Lahat ng Alam Namin Tungkol sa Paparating na DeepSeek V4

Isang mabilisang pagtingin sa kasalukuyang mga modelo ng DeepSeek

Tingnan natin ang lahat ng modelo ng DeepSeek muna, upang magkaroon ka ng ideya kung ano ang talagang nilikha ng kumpanya:

1
1. DeepSeek-V2 (pangkaraniwang LLM)

Ang modelong ito ay inilabas noong Mayo 2024 at may kabuuang 236 bilyong parameters, ngunit 21 bilyon lamang ang aktibo kapag nagpoproseso ng bawat token. Itinayo ito gamit ang Mixture of Experts, na karaniwang nangangahulugang ang modelo ay pumipili ng partikular na bahagi ng sarili nito upang pamahalaan ang iba't ibang gawain imbes na gamitin ang lahat ng sabay-sabay. Ginagawa nitong mas epektibo ito.

Kayang pamahalaan ng DeepSeek-V2 ang konteksto hanggang sa 128,000 token. Magaling ito sa pangkalahatang gawain sa wika at pag-code. Ang pinakamagandang bagay dito ay nagkakahalaga lamang ito ng humigit-kumulang 42.5% mas mura ang pagsasanay kaysa sa mga naunang modelo at gumagamit ng 93.3% mas kaunting memorya habang ginagamit.

2
1. DeepSeek-V3 (malaking modelo ng wika na may matibay na kakayahan sa pangangatwiran)

Ang modelong V3 na ito ay malaki ang inabante. Ang DeepSeek-V3 ay may kabuuang 671 bilyong mga parameter na may 37 bilyong aktibo bawat token. Inilabas ito noong Disyembre 2024 at talaga namang ikinagulat ng lahat.

Sa aspeto ng performance, nakikipagkumpitensya ito sa mga saradong modelo tulad ng GPT-4. Malakas ito sa mga gawain sa matematika at programming. Ang modelo ay open source sa ilalim ng MIT license, ibig sabihin, maaaring gamitin ito ng sinuman para sa komersyal na layunin o baguhin ito.

3
1. DeepSeek-V3.1 at V3.2 (mga update na may pinahusay na kakayahan sa paghawak ng konteksto at performance)

Ang V3.1 ay parang naging tulay na hakbang. Hindi masyadong maraming impormasyon tungkol dito sa publiko, ngunit ito ay pangunahing pagpapabuti sa V3.

V3.2 ang kasalukuyang pangunahing modelo. Inilabas ito noong huli ng 2025. Ito ay nagpapakilala ng tinatawag na DeepSeek Sparse Attention (DSA), na nagpapababa ng gastusin sa pagkalkula habang pinapanatili ang mataas na kalidad, lalo na para sa mahahabang konteksto.

Sa pamamagitan ng mga pagpapahusay sa reinforcement learning, ang V3.2 ay nagpeperform sa antas na maihahambing sa GPT-5. Mayroon talaga silang dalawang bersyon. Ang regular na V3.2 ay balanse at epektibo. Pagkatapos, mayroon ang V3.2-Speciale, na maxed-out ang kakayahan sa pangangatwiran at nakikipagsabayan sa Gemini 3.0 Pro. Nakakuha ang Special na bersyon ng gold medal na antas ng performance sa 2025 International Math Olympiad at iba pang kompetisyon.

V3.2 ang kanilang unang modelo na isinama ang pangangatwiran direkta sa paggamit ng mga kasangkapan. Kaya nitong mag-isip ng sunod-sunod habang gumagamit ng panlabas na mga kasangkapan. Maganda para sa paggawa ng mga AI agents.

4
1. DeepSeek-R1 (model na nakatuon sa pangangatwiran)

Ang R1 ay tungkol lahat sa pangangatwiran. Gumagamit ito ng purong reinforcement learning nang walang supervised fine-tuning sa umpisa, na nagbibigay-daan sa model na tuklasin ang sarili nitong mga pattern ng pangangatwiran sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali. Ito ay naiiba kung paano sinasanay ang karamihan sa mga modelo.

