Усе, що ми знаємо про майбутній DeepSeek V4

Швидкий огляд поточних моделей DeepSeek

Спочатку давайте поглянемо на всі моделі DeepSeek, щоб ви мали уявлення про те, що компанія дійсно створила:

1
1. DeepSeek-V2 (загальна модель мовного навчання)

Ця модель з'явилася у травні 2024 року і має загалом 236 мільярдів параметрів, але лише 21 мільярд з них активні при обробці кожного токена. Вона побудована з використанням методики "змішування експертів", що фактично означає, що модель вибирає специфічні частини себе для виконання різних завдань замість використання всього комплекту одночасно. Це робить її набагато ефективнішою.

DeepSeek-V2 може обробляти контекст до 128,000 токенів. Вона добре справляється із загальними мовними завданнями та кодуванням. Найкраще те, що навчання коштує приблизно на 42.5% менше, ніж у попередніх моделей, і використовує на 93.3% менше пам'яті під час використання.

2
1. DeepSeek-V3 (велика мовна модель із сильними можливостями логічного мислення)

Ця модель V3 є великим оновленням. DeepSeek-V3 має 671 мільярд параметрів загалом, із 37 мільярдами активних на кожен токен. Модель вийшла у грудні 2024 року і, чесно кажучи, вразила всіх.

Щодо продуктивності, вона конкурує із закритими моделями, такими як GPT-4. Вона дійсно сильна у математичних і програмувальних завданнях. Модель є з відкритим кодом за ліцензією MIT, що означає, що її може використовувати будь-хто для комерційних потреб чи модифікації.

3
1. DeepSeek-V3.1 і V3.2 (оновлення з покращеною обробкою контексту та продуктивністю)

V3.1 була своєрідним проміжним кроком. Не багато публічної інформації про це, але фактично це було вдосконалення V3.

V3.2 є актуальною флагманською моделлю. Випущено в кінці 2025 року. Він вводить щось, що називається DeepSeek Sparse Attention (DSA), що знижує витрати на обчислення, водночас забезпечуючи високу якість, особливо для довгих контекстів.

Завдяки вдосконаленню через підкріплювальне навчання, V3.2 працює на рівні, порівнянному з GPT-5. Насправді у них є дві версії. Звичайна версія V3.2 збалансована та ефективна. А потім є V3.2-Speciale, яка максимально розвиває здатність до логіки і суперничає з Gemini 3.0 Pro. Спеціальна версія фактично отримала золото на Міжнародній математичній олімпіаді 2025 року та інших змаганнях.

V3.2 є їхньою першою моделлю, яка інтегрує логіку безпосередньо в використання інструментів. Тож вона може мислити крок за кроком, користуючись зовнішніми інструментами. Досить круто для створення AI-агентів.

4
1. DeepSeek-R1 (модель, орієнтована на розуміння)

R1 спрямована виключно на розуміння. Вона використовує чисте навчання з підкріпленням без початкового тонкого налаштування, що дозволяє моделі відкривати власні шаблони міркування через спроби та помилки. Це відрізняється від того, як зазвичай тренуються більшість моделей.

Модель демонструє самоперевірку, рефлексію та генерує довгі ланцюги міркувань. Коли вона розв'язує задачі, ви фактично можете бачити її процес мислення. Вона розкладає речі крок за кроком.

Продуктивність сильна. Модель досягає приблизно 79.8% на Американському запрошувальному математичному іспиті та 97.3% на MATH-500. Для програмування вона досягає рейтингу Ело в 2,029 на викликах програмування. Він конкурує з моделлю o1 від OpenAI.

Справді цікавий аспект — це вартість. Запуск DeepSeek R1 коштує близько $8 за мільйон токенів, тоді як o1 від OpenAI коштує $15 за мільйон вхідних токенів та $60 за мільйон вихідних токенів. Отже, це значно дешевше.

Як і інші моделі V3, R1 побудована на базі DeepSeek-V3-Base та підтримує комерційне використання за ліцензією MIT.

Новини про майбутню модель кодування ШІ: DeepSeek V4

Очікувана дата випуску DeepSeek V4

DeepSeek планує випуск V4 на середину лютого 2026 року, ймовірно, близько 17 лютого, що співпадає з Китайським Новим Роком. Це та сама стратегія вибору часу, яку вони використовували для моделі R1. Це поки не було офіційно підтверджено компанією DeepSeek, але звіти від людей, обізнаних у проєкті, вказують на цей часовий проміжок.

Компанія була досить тиха щодо цього публічно, але серед розробників, які відстежують оновлення на GitHub і наукові статті, було багато обговорень. Аналіз їхньої кодової бази FlashMLA показує новий ідентифікатор моделі під назвою "MODEL1", який з'являється 28 разів у їхніх файлах, і люди вважають, що це, ймовірно, V4. Тож, по суті, очікується, що це буде десь середина лютого, можливо, впродовж наступних кількох тижнів, але поки нічого точно не встановлено.

