла в декабре 2024 года и, честно говоря, удивила всех.

С точки зрения производительности она конкурирует с закрытыми моделями, такими как GPT-4. Модель действительно сильна в математических и программных задачах. Модель является открытым исходным кодом под лицензией MIT, что означает, что любой может использовать её в коммерческих целях или модифицировать.

3
1. DeepSeek-V3.1 и V3.2 (обновления с улучшенной обработкой контекста и производительностью)

V3.1 был своего рода промежуточным этапом. Мало публичной информации об этом, но, по сути, это улучшение V3.

V3.2 — текущий флагман. Выпущен в конце 2025 года. В нем представлена функция под названием DeepSeek Sparse Attention (DSA), которая сокращает вычислительные затраты, сохраняя высокое качество, особенно для длительных контекстов.

Благодаря улучшениям обучения с подкреплением, V3.2 демонстрирует уровень производительности, сопоставимый с GPT-5. Фактически, у них есть две версии. Обычная версия V3.2 сбалансирована и эффективна. А затем есть V3.2-Speciale, которая максимизирует логическое мышление и сопоставима с Gemini 3.0 Pro. Специальная версия фактически получила производительность уровня золотой медали на Международной математической олимпиаде 2025 года и других конкурсах.

V3.2 — первая модель, которая напрямую интегрировала логическое мышление в использование инструментов. Таким образом, она может думать пошагово, используя внешние инструменты. Довольно круто для разработки AI-агентов.

4
1. DeepSeek-R1 (модель, ориентированная на рассуждение)

R1 посвящен исключительно рассуждению. Он изначально использует чистое обучение с подкреплением без дополнительной настройки под руководством, что позволяет модели самостоятельно выявлять свои шаблоны рассуждения через пробу и ошибки. Это отличается от традиционного способа обучения большинства моделей.

Модель демонстрирует самопроверку, рефлексию и генерирует длинные цепочки размышлений. Когда она решает задачи, вы можете буквально увидеть её процесс мышления. Она разбивает задачи поэтапно.

Производительность высокая. Она набирает около 79,8% на Американском приглашенном математическом экзамене и 97,3% на MATH-500. Для программирования она достигает рейтинга Elo 2 029 на испытаниях по программированию. Она конкурирует с моделью OpenAI o1.

Самая интересная часть — это стоимость. Запуск DeepSeek R1 обходится примерно в 8 долларов за миллион токенов, тогда как OpenAI o1 стоит 15 долларов за миллион входных токенов и 60 долларов за миллион выходных токенов. Так что это намного дешевле.

Как и другие модели V3, R1 построена на базе DeepSeek-V3-Base и поддерживает коммерческое использование по лицензии MIT.

Новости о предстоящей модели ИИ для программирования: DeepSeek V4

Ожидаемая дата выпуска DeepSeek V4

DeepSeek планирует выпуск V4 на середину февраля 2026 года, скорее всего, около 17 февраля, что совпадает с Лунным Новым годом. Это та же стратегия выбора времени, которую они использовали с моделью R1. Это еще официально не подтверждено DeepSeek, но данные от людей, знакомых с проектом, указывают на этот период времени.

Компания публично хранила молчание на этот счет, но среди разработчиков, отслеживающих обновления на GitHub и исследования, вызвано много шума. Анализ их кодовой базы FlashMLA показывает новый идентификатор модели под названием "MODEL1", который появляется 28 раз в их файлах, и люди считают, что это, вероятно, V4. Таким образом, можно ожидать его где-то к середине февраля, возможно, в ближайшие несколько недель, но ничего пока не утверждено окончательно.

Инновации архитектуры DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (Манифольд-Ограниченные Гипер-Связи)

DeepSeek mHC — это новая архитектура и метод обучения для упрощения и стабилизации процесса обучения крупных нейронных сетей, таких как большие языковые модели. Основное соединение DeepSeek заключается в ограничении изученных матриц соединений до манифольдных двойственно стохастических матриц, где сумма строк и столбцов равна 1. Это обеспечивает стабильное и предсказуемое обучение с использованием гипер-связей, предотвращая взрыв градиентов и сигналов по мере увеличения глубины сети.

