DeepSeek V4 Model: детальний огляд — масштаб параметрів, можливості та продуктивність
DeepSeek V4 Model розширює довгий контекст до мільйонів токенів і впроваджує нативну мультимодальність та нову архітектуру. У цій статті коротко розглядаються масштаб параметрів, можливості та продуктивність DeepSeek V4.
1. Параметри та архітектура
- Масштаб: Повна версія V4 має приблизно 1 трильон параметрів MoE, з активними параметрами близько 32 мільярдів; V4 Lite має близько 200 мільярдів і вже випущена.
- Контекст: Збільшено з 128K до 1 мільйона токенів, що робить роботу з цілими базами даних, довгими документами та багатоетапними агентами більш практичною.
- Архітектура: Умовна пам’ять Engram, розріджена увага DSA та покращені гіперзв’язки mHC дозволяють контролювати витрати та підвищити стабільність при роботі з довгим контекстом.
2. Ключові можливості
- Нативна мультимодальність: Уніфіковане моделювання тексту, зображень та відео з підтримкою генерації зображень і відео за текстом, а також кросмодальних міркувань.
- Код: Показник SWE-bench Verified становить приблизно 83.7%, що свідчить про інженерне системне мислення.
- Вартість: Вигідніша вартість виснову порівняно з конкурентами, що сприяє використанню агентів 7×24 та масштабованих застосувань.
3. V4 Lite та повна версія
Наразі випущена V4 Lite; очікується, що повна версія матиме більшу кількість параметрів і можливостей. Деталі слід уточнювати в офіційних джерелах. Шлях DeepSeek V4 Model — це довгий контекст + нативна мультимодальність + ефективність витрат.
Щоб одразу випробувати DeepSeek V4, натисніть кнопку нижче.