Інновації в архітектурі DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (Многовимірні обмежені гіперзв'язки)

DeepSeek mHC — це нова архітектура та метод навчання для полегшення та стабілізації навчання великих нейронних мереж, наприклад, великих мовних моделей. Це ключовий зв'язок DeepSeek, який обмежує матриці з'єднань, що навчаються, многовимірною множиною подвоєних стохастичних матриць, де рядки та стовпці мають ту ж саму суму, що і 1. Це забезпечує стабільність і правильну поведінку під час навчання з гіперзв'язками, запобігаючи виходу за межі значень градієнтів і сигналів, коли мережі стають глибшими.

2
1. Архітектура енґрамної пам’яті для швидшого відтворення

Основною новою частиною DeepSeek V4 є Engram — система пам’яті, яка зберігає шаблони та факти таким чином, щоб їх можна було швидко знайти. Модель може отримувати збережені дані за допомогою швидкого пошуку. Це дозволяє їй краще запам’ятовувати довгі послідовності та підтримувати послідовність міркувань під час тривалих завдань. Це також дає моделі можливість зосереджуватися на новій інформації, а не відтворювати старі факти.

3
1. Передові методи уваги та точності

Модель додає вдосконалення у спосіб, яким вона приділяє увагу важливим частинам даних. Нові методи уваги, такі як розріджена увага, дозволяють моделі працювати з довгими послідовностями, не знижуючи продуктивність надто сильно. Техніки точності, такі як змішані числові формати, роблять розрахунки більш точними, використовуючи менше пам’яті. Ці зміни дозволяють V4 чіткіше міркувати над складними завданнями, такими як логіка довгого коду чи багатошарові документи.

4
1. Модель-змішувач експертів

DeepSeek V4 продовжує використовувати структуру моделі-змішувача‑експертів (MoE). У цьому дизайні модель має багато невеликих експертних модулів і активує лише найбільш відповідні для кожного завдання. Це дозволяє системі масштабуватися без необхідності активувати всі її частини одночасно. З MoE, V4 залишається ефективною навіть при збільшенні розмірів і можливостей. У поєднанні з Engram ця структура дозволяє моделі збалансувати пам'ять і обчислення потужним способом.

Ключові можливості DeepSeek V4 у порівнянні з попередніми моделями

Модель DeepSeek 1 стане значним кроком вперед у порівнянні зі старими версіями. Основні оновлення, очікувані в цій новій моделі, включають:

1
1. Сильна увага до написання коду

DeepSeek V4 створений насамперед для роботи в галузі розробки програмного забезпечення. Внутрішні тести, як повідомляється, показують, що V4 перевершує як моделі Claude, так і GPT у генерації коду з довгим контекстом. Він оброблятиме розуміння дуже довгого коду, налагодження та рефакторинг у різних мовах і системах. Модель має допомагати з такими завданнями, як відстеження помилок, написання тестів і пояснення складного коду. Ця спрямованість робить її більш корисною для розробників порівняно із загальноцільовими моделями штучного інтелекту.

2
1. Підтримка довгого контексту

V4 розроблений для обробки та роботи з дуже великими обсягами тексту або коду за один раз. Більшість моделей ШІ виходять за межі пам'яті після кількох сотень тисяч токенів. DeepSeek V4 заплановано підтримувати контексти понад 1 мільйон токенів, що дозволяє працювати з цілими кодовими базами, довгими документами або великими наборами даних без їхнього розділення на менші частини. Це покращує зв'язність і запобігає забуванню моделі попередньої інформації.

3
1. Покращена обчислювальна ефективність

За лаштунками V4 використовує розумні інженерні зміни для зменшення необхідності в обчисленнях. Наприклад, він застосовує методи розрідженого увагою, які зосереджують обчислювальну потужність там, де це найважливіше, замість кожної можливої взаємодії. Це означає, що модель може працювати з тривалими контекстами, споживаючи менше пам'яті та енергії.

4
1. Мультифайлова логіка

Одне з важливих оновлень — це здатність моделі розуміти, як багато файлів пов'язані один з одним. Замість того щоб читати один файл за раз, V4 може відстежувати імпорти, функції, визначення та посилання в межах усього проєкту. Це дозволяє аналізувати залежності, знаходити помилки, які охоплюють кілька файлів, і пропонувати рекомендації з рефакторингу, що працюють для всієї системи.

Короткий огляд Pippit: візуалізуйте свої підказки DeepSeek

Pippit — це AI-інструмент, який пропонує генератор відео та інструмент для AI-дизайну для створення зображень і відео. Отже, коли ви використовуєте DeepSeek, щоб створити детальну підказку, ідею чи сценарій, ви можете перенести цей текст у Pippit для створення візуалів або відео. Розширена текстово-зображувальна або текстово-відео модель Pippit читає підказку і генерує соціальні кліпи, демонстрації продуктів або візуалізацію історій, які відображають ваші підказки, створені в DeepSeek.

