15 महीनों की प्रतीक्षा के बाद, DeepSeek अंततः V4 Preview का अनावरण करता है: व्यापक विश्लेषण

यह लेख DeepSeek V4 की तकनीकी विशेषताओं, प्रदर्शन और उपयोग दिशानिर्देशों का पता लगाता है, इस नई पीढ़ी के बड़े भाषा मॉडल के मुख्य लाभों का व्यापक विश्लेषण प्रदान करता है। सामग्री सुलभ शैली में लिखी गई है जो तकनीकी उत्साही और डेवलपर्स दोनों के लिए उपयुक्त है।

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प्रकाशन तिथि: 25 अप्रैल 2026 लेखक: DeepSeek HK

1. DeepSeek V4 Preview आधिकारिक रूप से लॉन्च

24 अप्रैल को, DeepSeek ने V4 Preview के लॉन्च की आधिकारिक घोषणा की। यह बड़ा अपडेट V3.2 के रिलीज के 15 महीनों बाद आया है, जो DeepSeek के बड़े मॉडल तकनीक रोडमैप में एक और महत्वपूर्ण सफलता का प्रतीक है।

आधिकारिक परिचय के अनुसार, V4 श्रृंखला में दो MoE मॉडल शामिल हैं:

• DeepSeek-V4-Pro: 1.6T कुल पैरामीटर, 49B सक्रिय पैरामीटर
• DeepSeek-V4-Flash: 284B कुल पैरामीटर, 13B सक्रिय पैरामीटर

दोनों मॉडल मूल रूप से 1 मिलियन टोकन संदर्भ का समर्थन करते हैं, जो लंबे पाठ प्रसंस्करण क्षमताओं में एक गुणात्मक छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। 1M संदर्भ सेटिंग्स के तहत ध्यान देने योग्य:

• V4-Pro का प्रति-टोकन अनुमान FLOPs V3.2 का केवल 27% है, KV Cache केवल 10% पर
• V4-Flash और भी अधिक चरम है, इन मेट्रिक्स को क्रमशः 10% और 7% तक कम कर रहा है

इसका अर्थ है कि जबकि संदर्भ लंबाई V3.2 के 128K से V4 के 1M तक लगभग 8 गुना बढ़ गई है, प्रति-टोकन कंप्यूटिंग आवश्यकताओं में वास्तव में महत्वपूर्ण कमी आई है, जिससे लंबे संदर्भ क्षमता और अनुमान दक्षता दोनों में सफलता मिली है।

DeepSeek अधिकारी स्पष्ट रूप से बताते हैं कि V4 Preview को एक बुनियादी ढांचा अपडेट के रूप में स्थापित किया गया है, जो मुख्य रूप से लंबे संदर्भ लागत संरचना का पुनर्निर्माण करता है ताकि अगले चरण के परीक्षण-समय स्केलिंग और दीर्घ-विस्तार कार्यों के लिए रास्ता साफ हो सके। इसकी वर्तमान क्षमता स्तर अभी भी GPT-5.4 और Gemini-3.1-Pro से पीछे है, विकास पथ लगभग 3-6 महीने पीछे है अत्याधुनिक क्लोज्ड-सोर्स मॉडल से।

2. दो मॉडल, तीन अनुमान मोड: V4 की मुख्य विशेषताएं

2.1 मॉडल पैरामीटर और लागत लाभ

V4 श्रृंखला का सबसे बड़ा आकर्षण लागत वक्र का महत्वपूर्ण अनुकूलन है। 1 मिलियन टोकन संदर्भ सेटिंग्स के तहत:

• V4-Pro: प्रति-टोकन अनुमान FLOPs V3.2 का केवल 27% है, KV Cache केवल 10%
• V4-Flash: प्रति-टोकन अनुमान FLOPs V3.2 का केवल 10% है, KV Cache केवल 7%

यह दक्षता सुधार मिलियन-स्तरीय संदर्भ के लिए अनुमान लागत को काफी कम कर देता है, लंबे पाठ प्रसंस्करण, दस्तावेज़ विश्लेषण और अन्य परिदृश्यों के लिए एक आर्थिक रूप से व्यवहार्य समाधान प्रदान करता है।

2.2 API मूल्य निर्धारण प्रणाली

DeepSeek अपनी सुसंगत उच्च-मूल्य मूल्य निर्धारण रणनीति जारी रखता है:

• V4-Pro: प्रति मिलियन इनपुट टोकन ¥1 (कैश हिट) या ¥12 (कैश मिस), प्रति मिलियन आउटपुट टोकन ¥24
• V4-Flash: प्रति मिलियन इनपुट टोकन ¥0.2 (कैश हिट) या ¥1 (कैश मिस), प्रति मिलियन आउटपुट टोकन ¥2

2.3 तीन अनुमान तीव्रता स्तर

प्रत्येक मॉडल विभिन्न परिदृश्य आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तीन अनुमान मोड प्रदान करता है:

1. Non-think: प्रत्यक्ष आउटपुट मोड, सबसे तेज़ प्रतिक्रिया गति
2. Think High: नियमित गहन विचार मोड, गति और गुणवत्ता का संतुलन
3. Think Max: मजबूत निर्देश इंजेक्ट करता है, संदर्भ और आउटपुट लंबाई को अधिकतम करता है, मॉडल की पूर्ण क्षमताओं को मुक्त करता है

Max मोड मॉडल प्रदर्शन को काफी बेहतर बनाता है: V4-Pro-Max स्कोर HLE परीक्षणों में 34.5 से 37.7 और Apex Shortlist परीक्षणों में 85.5 से 90.2 तक बढ़ जाते हैं, आउटपुट टोकन संख्या को दोगुना करने की कीमत पर।

3. बेंचमार्क परीक्षण प्रदर्शन

DeepSeek द्वारा जारी आधिकारिक परीक्षण डेटा के अनुसार, V4 श्रृंखला कई मूल्यांकन में उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है:

3.1 ज्ञान और तर्क परीक्षण

• DeepSeek-V4-Pro-Max Apex Shortlist (90.2%) और Codeforces (रेटिंग 3206) में पहले स्थान पर है, दो कठोर तर्क/प्रोग्रामिंग कार्य, जो अत्यंत मजबूत तर्क और एल्गोरिदम क्षमताओं का प्रदर्शन करता है
• Gemini-3.1-Pro-High SimpleQA Verified (75.6%) में अग्रणी है
• Claude और GPT के पास विभिन्न परियोजनाओं में अपनी-अपनी ताकतें हैं, समग्र रूप से छोटे अंतर हैं

3.2 एजेंट क्षमता परीक्षण

• सभी चार मॉडल SWE Verified कार्यों में समान रूप से प्रदर्शन करते हैं (सभी 80.6% तक पहुंचते हैं)
• DeepSeek Terminal Bench 2.0 (67.9%) और Toolathlon (51.8%) में उत्कृष्ट है, जटिल निर्देश निष्पादन और उपकरण कॉलिंग परिदृश्यों में स्पष्ट लाभ प्रदर्शित करता है

अधिकारियों का कहना है कि DeepSeek-V4-Pro की एजेंट क्षमताओं में पिछली पीढ़ियों की तुलना में काफी सुधार हुआ है, “Sonnet 4.5 की तुलना में बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है, Opus 4.6 गैर-सोच मोड के करीब डिलीवरी गुणवत्ता के साथ, हालांकि कुछ हद तक Opus 4.6 सोच मोड से पीछे है।“

3.3 विश्व ज्ञान और सामान्य क्षमताएं

• V4-Pro विश्व ज्ञान मूल्यांकन में अन्य ओपन-सोर्स मॉडल से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, केवल शीर्ष क्लोज्ड-सोर्स मॉडल Gemini-Pro-3.1 से थोड़ा पीछे है
• गणित, STEM और प्रतिस्पर्धी कोड मूल्यांकन में, V4-Pro वर्तमान में सार्वजनिक रूप से मूल्यांकित सभी ओपन-सोर्स मॉडल से आगे है, दुनिया के शीर्ष क्लोज्ड-सोर्स मॉडल के स्तर तक पहुंच रहा है
• एक किफायती मॉडल के रूप में, V4-Flash में Pro संस्करण की तुलना में थोड़ा कम ज्ञान भंडार है, लेकिन समान तर्क क्षमताएं हैं। छोटे पैरामीटर और सक्रियण मूल्यों के साथ, यह तेज़, अधिक लागत-प्रभावी API सेवाएं प्रदान करता है
• एजेंट मूल्यांकन में, V4-Flash सरल कार्यों पर Pro संस्करण के समान प्रदर्शन करता है, लेकिन उच्च-कठिनाई वाले कार्यों पर अभी भी अंतर है