Ipinapakita ng modelo ang sariling beripikasyon, pagmumuni-muni, at bumubuo ng mahahabang kadena ng pag-iisip. Kapag nilulutas nito ang mga problema, makikita mo talaga ang proseso ng pag-iisip nito. Hinahati-hati nito nang paisa-isang hakbang.

Malakas ang pagganap. Umaabot ito ng 79.8% sa American Invitational Mathematics Examination at 97.3% sa MATH-500. Para sa coding, nararating nito ang 2,029 Elo rating sa mga hamon sa pagpoprograma. Ito ay nakikipagkumpitensya sa modelong o1 ng OpenAI.

Ang talagang kawili-wiling bahagi ay ang gastos. Ang paggamit ng DeepSeek R1 ay nagkakahalaga ng humigit-kumulang $8 kada milyong token, habang ang o1 ng OpenAI ay nagkakahalaga ng $15 kada milyong input tokens at $60 kada milyong output tokens. Kaya mas mura ito.

Tulad ng iba pang mga modelo ng V3, ang R1 ay itinayo sa ibabaw ng DeepSeek-V3-Base at sinusuportahan ang komersyal na paggamit sa ilalim ng lisensyang MIT.

Balita tungkol sa paparating na modelo ng coding AI: DeepSeek V4

Inaabangang petsa ng paglabas ng DeepSeek V4

Nilalayon ng DeepSeek ang gitna ng Pebrero 2026 bilang petsa ng paglabas ng V4, marahil sa paligid ng Pebrero 17, na tumutugma sa Lunar New Year. Iyan ang parehong estratehiyang panahon na ginamit nila sa kanilang modelong R1. Hindi pa ito opisyal na kinumpirma ng DeepSeek, ngunit ayon sa mga ulat mula sa mga taong may kaalaman sa proyekto, itong panahon ang inilalabas na balita.

Medyo tahimik ang kumpanya tungkol dito sa publiko, pero maraming bulung-bulungan mula sa mga developer na sumusubaybay sa mga update sa GitHub at mga research paper. Ang pagsusuri ng kanilang FlashMLA codebase ay nagpapakita ng isang bagong model identifier na tinatawag na "MODEL1" na lumabas ng 28 beses sa kanilang mga file, na iniisip ng mga tao na marahil ito ang V4. Kaya't basically, asahan ito bandang kalagitnaan ng Pebrero, marahil sa mga susunod na linggo, ngunit wala pa ring tiyak na petsa.

Mga inobasyon sa arkitektura ng DeepSeek V4

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

Ang DeepSeek mHC ay isang bagong arkitektura at pamamaraan ng pagsasanay upang gawing mas madali at mas matatag ang pagsasanay ng malalaking neural networks, halimbawa, malalaking language models. Ito ang pangunahing koneksyon ng DeepSeek upang higpitan ang mga natutunang connection matrices sa isang manifold ng doubly stochastic matrices na ang bawat hanay at kolum ay may kabuuang halaga na 1. Nakakatulong ito upang mapanatili ang pagsasanay na matatag at tama ang kilos gamit ang hyper-connections sa pamamagitan ng pagpigil sa mga gradient at signal magnitudes mula sa pag-explode habang palalim nang palalim ang network.

2
1. Engram memory architecture para sa mas mabilis na pagkuha

Isang pangunahing bagong bahagi ng DeepSeek V4 ay ang Engram, isang memory system na nag-iimbak ng mga pattern at impormasyon sa paraang madaling mahanap. Maaaring magamit ng modelo ang nakaimbak na datos gamit ang mabilisang paghahanap. Nagbibigay-daan ito upang mas maaalala ang mahabang mga sekwensya at mapanatili ang konsistensiya ng pangangatwiran sa mahahabang gawain. Pinapalaya rin nito ang modelo upang makapagtuon sa bagong impormasyon sa halip na maalala ang lumang mga datos.