2
1. Архитектура памяти Engram для более быстрого воспроизведения

Основной новой частью DeepSeek V4 является Engram — система памяти, которая хранит шаблоны и факты так, чтобы их можно было быстро находить. Модель может извлекать сохраненные данные с помощью быстрых поисков. Это позволяет ей лучше запоминать длинные последовательности и поддерживать последовательность рассуждений в долгих задачах. Это также освобождает модель для сосредоточения на новой информации вместо воспроизведения старых данных.

3
1. Передовые техники внимания и точности

Модель добавляет улучшения в том, как она обращает внимание на важные части входных данных. Новые методы внимания, такие как разреженное внимание, позволяют модели обрабатывать длинные последовательности, не замедляясь слишком сильно. Техники точности, такие как смешанные числовые форматы, делают вычисления более точными при использовании меньшего объема памяти. Эти изменения позволяют V4 яснее рассуждать о сложных задачах, таких как длинная логика кода или многослойные документы.

4
1. Модель с экспертами (Mixture-of-experts)

DeepSeek V4 продолжает использовать структуру модели с экспертами (MoE). В этом дизайне модель состоит из множества небольших экспертных модулей и активирует только наиболее релевантные для каждой задачи. Это позволяет системе масштабироваться без активации всех частей одновременно. С MoE V4 остается эффективной, несмотря на увеличение размера и возможностей. В сочетании с Engram эта структура позволяет модели эффективно балансировать память и вычисления.

Ключевые возможности DeepSeek V4 по сравнению с предыдущими моделями

Модель DeepSeek версии 1 станет значительным скачком по сравнению со старыми версиями. Основные улучшения, ожидаемые в этой новой модели, включают:

1
1. Сильный акцент на программировании

DeepSeek V4 создан в первую очередь для работы в области программного обеспечения. Внутренние тесты, как сообщается, показывают, что V4 превосходит как Claude, так и GPT модели в генерации кода на длинных контекстах. Он будет справляться с очень длинным пониманием кода, отладкой и рефакторингом в разных языках и системах. Модель должна помогать с такими задачами, как отслеживание ошибок, написание тестов и объяснение сложного кода. Этот акцент делает его более полезным для разработчиков по сравнению с универсальными ИИ-моделями.

2
1. Поддержка длинного контекста

V4 разработан для чтения и работы с очень большими объемами текста или кода одновременно. Большинство моделей ИИ исчерпывают память после нескольких сотен тысяч токенов. DeepSeek V4 планируется поддерживать контексты свыше 1 миллиона токенов, что позволяет обрабатывать целые базы кода, длинные документы или большие наборы данных без разделения на более мелкие части. Это улучшает непрерывность и предотвращает забывание моделью более ранней информации.

3
1. Улучшенная вычислительная эффективность

В глубине системы V4 используется умное инженерное решение для сокращения необходимой вычислительной мощности. Например, она использует методы разреженного внимания, которые концентрируют вычислительную мощность там, где это наиболее важно, а не на всех возможных взаимодействиях. Это означает, что модель может работать с длинными контекстами, используя меньше памяти и энергии.

4
1. Многофайловое рассуждение

Одним из крупных обновлений является способность модели понимать, как многие файлы связаны друг с другом Вместо того, чтобы просто читать один файл за раз, ожидается, что V4 будет отслеживать импорты, функции, определения и ссылки во всем проекте Это позволяет анализировать зависимости, выявлять ошибки, затрагивающие несколько файлов, и предлагать варианты рефакторинга, которые работают для всей системы

Краткий обзор Pippit: визуализируйте ваши запросы DeepSeek

Pippit — это инструмент искусственного интеллекта, который предлагает видеогенератор и инструмент дизайна на основе ИИ для создания изображений и видео Итак, когда вы используете DeepSeek для написания детализированного запроса, идеи или сценария, вы можете перенести этот текст в Pippit, чтобы создавать визуализации или видео Продвинутая модель преобразования текста в изображение или видео в Pippit читает запрос и генерирует социальные клипы, демонстрацию продуктов или визуализации историй, отражающие созданные вами запросы в DeepSeek

Почему стоит выбирать Pippit для визуализации ваших запросов DeepSeek

1
1. Мультимодельная генерация видео в ответ на запросы DeepSeek

Pippit позволяет вводить запросы, созданные DeepSeek, с ссылкой на страницу продукта, PowerPoint или локальные видеоматериалы и мгновенно превращать их в выделенные моменты продукта, вирусные TikTok-видео, вовлекающие рилсы или смешные мем-видео. Платформа использует разные AI-модели в зависимости от ваших нужд. Вы можете использовать Veo 3.1, Sora 2, Agent mode или Lite mode, выбрать любую длительность и установить язык видео.

