Подробный обзор модели DeepSeek V4: масштаб параметров, возможности и производительность
Модель DeepSeek V4 выводит длинный контекст на уровень в миллионы токенов и представляет нативную мультимодальность, а также новую архитектуру. В этой статье представлен краткий подробный обзор масштаба параметров, возможностей и производительности DeepSeek V4.
👉 Использовать Deepseek4 сейчас
1. Параметры и архитектура
- Масштаб: Полная версия V4 — около 1 триллиона параметров MoE, активируемых параметров — около 32 миллиардов; V4 Lite — около 200B, уже выпущена.
- Контекст: Увеличен с 128K до 1 миллиона токенов, что делает более пригодными для использования целые базы данных, длинные документы и многошаговые агенты.
- Архитектура: Условная память Engram, разреженное внимание DSA, улучшенные сверхсвязи mHC — всё это позволяет контролировать затраты и повышать стабильность при работе с длинным контекстом.
2. Ключевые возможности
- Нативная мультимодальность: Единое моделирование для текста, изображений и видео, поддержка генерации изображений и видео из текста, а также кросс-модальных рассуждений.
- Код: По неподтверждённым данным, результат на SWE-bench Verified составляет около 83.7%, модель обладает глобальным инженерным мышлением.
- Затраты: Стоимость вывода имеет преимущество по сравнению с конкурентами, что способствует использованию агентов 7×24 и масштабируемым приложениям.
3. V4 Lite и полная версия
В настоящее время выпущена V4 Lite; ожидается, что полная версия будет иметь большее количество параметров и более высокие возможности, точные данные — согласно официальной информации. Дорожная карта модели DeepSeek V4 — это длинный контекст + нативная мультимодальность + эффективность затрат.
Хотите напрямую испытать DeepSeek V4? Нажмите кнопку ниже.