DeepSeek V4 Model Szczegółowy opis: Skala parametrów, możliwości i wydajność
DeepSeek V4 Model przesuwa granice długiego kontekstu na poziom milionowy i wprowadza natywną multimodalność wraz z nową architekturą. W tym artykule przedstawiamy zwięzły, szczegółowy opis skali parametrów, możliwości i wydajności modelu DeepSeek V4.
1. Parametry i architektura
- Skala: Pełna wersja V4 to około 1 bilion parametrów MoE, z aktywowanymi parametrami około 32 miliardów; V4 Lite to około 200B i jest już dostępna.
- Kontekst: Zwiększony z 128K do 1 miliona tokenów, co zwiększa użyteczność dla całych baz danych, długich dokumentów i wieloetapowych Agentów.
- Architektura: Warunkowa pamięć Engram, rzadka uwaga DSA, ulepszone hiperpołączenia mHC – wszystko to pozwala kontrolować koszty i zwiększać stabilność przy długim kontekście.
2. Kluczowe możliwości
- Natywna multimodalność: Ujednolicone modelowanie tekstu, obrazów i wideo, z obsługą generowania obrazów z tekstu, generowania wideo z tekstu oraz wnioskowania między modalnościami.
- Kodowanie: Wyciekły wyniki SWE-bench Verified na poziomie około 83.7%, model posiada globalne, inżynierskie myślenie.
- Koszty: Przewaga kosztowa w inferencji w porównaniu z konkurencją, co sprzyja zastosowaniom 7×24 Agentów i skalowaniu.
3. V4 Lite vs Pełna wersja
Obecnie dostępna jest V4 Lite; pełna wersja ma mieć wyższą liczbę parametrów i możliwości – szczegóły należy potwierdzać u oficjalnego źródła. Kierunkiem rozwoju DeepSeek V4 Model jest długi kontekst + natywna multimodalność + efektywność kosztowa.
Aby bezpośrednio wypróbować DeepSeek V4, kliknij przycisk poniżej.