1
1. Визуализируйте AI-образы из запросов DeepSeek для любого использования

Pippit использует последние модели, Nano Banana Pro и Seedream 4.5, для создания высококачественных, настраиваемых визуальных материалов из простых текстовых запросов, генерируемых крупными языковыми моделями, такими как DeepSeek. Этот AI-инструмент для дизайна отлично понимает язык и точно передает ваши намерения с помощью четких деталей, сбалансированного освещения и хорошо проработанных текстур. Вы можете загрузить референсные изображения, настроить соотношение сторон и настроить все, от цветов до конкретных элементов, которые вы хотите включить.

Как превратить подсказки DeepSeek в видео в Pippit

Вы можете нажать на ссылку ниже, а затем выполнить три шага, чтобы создать клипы для социальных сетей, рекламные ролики и многое другое в Pippit, используя подсказки, которые вы создаете с помощью DeepSeek:

1
1. Откройте Генератор видео

• Сначала вам нужно зарегистрировать аккаунт в Pippit. Вы можете использовать свою учетную запись Google, TikTok или Facebook, в зависимости от того, что вам удобнее.
• Когда вы войдете, нажмите «Генератор видео» в панели навигации слева.
• Теперь вы увидите текстовое поле, где вводите свой запрос, сгенерированный DeekSeek.

2
1. Создавайте своё видео на основе запросов DeepSeek.

• Нажмите «Добавить медиа и другое», если хотите загрузить фотографии, видеоклипы или любой справочный материал.
• Нажмите «Выбрать модель», чтобы выбрать модель в зависимости от необходимого типа видео. Режим Lite подходит для быстрых маркетинговых видео, режим Agent хорош для креативных идей, Veo 3.1 отлично справляется с реалистичными видео, а Sora 2 предназначен для более отшлифованного контента.
• Если вы используете режим Agent, вы можете нажать «Загрузить справочное видео», чтобы показать ИИ стиль, который хотите воспроизвести.
• Откройте «Настроить параметры видео», чтобы изменить продолжительность. Настройте значение так, как это имеет смысл для вашего проекта, от 15 секунд до нескольких минут.
• Здесь вы также можете выбрать предпочитаемый язык, если хотите голосовую озвучку или субтитры.
• Когда все будет выглядеть правильно, нажмите «Создать» и позвольте Pippit создать ваше видео. Будут добавлены анимации, переходы и эффекты в соответствии с тем, что вы описали в своем запросе.

Попробуйте запрос от DeepSeek: Создайте видео высокого качества с маленькой танцующей собакой в современной гостиной. Сцена представляет собой уютный домашний интерьер с большими окнами и мягким утренним светом, создающим естественные тени на деревянном полу. Собака стоит на задних лапах и выполняет игривые боковые скачки из стороны в сторону, кружится на месте и ритмично машет лапами в воздухе. Камера использует медленное панорамирование вручную слева направо с легким естественным движением. Теплая цветовая коррекция, реалистичные движения, радостная атмосфера.

3
1. Экспортировать и поделиться

• Выберите «Редактировать больше», чтобы открыть встроенный видеоредактор и дополнительно улучшить видеоконтент.
• Нажмите «Скачать», чтобы сохранить видео на ваш компьютер.
• Если вы хотите сразу поделиться видео, нажмите «Опубликовать», чтобы автоматически запланировать и разместить видео на платформах социальных сетей, таких как TikTok, Facebook и Instagram.

Как преобразовать подсказки DeepSeek в изображения в Pippit

Выполните следующие шаги, чтобы преобразовать подсказки для создания изображений, созданные DeepSeek, в постеры, флаеры, обои, посты для соцсетей или художественные работы.

1
1. Откройте инструмент AI-дизайна

• Нажмите «Image studio» в разделе «Creation».
• Нажмите «AI design» в разделе «Level up marketing images».
• Сообщите DeepSeek, какое изображение вы хотите, затем скопируйте этот запрос и используйте его в Pippit.