3
1. Mga teknolohiya ng advanced na atensyon at katumpakan

Ang modelo ay nagdaragdag ng mga pagbabago sa kung paano ito nagbabayad-pansin sa mahahalagang bahagi ng input. Ang mga bagong paraan ng atensyon tulad ng sparse attention ay nagbibigay-daan sa modelo na humawak ng mahahabang sekwensya nang hindi masyadong bumabagal. Ang mga teknolohiya ng katumpakan tulad ng mixed numeric formats ay nagpapatingkad sa kawastuhan ng mga kalkulasyon habang gumagamit ng mas kaunting memorya. Ang mga pagbabagong ito ay nagbibigay-daan sa V4 na mag-isip nang mas malinaw ukol sa mga komplikadong problema tulad ng mahabang lohika ng code o naka-layer na mga dokumento.

4
1. Halo-ng-mga-eksperto

Ang DeepSeek V4 ay patuloy na gumagamit ng istruktura ng halo‑ng‑mga‑eksperto (MoE). Sa disenyo na ito, maraming maliliit na ekspertong module ang modelo at inaaktiba lamang nito ang pinakamahalaga para sa bawat gawain. Pinapayagan nitong mag-scale up ang sistema nang hindi inaaktibong lahat ng bahagi sa lahat ng oras. Sa MoE, nananatiling epektibo ang V4 kahit na lumalaki sa laki at kakayahan. Pinagsama sa Engram, pinapayagan ng istrukturang ito ang modelo na ibalanse ang memorya at computation sa isang makapangyarihang paraan.

Pangunahing kakayahan ng DeepSeek V4 kumpara sa mga nakaraang modelo

Magiging malaking pagtalon ang modelong DeepSeek 1 mula sa mga luma nitong bersyon. Ang mga pangunahing upgrade na inaasahan sa bagong modelong ito ay kinabibilangan ng:

1
1. Malakas na pokus sa pag-code

Ang DeepSeek V4 ay binuo una at pinakamahalaga para sa gawaing software engineering. Ipinapakita ng mga panloob na pagsubok na ang V4 ay mas mahusay kaysa sa Claude at GPT na mga modelo sa pagbuo ng code na may mahabang konteksto. Mahahawakan nito ang napakahabang pag-unawa sa code, debugging, at refactoring sa iba't ibang wika at sistema. Dapat makatulong ang modelo sa mga gawain tulad ng pagsubaybay sa mga bug, pagsusulat ng mga pagsubok, at pagpapaliwanag ng komplikadong code. Ginagawa ng pokus na ito na mas kapaki-pakinabang para sa mga taga-develop kumpara sa mga pangkalahatang‑layunin na AI na modelo.

2
1. Suporta para sa mahabang konteksto

Ang V4 ay dinisenyo upang magbasa at magtrabaho sa napakalaking dami ng teksto o code sa isang beses. Karamihan sa mga AI model ay nauubusan ng memorya pagkatapos ng ilang daang libong token. Nakaplano ang DeepSeek V4 na suportahan ang mga konteksto na higit sa 1 milyong token, na nagbibigay-daan dito upang mahawakan ang buong codebase, mahahabang dokumento, o malalaking set ng data nang hindi kinakailangang hatiin ito sa mas maliliit na bahagi. Pinapalakas nito ang kontinuwidad at pinipigilan ang model na makalimutan ang naunang impormasyon.

3
1. Pinahusay na kahusayan sa pag-compute

Sa likod ng eksena, gumagamit ang V4 ng matatalinong pagbabago sa engineering upang mabawasan ang dami ng computation na kailangan nito. Halimbawa, gumagamit ito ng mga sparse attention methods na tumutok sa computational na kapangyarihan kung saan ito pinakamahalaga sa halip na sa bawat posibleng interaksyon. Ito ay nangangahulugan na ang model ay maaaring magpatakbo ng mahahabang konteksto gamit ang mas kaunting memorya at enerhiya.

4
1. Pangangatwiran gamit ang maraming file

Isang malaking pag-unlad ay ang kakayahan ng modelo na maunawaan kung paano magkaugnay ang maraming file. Sa halip na basahin ang isang file lamang kada pagkakataon, inaasahang masusubaybayan ng V4 ang imports, functions, definitions, at references sa buong proyekto. Pinahihintulutan nitong suriin ang dependencies, matukoy ang mga error na sumasaklaw sa maraming file, at magbigay ng mga mungkahi para sa refactoring na gumagana sa buong sistema.

