După 15 Luni de Așteptare, DeepSeek Dezvăluie În Sfârșit V4 Preview: Analiză Comprehensivă

Acest articol explorează caracteristicile tehnice, performanța și ghidurile de utilizare ale DeepSeek V4, oferind o analiză comprehensivă a avantajelor cheie ale acestui model de limbaj mare din noua generație. Conținutul este scris într-un stil accesibil, potrivit atât pentru entuziaști tehnologici, cât și pentru dezvoltatori.

Cuvinte cheie: deepseek v4, deepseek official website, deepseek tutorial, deepseek v4 price.

Data publicării: 25 aprilie 2026 Autor: DeepSeek HK

1. DeepSeek V4 Preview Lansat Oficial

Pe 24 aprilie, DeepSeek a anunțat oficial lansarea V4 Preview. Această actualizare majoră vine la 15 luni după lansarea V3.2, marcând încă o descoperire importantă în foaia de parcurs a tehnologiei modelelor mari DeepSeek.

Conform prezentării oficiale, seria V4 include două modele MoE:

• DeepSeek-V4-Pro: 1,6T parametri totali, 49B parametri activați
• DeepSeek-V4-Flash: 284B parametri totali, 13B parametri activați

Ambele modele susțin nativ context de 1 milion de tokeni, reprezentând un salt calitativ în capabilitățile de procesare a textelor lungi. Notabil, în setările de context 1M:

• FLOPs-urile de inferență per-token ale V4-Pro reprezintă doar 27% din V3.2, iar KV Cache doar 10%
• V4-Flash este și mai extrem, reducând acești indicatori la 10%, respectiv 7%

Acest lucru înseamnă că, deși lungimea contextului s-a extins de aproape 8 ori de la 128K în V3.2 la 1M în V4, cerințele de calcul per-token au scăzut de fapt semnificativ, realizând atât capabilitatea de context lung, cât și progresele în eficiența inferenței.

Oficialii DeepSeek declară clar că V4 Preview este poziționat ca o actualizare infrastructurală, reconstruind în principal structura costurilor contextului lung pentru a deschide drumul pentru următoarea etapă de scalare a timpului de testare și sarcinile pe distanțe lungi. Nivelul său actual de capabilități încă este în urma GPT-5.4 și Gemini-3.1-Pro, cu o traiectorie de dezvoltare de aproximativ 3-6 luni în urma modelelor închise de ultimă generație.

2. Două Modele, Trei Moduri de Inferență: Caracteristici Cheie ale V4

2.1 Parametri ai Modelului și Avantaje de Cost

Punctul culminant al seriei V4 este optimizarea semnificativă a curbei de cost. În setările de context de 1M tokeni:

• V4-Pro: FLOPs-urile de inferență per-token sunt doar 27% din V3.2, KV Cache doar 10%
• V4-Flash: FLOPs-urile de inferență per-token sunt doar 10% din V3.2, KV Cache doar 7%

Această îmbunătățire a eficienței reduce drastic costul de inferență pentru contextul la nivel de milion, oferind o soluție economic viabilă pentru procesarea textelor lungi, analiza documentelor și alte scenarii.

2.2 Sistemul de Prețuri API

DeepSeek își continuă strategia de prețuri consecventă cu valoare ridicată:

• V4-Pro: ¥1 per milion de tokeni de intrare (lovire cache) sau ¥12 (rată cache), ¥24 per milion de tokeni de ieșire
• V4-Flash: ¥0,2 per milion de tokeni de intrare (lovire cache) sau ¥1 (rată cache), ¥2 per milion de tokeni de ieșire

2.3 Trei Niveluri de Intensitate a Inferenței

Fiecare model oferă trei moduri de inferență pentru a satisface diferite cerințe de scenariu:

1. Non-think: Mod de ieșire directă, cea mai rapidă viteză de răspuns
2. Think High: Mod de gândire profundă regulată, echilibru între viteză și calitate
3. Think Max: Injectează instrucțiuni puternice, maximizează lungimea contextului și a ieșirii, eliberează capabilitățile complete ale modelului

Modul Max îmbunătățește semnificativ performanța modelului: scorurile V4-Pro-Max cresc de la 34,5 la 37,7 în testele HLE și de la 85,5 la 90,2 în testele Apex Shortlist, cu costul dublării numărului de tokeni de ieșire.

3. Performanță în Testele Benchmark

Conform datelor oficiale de testare publicate de DeepSeek, seria V4 performează excelent în multiple evaluări:

3.1 Teste de Cunoștințe și Raționament

• DeepSeek-V4-Pro-Max se clasează pe primul loc în Apex Shortlist (90,2%) și Codeforces (Rating 3206), două sarcini de raționament/programare hardcore, demonstrând capabilități extrem de puternice de logică și algoritmi
• Gemini-3.1-Pro-High conduce în SimpleQA Verified (75,6%)
• Claude și GPT au punctele lor forte respective în diferite proiecte, cu decalaje generale mici

3.2 Teste de Capabilități Agent

• Toate cele patru modele performează egal în sarcinile SWE Verified (toate atingând 80,6%)
• DeepSeek excelează în Terminal Bench 2.0 (67,9%) și Toolathlon (51,8%), demonstrând avantaje clare în scenarii de execuție a instrucțiunilor complexe și apelare a instrumentelor

Oficialii declară că capabilitățile Agent ale DeepSeek-V4-Pro s-au îmbunătățit semnificativ comparativ cu generațiile anterioare, “oferind o experiență de utilizare mai bună decât Sonnet 4.5, cu o calitate a livrării apropiată de modul non-thinking Opus 4.6, deși încă în urma modului thinking Opus 4.6 într-o oarecare măsură”.