2
1. Преобразуйте запросы DeepSeek в изображения

• Нажмите кнопку \"+\", если хотите загрузить эталонные изображения. Возможно, у вас есть примеры стиля, которого вы хотите достичь, или конкретные элементы, которые вы хотите использовать в качестве вдохновения для ИИ. Этот шаг необязателен, но полезен.
• Чтобы выбрать модель Seedream или Nano Banana, нажмите \"Model.\" Каждая из них имеет свои сильные стороны. Если вы не уверены, какую из них использовать, просто оставьте выбор на Auto, и Pippit сам решит.
• Выберите нужное \"соотношение сторон.\" Квадратный формат для публикаций в социальных сетях, горизонтальный для веб-сайтов, вертикальный для экранов телефона — все, что подходит вашему проекту.
• Нажмите \"Generate\" и немного подождите, пока ИИ Pippit создаст изображение на основе всего, что вы описали.

Попробуйте запрос от DeepSeek: Собака бежит по открытому парку, уши подняты в движении, рот слегка приоткрыт, лапы размыты из-за скорости. Фон растягивается в полосы зеленого и коричневого, пока камера пытается сохранить фокус. Солнечный свет вспыхивает через тело пятнами. Съемка с рук, быстрая выдержка, но несовершенное отслеживание, видимый шум в затененных областях, сохраненное размытие движения для реалистичности.

3
1. Экспортируйте ваше изображение

• Проверьте сгенерированный результат из подсказки DeepSeek. Вы можете настроить детали подсказки, чтобы создать больше изображений в разных стилях.
• Используйте внутренние инструменты для тонкой настройки содержания изображения в соответствии с вашими потребностями.
• Нажмите «Скачать» для сохранения изображения на ваше устройство.

Заключение

Итак, давайте подведем итоги того, что мы здесь рассмотрели. Мы рассмотрели текущий ассортимент DeepSeek и изучили, что ожидается в версии V4, которая выглядит как серьезное обновление благодаря контекстному окну на миллион токенов, архитектуре памяти Engram и точной ориентации на задачи программирования. Эти улучшения делают его более способным справляться со сложными проектами и большими наборами данных. Это ясно показывает, что DeepSeek продвинулся далеко всего за пару лет. Теперь это основной инструмент для серьезных задач программирования, исследований и решения проблем.

Часто задаваемые вопросы

Что особенного в модели DeepSeek V3?

Модель DeepSeek V3 выделяется своей способностью обрабатывать очень большие объемы данных, с контекстным окном до 128 тысяч токенов, что позволяет ей читать и анализировать длинные документы или базы кода. Он использует дизайн Mixture-of-Experts (MoE), который делает его быстрым и эффективным, активируя только необходимые части модели. V3 также обладает иерархической памятью для запоминания важной информации, системой привязки к истине для уменьшения ошибок и передовыми методами обучения, улучшающими качество текста и производительность.

Какие модели включены в список моделей DeepSeek?

Линейка моделей DeepSeek включает V2 для улучшенного контекста и рассуждения, V3 с окном в 128 тысяч токенов и MoE, а также V3.1 для более глубокого анализа. Существует также модель V3.2- Speciale, которая хорошо подходит для задач рассуждения и решения задач на уровне соревнований. Серия R1 фокусируется на пошаговом логическом рассуждении.

Как DeepSeek справляется с задачами длинного контекста?

Модель DeepSeek AI обрабатывает длинный контекст с помощью механизмов разреженного внимания, которые выбирают только наиболее релевантные токены, вместо того чтобы сравнивать всё со всем. Это делает обработку длинного контекста намного быстрее, при этом обеспечивая высокое качество вывода. V3.2 и предстоящая V4 могут обрабатывать более миллиона токенов, что означает, что они могут работать с целыми базами кода или массивными документами за один раз.

Будет ли DeepSeek V4 с открытым исходным кодом?

На данный момент DeepSeek официально не подтвердил, будет ли V4 полностью с открытым исходным кодом. Однако у DeepSeek есть четкая тенденция предоставлять свои модели и веса в открытый доступ. Итак, основываясь на их опыте с V2, V3 и R1, вполне вероятно, что V4 последует той же модели, когда он выйдет в середине февраля.

Можно ли использовать модели DeepSeek локально?

Да, вы можете запускать модели DeepSeek локально. У V3 и V3.1 есть открытые веса, которые вы можете скачать и запустить на своем процессоре или графическом процессоре. Меньшие облегченные версии R1, такие как модели с 7B, 14B и 32B параметрами, работают на обычном потребительском оборудовании. Ожидается, что V4 будет работать на двух RTX 409 или одном RTX 5090 благодаря своему дизайну Mixture-of-Experts.