Maikling Pagsusuri ng Pippit: ipakita ang iyong DeepSeek prompts

Ang Pippit ay isang AI tool na nag-aalok ng video generator at isang AI design tool upang lumikha ng mga imahe at video. Kaya, kapag ginamit mo ang DeepSeek upang sumulat ng detalyadong prompt, ideya, o script, maaari mong dalhin ang teks na iyon sa Pippit upang lumikha ng visuals o video. Binabasa ng advanced na text-to-image o video model ng Pippit ang prompt at gumagawa ng social clips, product showcases, o story visuals na sumasalamin sa mga prompt na nilikha mo sa DeepSeek.

Bakit piliin ang Pippit upang ipakita ang iyong DeepSeek prompts

1
1. Multimodel na pagbuo ng video bilang tugon sa DeepSeek Prompts

Pinapahintulutan ka ng Pippit na maglagay ng mga prompt na binuo ng DeepSeek gamit ang link ng pahina ng produkto, PowerPoint, o lokal na video, at agad itong gawing mga highlight ng produkto, mga viral na TikTok, nakakaengganyo na reels, o nakakatuwang meme videos. Gumagamit ang plataporma ng iba't ibang modelo ng AI depende sa kailangan mo. Maaaring gamitin ang Veo 3.1, Sora 2, Agent mode, o Lite mode, pumili ng anumang haba, at itakda ang wika ng video.

1
1. Ipakita sa visual ang mga prompt ng imahe ng AI mula sa DeepSeek para sa anumang paggamit

Gamit ng Pippit ang pinakabagong mga modelo, Nano Banana Pro at Seedream 4.5, upang makabuo ng mataas na kalidad, nako-customize na mga visual mula sa mga simpleng text prompt na binuo ng malalaking modelo ng wika tulad ng DeepSeek. Naiintindihan ng kasangkapan sa disenyo ng AI ang wika nang mahusay at naipapahayag ang iyong layunin sa pamamagitan ng malinaw na detalye, balanseng ilaw, at maayos na mga tekstura. Maaari kang mag-upload ng mga larawan bilang reference, ayusin ang mga ratio ng aspeto, at i-customize ang lahat mula sa mga kulay hanggang sa mga tiyak na elemento na nais mong isama.

Paano gawing mga video sa Pippit ang mga prompt ng DeepSeek

Maaari mong i-click ang link sa ibaba at sundan ang tatlong hakbang na ito upang lumikha ng mga clip para sa social media, mga ad, at iba pa gamit ang Pippit sa paggamit ng mga prompt na ginawa mo sa DeepSeek:

1
1. Buksan ang Video generator

• Una, kailangan mong mag-sign up para sa isang Pippit account. Maaari mong gamitin ang iyong pag-login sa Google, TikTok, o Facebook, alinman ang mas madali para sa iyo.
• Kapag nasa loob ka na, i-click ang "Video generator" mula sa kaliwang navigation panel.
• Ngayon makikita mo ang isang text field kung saan maaari mong ipasok ang iyong prompt na nalikha ng DeekSeek.

2
1. Bumuo ng iyong video mula sa mga prompt ng DeepSeek.

• Pindutin ang "Magdagdag ng media at higit pa" kung nais mong mag-upload ng mga larawan, video clips, o anumang reference material.
• I-click ang "Pumili ng modelo" upang pumili ng iyong modelo batay sa uri ng video na kailangan mo. Ang Lite mode ay gumagana para sa mabilisang marketing videos, ang Agent mode ay maganda para sa mga malikhaing bagay, mahusay ang Veo 3.1 sa realistic na mga video, at ang Sora 2 ay para sa mas pinong nilalaman.
• Kung gumagamit ka ng agent mode, maaari mong i-click ang "Mag-upload ng reference video" upang ipakita sa AI ang istilo na nais mong likhain muli.
• Buksan ang "I-customize ang mga setting ng video" upang baguhin ang haba. Itakda ito sa anumang angkop para sa iyong proyekto, mula 15 segundo hanggang ilang minuto.
• Maaari ka ring pumili ng iyong wika dito kung nais mo ng voiceovers o captions.
• Kapag mukhang tama na ang lahat, i-click ang "Generate" at hayaang lumikha ng video ang Pippit. Magdadagdag ito ng mga animation, transition, at mga epekto batay sa iyong inilagay na prompt.

