ЦенообразованиеПроизводитель описывает API как обладающий высокой экономической выгодой; подчёркивается меньшая конфигурация для более быстрой работы и экономичного использования.
DEEPSEEK · ТРЕКЕР МОДЕЛИ
DeepSeek-V4
DeepSeek-V4 — версия v4 от DeepSeek. В превью модель опубликована и открыта; представлены две варианты (V4‑Pro и V4‑Flash). Модель по умолчанию поддерживает контекст длиной 1M токенов и позиционируется как обладающая высокой способностью к рассуждению, широкими знаниями и экономичной обработкой длинного контекста. DeepSeek‑V4 использовали в экспериментах SAGE, где зафиксировали сильное снижение регрессий на некоторых бенчмарках.ТЕКУЩИЙ СНИМОК4/5 РАЗДЕЛОВ С ДАННЫМИ
Главные характеристики в одном месте.
Окно контекстаСтандартная длина контекста — 1 000 000 токенов (1M) во всех официальных сервисах DeepSeek; и V4‑Pro, и V4‑Flash поддерживают 1M.
Не установлено по доступным источникам.
Результаты в экспериментах SAGEВ эксперименте SAGE, применённом к DeepSeek‑V4, снизился показатель регрессий (например, LiveMath с 36.5% до 0%; OfficeQA с 42.8% до 0%) и выросли итоговые баллы (например, LiveMath с 34.15 до 48.78); SAGE получил наивысший итоговый балл во всех 20 описанных настройках.
ДоступностьAPI обновлён и доступен; интерактивный доступ через chat.deepseek.com (режимы Expert/Instant). Поддерживает OpenAI ChatCompletions и Anthropic API.
ПРОВЕРЯЕМЫЕ ФАКТЫ
Каждое значение привязано к источнику и дате.
РЕЛИЗ · Статус релизаДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
Превью объявлено и открыто (анонс DeepSeek).
ДОСТУПНОСТЬ · ДоступностьДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
API обновлён и доступен; интерактивный доступ через chat.deepseek.com (режимы Expert/Instant). Поддерживает OpenAI ChatCompletions и Anthropic API.
КОНТЕКСТ · Окно контекстаДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
Стандартная длина контекста — 1 000 000 токенов (1M) во всех официальных сервисах DeepSeek; и V4‑Pro, и V4‑Flash поддерживают 1M.
ВОЗМОЖНОСТИ · Конфигурации модели / число параметровДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
DeepSeek‑V4‑Pro: 1.6T total / 49B активных параметров. DeepSeek‑V4‑Flash: 284B total / 13B активных параметров.
ВОЗМОЖНОСТИ · Архитектура и эффективность на длинном контекстеДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
Применяет token-wise compression и DSA (DeepSeek Sparse Attention); заявлена ведущая в классе эффективность на длинном контексте с уменьшением вычислительных и памятьных затрат.
ВОЗМОЖНОСТИ · Бенчмарки / заявления о способностяхДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
Заявления производителя: лидирует среди открытых моделей по объёму мировых знаний (отстаёт только от Gemini‑3.1‑Pro); превосходит открытые модели по Math/STEM/Coding и сопоставима с лучшими закрытыми моделями в рассуждении; меньшая версия заявленно работает наравне с V4‑Pro в простых агентных задачах.
ЦЕНЫ · ЦенообразованиеДАННЫЕ РАЗРАБОТЧИКА
Производитель описывает API как обладающий высокой экономической выгодой; подчёркивается меньшая конфигурация для более быстрой работы и экономичного использования.
БЕНЧМАРКИ · Результаты в экспериментах SAGEНЕЗАВИСИМО ПОДТВЕРЖДЕНО
В эксперименте SAGE, применённом к DeepSeek‑V4, снизился показатель регрессий (например, LiveMath с 36.5% до 0%; OfficeQA с 42.8% до 0%) и выросли итоговые баллы (например, LiveMath с 34.15 до 48.78); SAGE получил наивысший итоговый балл во всех 20 описанных настройках.
ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