DeepSeek V4: 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट, 73% लागत में कटौती

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प्रकाशन तिथि: 24 अप्रैल 2026

लेखक: DeepSeek HK

आज, DeepSeek ने आधिकारिक तौर पर DeepSeek-V4 सीरीज के प्रीव्यू संस्करण को लॉन्च और ओपन सोर्स किया है, जो V3.2 के बाद अगली पीढ़ी का फ्लैगशिप मॉडल सिस्टम है। इस लॉन्च में दो मॉडल शामिल हैं: DeepSeek-V4-Pro और DeepSeek-V4-Flash, दोनों MoE आर्किटेक्चर को अपनाते हैं, जिनके कुल पैरामीटर स्केल क्रमशः 1.6T (49B एक्टिवेटेड) और 284B (13B एक्टिवेटेड) हैं, और दोनों अधिकतम 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट का समर्थन करते हैं।

DeepSeek के अधिकारियों ने यह भी कहा है कि हाई-एंड कंप्यूटिंग पावर की सीमा के कारण, DeepSeek-V4-Pro का वर्तमान सर्विस थ्रूपुट बहुत सीमित है। उम्मीद की जाती है कि वर्ष के दूसरे छमाही में Ascend 950 सुपर नोड्स के बड़े पैमाने पर लॉन्च होने के बाद इसकी कीमत में काफी कमी आएगी। इसके अलावा, DeepSeek-V4 को Cambricon का डे 0 अडैप्टेशन सपोर्ट मिला है, और संबंधित अडैप्टेशन कोड को GitHub कम्युनिटी के लिए ओपन सोर्स कर दिया गया है।

मॉडल पोजीशनिंग में अंतर

DeepSeek-V4-Pro प्रदर्शन की ऊपरी सीमा पर केंद्रित है, जो क्लोज्ड सोर्स फ्लैगशिप मॉडलों के बराबर है; जबकि DeepSeek-V4-Flash कम लेटेंसी और कम लागत के बदले पैरामीटर स्केल और सक्रियण स्केल को काफी कम करता है। पिछली पीढ़ी के मॉडल की तुलना में, यह एजेंट क्षमताओं, विश्व ज्ञान और जटिल तर्क कार्यों में और भी बेहतर हुआ है, और पहली बार, “1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट” को डिफ़ॉल्ट क्षमता के रूप में खोला गया है।

एजेंट क्षमताओं में काफी सुधार

एजेंट क्षमताओं के मामले में, DeepSeek-V4-Pro की एजेंट क्षमताओं में काफी सुधार हुआ है। यह एजेंटिक कोडिंग जैसे मूल्यांकनों में ओपन सोर्स के पहले स्तर में प्रवेश कर गया है। आंतरिक मूल्यांकन से पता चलता है कि इसकी डिलीवरी की गुणवत्ता क्लॉड ओपस 4.6 के नॉन-थिंकिंग मोड के करीब है, लेकिन इसके थिंकिंग मोड की तुलना में अभी भी अंतर है।

DeepSeek-V4-Pro ने गणित, STEM और प्रतियोगिता कोड जैसे उच्च कठिनाई वाले कार्यों में वर्तमान में सार्वजनिक रूप से मूल्यांकन किए गए ओपन सोर्स मॉडलों को पीछे छोड़ दिया है, और इसका समग्र प्रदर्शन GPT-5.4 और क्लॉड ओपस 4.6-मैक्स जैसे शीर्ष क्लोज्ड सोर्स मॉडलों के करीब है या यहां तक कि उनके बराबर है।

लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट की लागत में काफी कमी

साथ ही, DeepSeek-V4 ने लंबे संदर्भ की दक्षता में अधिक कट्टरपंथी अनुकूलन का एक सेट पेश किया है: 1 मिलियन टोकन के परिदृश्यों में, इसकी प्रति टोकन इनफरेंस गणना V3.2 का केवल 27% है, और KV कैश का उपयोग लगभग 10% तक कम हो गया है, जिससे लंबे लिंक कार्यों की कंप्यूटिंग पावर और वीडियो मेमोरी की लागत में काफी कमी आई है।

API मूल्य निर्धारण योजना

DeepSeek-V4 सीरीज के लिए आधिकारिक तौर पर घोषित API मूल्य:

• DeepSeek-V4-Pro: कैश की गई इनपुट के लिए 1 युआन / मिलियन टोकन, बिना कैश की गई इनपुट के लिए 12 युआन / मिलियन टोकन, आउटपुट के लिए 24 युआन / मिलियन टोकन
• DeepSeek-V4-Flash: कैश की गई इनपुट के लिए केवल 0.2 युआन / मिलियन टोकन, बिना कैश की गई इनपुट के लिए 1 युआन / मिलियन टोकन, आउटपुट के लिए 2 युआन / मिलियन टोकन