Subukan ang prompt mula sa DeepSeek: Gumawa ng mataas na kalidad na video ng maliit na aso na sumasayaw sa modernong sala. Ang eksena ay isang maaliwalas na loob ng tahanan na may malalaking bintana at malambot na sinag ng umaga na nagbibigay ng natural na lilim sa sahig na kahoy. Nakatayo ang aso sa dalawang paa nito at gumagawa ng masayang galaw mula kaliwa't kanan, umiikot sa maliit na bilog at umaabot sa hangin nang ritmo. Ang kamera ay gumagamit ng mabagal na handheld-style pan mula kaliwa pakanan na may bahagyang natural na galaw. Mainit na pag-color grade, makatotohanang galaw, masayang mood.

3
1. I-export at ibahagi

• Piliin ang "I-edit pa" upang buksan ang editor ng video sa loob para sa karagdagang pagpapahusay ng nilalaman ng iyong video.
• I-click ang "I-download" upang mai-save ang video sa iyong computer.
• Kung gusto mong ibahagi ito kaagad, i-click ang "I-publish" upang awtomatikong i-schedule at i-post ang iyong video sa mga social media platform tulad ng TikTok, Facebook, at Instagram.

Paano gawing mga larawan ang mga DeepSeek prompt sa Pippit

Sundin ang mga hakbang na ito upang gawing mga larawan ang mga AI image prompt na nabuo ng DeepSeek para sa mga poster, flyer, wallpaper, post sa social media, o paggawa ng likhang sining.

1
1. Buksan ang AI design tool

• I-click ang "Image studio" sa ilalim ng "Creation.
• I-click ang "AI design" sa ilalim ng "Level up marketing images.
• Sabihin sa DeepSeek kung anong klase ng larawan ang gusto mo, at pagkatapos ay kopyahin ang prompt na iyon at gamitin ito sa Pippit.

2
1. I-convert ang mga prompt ng DeepSeek sa mga larawan

• I-click ang button na \"+\" kung nais mong mag-upload ng mga larawan ng sanggunian. Maaaring mayroon kang mga halimbawa ng estilo na nais mong makamit, o tiyak na mga elemento na nais mong gamitin ng AI bilang inspirasyon. Ang hakbang na ito ay opsyonal ngunit kapaki-pakinabang.
• Upang pumili sa pagitan ng Seedream o Nano Banana na modelo, i-click ang \"Model.\" Ang bawat isa ay may iba't ibang lakas. Kung hindi ka sigurado kung alin ang gagamitin, hayaan na lang ito sa Auto at hayaan ang Pippit na magpasya.
• Piliin ang \"aspect ratio\" na kailangan mo. Square para sa mga post sa social media, landscape para sa mga website, portrait para sa mga screen ng telepono, kahit ano ang akma sa iyong proyekto.
• I-click ang \"Generate\" at maghintay nang kaunti habang nililikha ng AI ng Pippit ang iyong imahe ayon sa lahat ng iyong inilalarawan.

Subukan ang prompt mula sa DeepSeek: Isang asong tumatakbo sa isang bukas na parke, nakataas ang mga tainga sa kalagitnaan ng galaw, bahagyang nakabukas ang bibig, at malabo ang mga paa dahil sa bilis. Ang background ay umaabot sa mga linya ng berde at kayumanggi habang nagtatangka ang camera na mag-focus. Kumikislap ang liwanag ng araw sa katawan sa pira-pirasong lugar. Kinunan gamit ang kamay, mabilis na shutter ngunit di-perpektong pagsubaybay, kita ang ingay sa mga madilim na lugar, motion blur na iniwan upang mapanatili ang realism.

3
1. I-export ang iyong imahe

• Suriin ang nalikhang resulta mula sa DeepSeek prompt. Maaari mong ayusin ang mga detalye ng iyong prompt upang makabuo ng mas maraming imahe sa iba't ibang estilo.
• Gamitin ang mga panloob na tools upang maayos na maiangkop ang iyong nilalaman ng imahe batay sa iyong mga pangangailangan.
• I-click ang "Download" upang i-save ang iyong imahe sa iyong lokal na device.