4. मुख्य तकनीकी नवाचार: ध्यान तंत्र का पुनर्लेखन

V4 का सबसे मुख्य तकनीकी परिवर्तन ध्यान स्तर में है, जो लंबे संदर्भ अनुमान की दक्षता समस्या को मौलिक रूप से हल करता है।

पारंपरिक Transformer ध्यान तंत्र में, प्रत्येक टोकन को सभी पिछले टोकनों के साथ समानता की गणना करने की आवश्यकता होती है। जब संदर्भ 100K से 1M तक विस्तारित होता है, तो कम्प्यूटेशनल लागत 100 गुना बढ़ जाती है, जो लंबे संदर्भ को व्यापक रूप से अपनाने से रोकने वाला मुख्य बाधक है।

V4 एक अभिनव दोहरे ध्यान तंत्र का उपयोग करता है जिसमें बारी-बारी से परतें होती हैं:

1. CSA (Compressed Sparse Attention): पहले हर 4 टोकन के लिए KV कैश को एक सारांश में मर्ज करता है, फिर प्रत्येक क्वेरी को केवल सबसे प्रासंगिक top-k सारांशों का चयन करने की अनुमति देता है ध्यान गणना के लिए, सामग्री को संसाधित करने के लिए संपीड़ित करता है और केवल प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करता है
2. HCA (Heavy Compressed Attention): अधिक आक्रामक संपीड़न का उपयोग करता है, हर 128 टोकन को एक सारांश में मर्ज करता है, फिर शेष सारांशों पर घने ध्यान को लागू करता है बिना विरल चयन के

दो ध्यान तंत्र बारी-बारी से और ढेर होते हैं, एक स्लाइडिंग विंडो शाखा के साथ जो पास के टोकनों के बीच विस्तार निर्भरता को संभालती है, जो एक “मोटे-दानेदार + महीन-दानेदार, विरल + घना” संयुक्त दृष्टिकोण बनाता है।

प्रौद्योगिकी विकास के दृष्टिकोण से, DeepSeek V2 और V3 मुख्य रूप से पैरामीटर विरलीकरण मार्ग का अनुसरण करते थे (बड़े कुल पैरामीटर लेकिन प्रति टोकन केवल आंशिक विशेषज्ञों को सक्रिय करना)। V4 इस आधार पर संदर्भ विरलीकरण (KV संपीड़न, top-k चयन, स्तरित संपीड़न दर) का एक नया रास्ता खोलता है। यह पहली बार है जब DeepSeek ने “विरलीकरण” अवधारणा को Transformer के मुख्य ढांचे पर लागू किया है।

ध्यान स्तर के अलावा, V4 में दो अन्य महत्वपूर्ण वास्तुकला सुधार हैं:

1. पारंपरिक अवशिष्ट कनेक्शन को mHC (Manifold Constrained Hyperconnection) में अपग्रेड करता है, गणितीय बाधाओं के माध्यम से गहरे नेटवर्क के आगे और पीछे प्रसारण को और अधिक स्थिर बनाता है
2. अधिकांश मॉड्यूल के लिए AdamW को Muon ऑप्टिमाइज़र से बदलता है, तेज़ अभिसरण और अधिक स्थिर प्रशिक्षण प्राप्त करता है

यह पहली बार है जब DeepSeek ने एक साथ Transformer के तीन मुख्य घटकों को संशोधित किया है: ध्यान, अवशिष्ट कनेक्शन और ऑप्टिमाइज़र।

5. पोस्ट-ट्रेनिंग प्रतिमान नवाचार: विशेषज्ञ मॉडल आसवन

वास्तुकला परिवर्तनों की तुलना में, पोस्ट-ट्रेनिंग विधियों में V4 का नवाचार और भी अधिक ध्यान योग्य है।

V3.2 ने “मिश्रित RL” दृष्टिकोण का उपयोग किया, प्रबलित सीखने के साथ एक साथ कई उद्देश्यों को अनुकूलित करना। V4 एक दो-चरण “विभेदित करें फिर एकीकृत करें” रणनीति अपनाता है:

1. विभेदन चरण: गणित, कोड, एजेंट और निर्देश पालन जैसे विभिन्न क्षेत्रों के लिए, प्रत्येक क्षेत्र के लिए एक अलग विशेषज्ञ मॉडल प्रशिक्षित करें। ये विशेषज्ञ पहले उच्च-गुणवत्ता वाले डोमेन डेटा के साथ पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग से गुजरते हैं, फिर GRPO एल्गोरिदम के साथ प्रबलित सीखना, प्रत्येक विशेषज्ञ अपने विशेष क्षेत्र में इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करता है
2. एकीकरण चरण: On-Policy Distillation (OPD) विधि का उपयोग करके दस से अधिक डोमेन विशेषज्ञों को एक एकीकृत छात्र मॉडल में “संश्लेषित” करें। छात्र के उत्तर उत्पन्न करने के बाद, यह उस विशेषज्ञ के आउटपुट वितरण से मेल खाता है जो “इस समस्या को सबसे अच्छी तरह समझता है”, लॉगिट-स्तर के संरेखण के माध्यम से विशेषज्ञ क्षमताओं को अवशोषित करता है

इस दृष्टिकोण को एक ही मॉडल में कई डोमेन “शीर्ष छात्रों” की क्षमताओं का आसवन करने के रूप में समझा जा सकता है। एक साथ दस से अधिक ट्रिलियन-पैरामीटर शिक्षक मॉडल लोड करने के इंजीनियरिंग चुनौती को हल करने के लिए, DeepSeek सभी शिक्षक वजन को वितरित संग्रहण में अनलोड करता है, केवल प्रत्येक शिक्षक की अंतिम परत के छिपे हुए स्थिति को कैशिंग करता है। प्रशिक्षण के दौरान, नमूने शिक्षक सूचकांक द्वारा क्रमबद्ध होते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि किसी भी समय GPU मेमोरी में केवल एक शिक्षक हेड रहता है।

यह दृष्टिकोण पारंपरिक “मिश्रित RL” में आम क्षमता हस्तक्षेप समस्या से बचता है, जिससे मॉडल कई क्षेत्रों में शीर्ष-स्तरीय प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है।

6. एजेंट क्षमता विशेष अनुकूलन

DeepSeek V4 में मुख्यधारा के एजेंट उत्पादों के लिए विशेष अनुकूलन और अनुकूलन शामिल हैं, जिसमें कोड कार्यों, दस्तावेज़ जनरेशन और अन्य परिदृश्यों में बेहतर प्रदर्शन है।

V4 की एजेंट क्षमताओं के लिए विशेष अनुकूलन में शामिल हैं:

1. पोस्ट-ट्रेनिंग के दौरान, एजेंट को गणित और कोड के साथ एक स्वतंत्र विशेषज्ञ दिशा के रूप में माना जाता है, अलग प्रशिक्षण के साथ
2. उपकरण कॉलिंग प्रारूप JSON से विशेष टोकन के साथ XML संरचना में बदल दिया गया है, जो एस्केप त्रुटि दरों को कम करता है
3. क्रॉस-टर्न तर्क निशान उपकरण कॉलिंग परिदृश्यों में पूरी तरह से बरकरार रखे जाते हैं, V3.2 की तरह हर बार साफ नहीं किए जाते
4. स्व-निर्मित DSec सैंडबॉक्स प्लेटफॉर्म, एकल क्लस्टर जो समवर्ती रूप से सैकड़ों हजारों सैंडबॉक्स उदाहरणों को प्रबंधित करने में सक्षम है, एजेंट प्रबलित सीखना प्रशिक्षण और मूल्यांकन का समर्थन करता है

अधिकारियों का कहना है कि V4-Pro की एजेंट क्षमताएं “Sonnet 4.5 से बेहतर हैं, Opus 4.5 गैर-सोच मोड के करीब डिलीवरी गुणवत्ता के साथ, हालांकि कुछ हद तक Opus 4.6 सोच मोड से पीछे हैं।”

सारांश

DeepSeek V4 Preview एक उत्कृष्ट तकनीकी नवाचारों वाला बड़ा मॉडल है। ध्यान तंत्र पुनर्निर्माण और प्रशिक्षण प्रतिमान नवाचार के माध्यम से, यह मजबूत तर्क क्षमताओं को बनाए रखते हुए लंबे संदर्भ अनुमान लागत को काफी कम करता है, जो मिलियन-स्तरीय संदर्भ के व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए रास्ता साफ करता है।

चाहे मजबूत तर्क क्षमताओं की आवश्यकता वाले पेशेवर परिदृश्य हों या लागत-प्रभावशीलता का पीछा करने वाले बड़े पैमाने के अनुप्रयोग, V4 श्रृंखला उपयुक्त विकल्प प्रदान करती है। यदि आप DeepSeek V4 की शक्तिशाली क्षमताओं का अनुभव करना चाहते हैं, तो हमारे प्लेटफॉर्म के माध्यम से सीधे इसका उपयोग करने के लिए स्वागत है।