वर्तमान में, DeepSeek-V4 सीरीज को आधिकारिक वेबसाइट और ऐप पर लॉन्च किया गया है, और API और मॉडल वेट एक ही समय में खोले जाते हैं।

व्यावहारिक अनुभव: समग्र क्षमता में सुधार

हमने DeepSeek-V4 के बदलावों का प्रारंभिक अनुभव लिया, और मुख्य रूप से DeepSeek-V4-Pro मॉडल का परीक्षण किया।

Agentic प्रोग्रामिंग क्षमता में उल्लेखनीय सुधार

फ्रंट-एंड वेब वन-शॉट केस में, DeepSeek-V4-Pro ने उच्च निष्पादन दक्षता दिखाई। चूंकि आवश्यकताएं बहुत जटिल नहीं थीं, मॉडल ने केवल 5 सेकंड सोचा, फिर तुरंत विकास शुरू किया। यह पुराने DeepSeek मॉडलों के उस पैटर्न से स्पष्ट रूप से अलग है, जिसमें सोचने पर बहुत अधिक tokens खर्च होते थे। वास्तविक जनरेशन चरण में DeepSeek-V4-Pro का आउटपुट लंबाई अन्य DeepSeek मॉडलों से स्पष्ट रूप से अधिक थी, जनरेशन स्पीड तेज थी, और मूलतः 5 लाइनों के यूनिट में कोड आउटपुट हो रहा था। वेब पेज की पूर्णता DeepSeek-V3.2 से अधिक थी, और डिज़ाइन भी अधिक समृद्ध था।

Agent क्षमताओं और प्रोग्रामिंग को मिलाने वाले टास्क टेस्ट में DeepSeek-V4-Pro जटिल मल्टी-राउंड टूल कॉल्स कर सकता है। पिछले मॉडलों की तुलना में ऑनलाइन सर्च एंट्री की संख्या भी बढ़ी, और जानकारी संग्रह अधिक व्यापक हुआ। अंतिम जनरेटेड ट्रैवल प्लान तार्किक रूप से अच्छी तरह योजनाबद्ध था, और प्रत्येक आकर्षण का लोकेशन भी दिया गया था, जिस पर क्लिक करने के बाद सीधे नेविगेशन App में उपयोग किया जा सकता है, जो बहुत सुविधाजनक है। Agent टास्क में यह भी देखा गया कि इसके निर्णय बहुत निर्णायक हैं; टूल कॉल और सोच कुछ ही सेकंड में पूरी हो जाती है, और token efficiency अच्छी है।

1M टोकन कॉन्टेक्स्ट का व्यावहारिक परीक्षण

DeepSeek-V4 सीरीज मॉडल 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट सपोर्ट करते हैं। हमने परीक्षण के लिए “Three-Body” ट्रिलॉजी का पूरा पाठ (कुल लगभग 540,000 tokens) अपलोड किया, और मॉडल निर्दिष्ट सामग्री को तेज़ी से लोकेट कर सका, जिससे अल्ट्रा-लॉन्ग टेक्स्ट में सूचना पुनर्प्राप्ति सफल रही।

ज्ञान cutoff date परीक्षण से पता चलता है कि DeepSeek-V4-Pro की knowledge cutoff date अभी भी 2025 में है। इसके अलावा, यह मॉडल फिलहाल visual capabilities सपोर्ट नहीं करता। छवि अपलोड करने के बाद भी यह text extraction करता है, और बिना टेक्स्ट वाली छवियों पर दिखाता है कि उन्हें प्रोसेस नहीं किया जा सकता।

तकनीकी आर्किटेक्चर नवाचार

इस पीढ़ी के V4 का सबसे प्रत्यक्ष बदलाव यह है कि “लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट” अब डिफ़ॉल्ट क्षमता बन गया है। पारंपरिक तरीके से केवल विंडो बढ़ाने के बजाय, DeepSeek-V4-Pro एक नई hybrid attention architecture लाता है, जो Compressed Sparse Attention को High Compression Attention (HCA) के साथ जोड़ता है, और token dimension में compression के लिए DSA sparse attention के साथ सहयोग करता है।

इसके अलावा, मॉडल पारंपरिक residual connections को मजबूत करने के लिए manifold constrained hyperconnection (mHC) लाता है, और convergence speed व training stability बेहतर करने के लिए Muon optimizer का उपयोग करता है। इन डिज़ाइनों की श्रृंखला मॉडल को “ज़्यादा देर तक याद रखने” के साथ-साथ computation cost को प्रभावी रूप से नियंत्रित करने में सक्षम बनाती है।