Чому обрати Pippit для візуалізації ваших підказок DeepSeek

1
1. Мульти-модельне створення відео у відповідь на запити DeepSeek

Pippit дозволяє вводити запити, згенеровані DeepSeek, разом із посиланням на сторінку продукту, PowerPoint або локальне відео, і миттєво перетворювати це на продуктові огляди, вірусні TikTok-відео, захоплюючі ролики або смішні мем-відео. Платформа використовує різні моделі ШІ залежно від ваших потреб. Ви можете використовувати Veo 3.1, Sora 2, режим Agent або Lite-режим, вибирати будь-яку тривалість та налаштовувати мову відео.

1
1. Візуалізація AI-запитів зображень від DeepSeek для будь-яких потреб

Pippit використовує найновіші моделі, такі як Nano Banana Pro і Seedream 4.5, для генерації високоякісних та кастомізованих візуалізацій із простих текстових запитів, створених великими мовними моделями, такими як DeepSeek. Інструмент для AI-дизайну добре розуміє мову та фіксує ваші наміри з чіткими деталями, збалансованим освітленням та добре визначеними текстурами. Ви можете завантажувати референсні зображення, коригувати співвідношення сторін та налаштовувати все, від кольорів до конкретних елементів, які ви хочете включити.

Як перетворити підказки DeepSeek на відео в Pippit

Ви можете натиснути на посилання нижче і потім виконати три кроки, щоб створити кліпи для соціальних мереж, рекламні ролики та інше за допомогою Pippit, використовуючи підказки, які ви створюєте за допомогою DeepSeek:

1
1. Відкрити Генератор відео

• Спочатку вам потрібно зареєструвати обліковий запис Pippit. Ви можете використати свій обліковий запис Google, TikTok або Facebook — оберіть найбільш зручний для вас.
• Після входу натисніть «Генератор відео» в лівій панелі навігації.
• Тепер ви побачите текстове поле, у яке вводите свій запит, створений за допомогою DeekSeek.

2
1. Створіть своє відео за допомогою запитів DeepSeek.

• Натисніть "Додати медіа та більше", якщо хочете завантажити фото, відео кліпи або будь-які референсні матеріали.
• Натисніть "Обрати модель", щоб вибрати модель залежно від того, яке відео вам потрібно. Режим Lite підходить для швидких маркетингових відео, режим Agent підходить для творчих задумів, Veo 3.1 добре справляється з реалістичними відео, а Sora 2 створює більш вишуканий контент.
• Якщо ви використовуєте режим agent, ви можете натиснути "Завантажити референсне відео", щоб показати штучному інтелекту стиль, який ви хочете відтворити.
• Відкрийте "Налаштувати параметри відео", щоб змінити тривалість. Встановіть це на те, що має сенс для вашого проєкту, від 15 секунд до кількох хвилин.
• Тут ви також можете обрати свої мовні налаштування, якщо хочете озвучення або субтитри.
• Коли все виглядатиме правильно, натисніть «Сгенерувати», і Pippit створить ваше відео. Він додасть анімації, переходи та ефекти на основі того, що ви описали у своєму запиті.

Спробуйте запит від DeepSeek: Сгенерувати відео високої якості з невеликою собакою, яка танцює в сучасній вітальні. Сцена — затишний інтер'єр будинку з великими вікнами та м'яким ранковим сонячним світлом, яке створює природні тіні на дерев'яній підлозі. Собака стоїть на задніх лапах і виконує грайливі стрибки з боку в бік, обертаючись у невеликому колі та ритмічно махаючи лапами у повітрі. Камера використовує повільний панорамний рух вручну зліва направо з легким природним рухом. Тепла колірна корекція, реалістичний рух, радісний настрій.

3
1. Експорт і спільне використання

• Виберіть «Редагувати більше», щоб відкрити внутрішній відеоредактор і додатково покращити ваш відеоконтент.
• Натисніть «Завантажити», щоб зберегти відео на свій комп’ютер.
• Якщо ви хочете поділитися ним одразу, натисніть «Опублікувати», щоб автоматично запланувати й опублікувати ваше відео на платформах соціальних медіа, таких як TikTok, Facebook та Instagram.

Як перетворити підказки DeepSeek на зображення в Pippit

Виконайте ці кроки, щоб перетворити AI-підказки для зображень, створені DeepSeek, у плакати, листівки, шпалери, публікації в соціальних мережах або для створення художніх робіт.

1
1. Відкрийте інструмент дизайну AI

• Натисніть «Image studio» під «Creation».
• Натисніть «AI design» під «Level up marketing images».
• Скажіть DeepSeek, яке зображення вам потрібно, і потім скопіюйте цей запит і використайте його в Pippit.