Kongklusyon

Kaya balikan natin ang mga napag-usapan natin dito. Tiningnan natin ang kasalukuyang lineup ng DeepSeek at sinuri ang mga darating sa V4, na nagiging isang seryosong pag-upgrade sa pamamagitan ng milyon-token na context window, Engram memory architecture, at masusing pagtuon sa mga coding na gawain. Ang mga pagpapabuting ito ay ginagawa itong mas kakayanan sa paghawak ng kumplikadong mga proyekto at malalaking datasets. Ipinapakita nito na malayo na ang narating ng DeepSeek sa loob lamang ng ilang taon. Ngayon, ito na ang pangunahing gamit para sa seryosong coding, pananaliksik, at mga gawain sa paglutas ng problema.

Mga Madalas na Itanong

Ano ang espesyal sa DeepSeek V3 na modelo?

Ang modelong DeepSeek V3 ay namumukod-tangi dahil sa kakayahan nitong hawakan ang napakalalaking input, na may context window na umaabot hanggang 128K tokens, na nagpapahintulot dito na basahin at suriin ang mahahabang dokumento o codebases. Gumagamit ito ng disenyo na Mixture-of-Experts (MoE), na pinapanatiling mabilis at epektibo sa pamamagitan ng pag-aactivate lamang ng bahagi ng modelo kapag kinakailangan. Ang V3 ay mayroon ding hierarchical memory upang maalala ang mahalagang impormasyon, isang truth-anchoring system upang mabawasan ang mga pagkakamali, at advanced na mga teknik ng pagsasanay na nagpapabuti sa kalidad ng teksto at pagganap.

Anong mga modelo ang kasama sa listahan ng mga modelo ng DeepSeek?

Kasama sa lineup ng modelo ng DeepSeek ang V2 para sa pinabuting konteksto at pangangatwiran, V3 na may 128K-token window at MoE, at V3.1 para sa mas malalim na pangangatwiran. Mayroon ding V3.2-Speciale na modelo, na mahusay para sa mga gawain sa pangangatwiran at sa kompetisyon-level na paglutas ng mga problema. Ang serye ng R1 ay nakatuon sa lohikal na pangangatwiran nang hakbang-hakbang.

Paano hinahawakan ng DeepSeek ang mga gawain na may mahabang konteksto?

Hinahawakan ng modelo ng DeepSeek AI ang mahabang konteksto sa pamamagitan ng paggamit ng mga mekanismo ng sparse attention, na pumipili lamang ng pinaka-nauugnay na mga token sa halip na ikumpara ang lahat sa lahat ng iba pa. Ginagawa nitong mas mabilis ang pagproseso ng mahabang konteksto, habang nagbibigay ng mataas na kalidad na output. Ang V3.2 at ang paparating na V4 ay maaaring magproseso ng mahigit sa isang milyong token, na nangangahulugang maaari nilang pamahalaan ang buong mga codebase o malalaking dokumento nang sabay-sabay.

Bubuksan ba ang DeepSeek V4 bilang open source?

Sa ngayon, walang opisyal na kumpirmasyon mula sa DeepSeek kung magiging ganap na open source ang V4. Gayunpaman, may malinaw na pattern ang DeepSeek ng paggawa ng kanilang mga modelo at weights na available sa publiko. Kaya batay sa kanilang track record sa V2, V3, at R1, malamang na susunod din ang V4 sa parehong pattern kapag inilabas ito sa kalagitnaan ng Pebrero.

Maaari bang gamitin ang mga modelo ng DeepSeek nang lokal?

Oo, maaari mong patakbuhin ang mga modelo ng DeepSeek nang lokal. Ang V3 at V3.1 ay may open weights na maaari mong i-download at patakbuhin sa sariling CPU o GPU. Ang mas maliliit na distilled na bersyon ng R1, tulad ng 7B, 14B, at 32B na parameter models, ay gumagana sa karaniwang consumer hardware. Inaasahang tatakbo ang V4 sa dual RTX 409s o isang RTX 5090 salamat sa disenyo nitong Mixture-of-Experts.