आधिकारिक डेटा के अनुसार, 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट में DeepSeek-V4-Pro का single-token inference TFLOPs DeepSeek-V3.2 की तुलना में लगभग 3.7 से 9.8 गुना कम हुआ, और KV Cache उपयोग 9.5 से 13.7 गुना कम हुआ। इसका मतलब है कि वे ultra-long chain tasks जिन्हें पहले व्यावहारिक रूप से चलाना कठिन था (जैसे multi-round Agent planning, long document processing), अब executable range में प्रवेश कर रहे हैं।

प्रदर्शन: ओपन सोर्स मॉडलों के लिए नया सीलिंग

क्षमता संरचना के दृष्टिकोण से DeepSeek-V4-Pro का सुधार तर्क, ज्ञान और Agent क्षमताओं का एक साथ उन्नयन है।

ज्ञान और तर्क क्षमताएं

ज्ञान और तर्क कार्यों में यह SimpleQA, Apex, और Codeforces जैसे मूल्यांकनों में वर्तमान मुख्यधारा ओपन सोर्स मॉडलों को पार करता है, और कई कार्यों में GPT-5.4 तथा Gemini 3.1 Pro के करीब है। उदाहरण के लिए, Apex Shortlist में इसने 90.2 अंक प्राप्त किए, जो पहले से ही शीर्ष क्लोज्ड-सोर्स मॉडलों से आगे है; Codeforces जैसे प्रतिस्पर्धी कार्यों में भी यह first-tier स्तर बनाए रखता है।

Agent क्षमताएं

Agent-संबंधित कार्यों में DeepSeek-V4-Pro SWE Verified और Terminal Bench जैसे संकेतकों पर स्थिर प्रदर्शन दिखाता है। SWE Verified 80.6 तक पहुंचता है, जो Claude Opus 4.6 के करीब है और अधिकांश ओपन सोर्स मॉडलों से काफी अधिक है। Terminal Bench 2.0 में भी इसका प्रदर्शन GLM-5.1 Thinking और Kimi K2.6 Thinking जैसे मॉडलों से बेहतर है।

समग्र रूप से, DeepSeek-V4-Pro वर्तमान में ओपन सोर्स मॉडलों का “ceiling” है।

Agent परिदृश्यों के लिए विशेष अनुकूलन

इस पीढ़ी का DeepSeek-V4 Agent परिदृश्यों के अनुकूलन को काफी मजबूत करता है। इसने Claude Code, OpenClaw, और CodeBuddy जैसे मुख्यधारा Agent frameworks के लिए विशेष optimization किए हैं, और code generation तथा document generation जैसी multi-step tasks में अधिक स्थिर प्रदर्शन करता है।

वास्तविक पोजीशनिंग के दृष्टिकोण से, DeepSeek-V4-Pro को DeepSeek के भीतर Agentic Coding मॉडल के रूप में उपयोग किया गया है, जिसका फोकस “tasks complete करना” है। सरल कार्यों में V4-Flash पहले ही Pro संस्करण के करीब है, लेकिन जटिल कार्यों में अभी भी स्पष्ट अंतर है, जो मूल रूप से Agent applications के लिए दो “computing power gears” प्रदान करता है।

निष्कर्ष

DeepSeek-V4 का रिलीज़ न केवल टीम की तकनीक और आर्किटेक्चर में संचित क्षमता को दर्शाता है, बल्कि घरेलू कंप्यूटिंग पावर ecosystem के तहत ओपन सोर्स बड़े मॉडलों की वास्तविक deployment क्षमता को भी चिन्हित करता है। Huawei Ascend और Cambricon जैसे घरेलू chips के लिए adaptation और optimization के बाद, DeepSeek-V4 सीरीज ने 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट के लिए स्थिर सपोर्ट और efficient inference हासिल किया है, जिससे long-chain tasks और multi-step Agent execution संभव हो सके हैं।

यह संस्करण Pro और Flash की अलग-अलग पोजीशनिंग को लागू करता है, प्रदर्शन में क्लोज्ड-सोर्स फ्लैगशिप मॉडलों के करीब पहुंचते हुए, लागत में उच्च cost-effectiveness बनाए रखता है, और घरेलू डेवलपर्स को अभूतपूर्व open विकल्प प्रदान करता है। अधिक महत्वपूर्ण यह है कि यह रिलीज़ दिखाती है कि ओपन सोर्स मॉडल न केवल वैश्विक प्रतिस्पर्धा में मजबूती से टिक सकते हैं, बल्कि घरेलू कंप्यूटिंग पावर और optimized architecture की मदद से तकनीकी क्षमता को व्यावहारिक productivity में बदल सकते हैं।

DeepSeek-V4 उच्च-प्रदर्शन AI ट्रैक में चीन की ओपन सोर्स शक्ति का एक प्रमुख कदम हो सकता है, और घरेलू AI ecosystem के नवाचार और deployment के लिए स्पष्ट दिशा-निर्देश भी प्रदान करता है।