2
1. Перетворіть запити DeepSeek на зображення

• Натисніть кнопку "+", якщо хочете завантажити референсні зображення. Можливо, у вас є приклади стилю, який вам подобається, або конкретні елементи, які ви хочете використати як натхнення для ШІ. Цей крок є необов'язковим, але корисним.
• Щоб обрати модель Seedream або Nano Banana, натисніть "Model". Кожна з них має свої переваги. Якщо ви не впевнені, яку використовувати, залиште на Auto, і Pippit вибере самостійно.
• Обирайте потрібне "співвідношення сторін". Квадрат для публікацій у соцмережах, ландшафтний формат для вебсайтів, портретний для екранів телефонів — що найбільше підходить для вашого проєкту.
• Натисніть "Generate" і трохи зачекайте, доки ШІ від Pippit створить ваше зображення на основі описаного вами.

Спробуйте підказку від DeepSeek: Собака біжить відкритим парком, вуха підняті у русі, рота трохи відкрита, лапи розмиті від швидкості. Тло розтягується у смуги зеленого та коричневого, коли камера намагається зберегти фокус. Сонячне світло мерехтить на тілі нерівними плямами. Знято з рук, висока швидкість затвора, але недосконале відстеження, видимий шум у затемнених зонах, розмиття руху залишено для збереження реалістичності.

3
1. Експортуйте своє зображення.

• Перевірте згенерований результат із підказки DeepSeek. Ви можете налаштувати деталі підказки, щоб створити більше зображень у різних стилях.
• Використовуйте внутрішні інструменти для тонкого налаштування вмісту зображення відповідно до ваших потреб.
• Натисніть «Завантажити», щоб зберегти зображення на свій локальний пристрій.

Висновок

Отже, підсумуймо, що ми тут розглянули. Ми ознайомилися з поточним асортиментом DeepSeek і дослідили, що з'явиться у версії V4, яка обіцяє бути серйозним оновленням із контекстним вікном на мільйон токенів, архітектурою пам'яті Engram і чітким фокусом на завданнях програмування. Ці покращення роблять його більш здатним обробляти складні проекти та великі набори даних. Це чітко показує, що DeepSeek досяг значного прогресу лише за кілька років. Зараз це основний інструмент для серйозного програмування, досліджень і вирішення проблем.

Часті запитання

Що особливого в моделі DeepSeek V3?

Модель DeepSeek V3 виділяється своєю здатністю обробляти дуже великі вхідні дані з контекстним вікном до 128K токенів, що дозволяє читати та аналізувати довгі документи чи бази коду. Він використовує дизайн Mixture-of-Experts (MoE), що забезпечує швидкість та ефективність, активуючи лише необхідні частини моделі. V3 також має ієрархічну пам’ять для запам’ятовування важливої інформації, систему прив’язки до правди для зменшення помилок та передові методи навчання, які покращують якість тексту й продуктивність.

Які моделі включені до списку моделей DeepSeek?

Лінійка моделей DeepSeek включає V2 для покращеного контексту та розуміння, V3 із 128K-токеновим вікном та MoE, а також V3.1 для глибшого розумування. Існує також модель V3.2-Speciale, яка добре справляється із завданнями розумування та вирішення задач на рівні змагань. Серія R1 зосереджується на поетапному логічному розумуванні.

Як DeepSeek справляється із задачами довгого контексту?

AI-модель DeepSeek обробляє довгий контекст за допомогою механізмів рідкісної уваги, які обирають лише найбільш релевантні токени, замість порівняння всього з усім. Це робить обробку довгого контексту набагато швидшою, забезпечуючи при цьому високоякісний результат. V3.2 і майбутній V4 можуть обробляти понад мільйон токенів, що означає, що вони можуть працювати з цілими кодовими базами або масивними документами за один раз.

Чи буде DeepSeek V4 відкритим кодом?

На даний момент DeepSeek офіційно не підтвердив, чи буде V4 повністю відкритим кодом. Однак DeepSeek має чітку тенденцію до публічного доступу своїх моделей і ваг. Отже, на основі їх попереднього досвіду із V2, V3 та R1, цілком ймовірно, що V4 слідуватиме тому ж шаблону, коли вийде в середині лютого.

Чи можна використовувати моделі DeepSeek локально?

Так, ви можете виконувати моделі DeepSeek локально. V3 та V3.1 мають відкриті ваги, які можна завантажити та використовувати на власному процесорі або графічному процесорі. Менші дистильовані версії R1, такі як моделі з параметрами 7B, 14B і 32B, працюють на стандартному споживчому обладнанні. Очікується, що V4 працюватиме на двох RTX 409 або одному RTX 5090 завдяки дизайну Mixture-of-Experts.