DeepSeek V4 Model 详解: ขนาดพารามิเตอร์ ความสามารถ และประสิทธิภาพ
DeepSeek V4 Model ขยายขอบเขตบริบทยาวไปสู่ระดับล้านโทเค็น และนำเสนอความสามารถมัลติโมดัลแบบเนทีฟพร้อมสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด บทความนี้จะอธิบายอย่างละเอียดเกี่ยวกับ ขนาดพารามิเตอร์ ความสามารถ และประสิทธิภาพ ของ DeepSeek V4
1. พารามิเตอร์และสถาปัตยกรรม
- ขนาด: V4 เวอร์ชันเต็มมีพารามิเตอร์ประมาณ 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ในรูปแบบ MoE โดยมีพารามิเตอร์ที่ถูกกระตุ้นใช้งานประมาณ 32 พันล้านพารามิเตอร์ ส่วน V4 Lite มีประมาณ 200B และได้เปิดตัวแล้ว
- บริบท: เพิ่มจาก 128K เป็น 1 ล้านโทเค็น ทำให้ใช้งานได้ดีขึ้นกับทั้งคลังข้อมูล เอกสารยาว และ Agent แบบหลายรอบ
- สถาปัตยกรรม: Engram สำหรับความจำแบบมีเงื่อนไข, DSA สำหรับความสนใจแบบเบาบาง, และ mHC สำหรับการเชื่อมต่อยิ่งยวดที่ได้รับการปรับปรุง ช่วยควบคุมต้นทุนและเพิ่มความเสถียรภายใต้บริบทยาว
2. จุดสำคัญของความสามารถ
- มัลติโมดัลแบบเนทีฟ: การสร้างแบบจำลองแบบรวมสำหรับข้อความ ภาพ และวิดีโอ รองรับการสร้างภาพจากข้อความ การสร้างวิดีโอจากข้อความ และการให้เหตุผลข้ามโมดัล
- โค้ด: มีคะแนน SWE-bench Verified ที่รั่วไหลออกมาประมาณ 83.7% มีความคิดเชิงวิศวกรรมภาพรวม
- ต้นทุน: มีข้อได้เปรียบด้านต้นทุนการอนุมานเมื่อเทียบกับคู่แข่ง เหมาะสำหรับการใช้งาน Agent แบบ 7×24 และการประยุกต์ใช้ในระดับใหญ่
3. V4 Lite และเวอร์ชันเต็ม
ปัจจุบันได้เปิดตัว V4 Lite แล้ว ส่วนเวอร์ชันเต็มคาดว่าจะมีพารามิเตอร์และความสามารถที่สูงกว่า โปรดยึดตามข้อมูลทางการเป็นหลัก เส้นทางของ DeepSeek V4 Model คือ บริบทยาว + มัลติโมดัลแบบเนทีฟ + ประสิทธิภาพต้นทุน
หากต้องการทดลองใช้ DeepSeek V4 โดยตรง สามารถคลิกปุ่มด้านล่างได้