3.3 Cunoștințe Mondiale și Capabilități Generale

• V4-Pro depășește semnificativ alte modele open-source în evaluările cunoștințelor mondiale, fiind doar ușor în urma modelului închis de top Gemini-Pro-3.1
• În matematică, STEM și evaluări de cod competitiv, V4-Pro depășește toate modelele open-source public evaluate în prezent, atingând nivelul modelelor închise de top mondial
• Ca model economic, V4-Flash are o rezervă de cunoștințe ușor mai mică decât versiunea Pro, dar capabilități de raționament similare. Cu parametri și valori de activare mai mici, oferă servicii API mai rapide și mai rentabile
• În evaluările Agent, V4-Flash performează comparabil cu versiunea Pro pe sarcini simple, dar încă are decalaje pe sarcini de dificultate ridicată

4. Inovație Tehnologică Centrală: Rescrierea Mecanismului de Atenție

Cea mai fundamentală schimbare tehnică a V4 constă în stratul de atenție, rezolvând fundamental problema eficienței inferenței contextului lung.

În mecanismele tradiționale de atenție Transformer, fiecare token trebuie să calculeze similaritatea cu toate tokenii anteriori. Când contextul se extinde de la 100K la 1M, costul computațional crește de 100 de ori, ceea ce reprezintă blocajul central care împiedică adoptarea pe scară largă a contextului lung.

V4 adoptă un mecanism dual inovator de atenție cu straturi alternante:

1. CSA (Compressed Sparse Attention): Mai întâi îmbină cache-ul KV pentru fiecare 4 tokeni într-un singur rezumat, apoi permite fiecărei interogări să selecteze doar cele mai relevante rezumate top-k pentru calculul atenției, comprimând atât conținutul de procesat, cât și concentrându-se doar pe informațiile relevante
2. HCA (Heavy Compressed Attention): Utilizează o compresie mai agresivă, îmbinând fiecare 128 de tokeni într-un rezumat, apoi aplică atenție densă pe rezumatele rămase fără selecție rară

Cele două mecanisme de atenție alternează și se stivuiesc, combinate cu o ramură de fereastră glisantă care gestionează dependențele de detaliu între tokenii din apropiere, formând o abordare combinată “granularitate grosieră + granularitate fină, rar + dens”.

Din perspectiva evoluției tehnologice, DeepSeek V2 și V3 au urmat în principal ruta de rarificare a parametrilor (parametri totali mari, dar activând doar experți parțiali per token). V4 deschide o nouă cale de rarificare a contextului (compresie KV, selecție top-k, rate de compresie stratificate) pe această bază. Aceasta este prima dată când DeepSeek a aplicat conceptul de “rarificare” la structura centrală a Transformer.

În afară de stratul de atenție, V4 are alte două îmbunătățiri arhitecturale importante:

1. Actualizează conexiunile reziduale tradiționale la mHC (Manifold Constrained Hyperconnection), făcând propagarea înainte și înapoi a rețelelor profunde mai stabilă prin constrângeri matematice
2. Înlocuiește AdamW cu optimizatorul Muon pentru majoritatea modulelor, realizând o convergență mai rapidă și un antrenament mai stabil

Aceasta este prima dată când DeepSeek a modificat simultan trei componente centrale ale Transformer: atenția, conexiunile reziduale și optimizatorul.

5. Inovația Paradigmei de Post-Antrenare: Distilarea Modelelor Expert

Comparativ cu schimbările arhitecturale, inovația V4 în metodele de post-antrenare este și mai notabilă.

V3.2 a folosit o abordare “RL mixtă”, optimizând simultan multiple obiective cu învățarea prin întărire. V4 adoptă o strategie în doi pași “diferențiază apoi unifică”:

1. Faza de Diferențiere: Pentru domenii diferite, cum ar fi matematica, codul, Agent și urmărirea instrucțiunilor, se antrenează un model expert separat pentru fiecare domeniu. Acești experți trec mai întâi prin ajustarea fină supravegheată cu date de domeniu de înaltă calitate, apoi prin învățarea prin întărire cu algoritmul GRPO, fiecare expert atingând performanță optimă în domeniul său specializat
2. Faza de Unificare: Utilizează metoda On-Policy Distillation (OPD) pentru a “sinteza” peste zece experți de domeniu înapoi într-un model student unificat. După ce studentul generează un răspuns, acesta se potrivește cu distribuția de ieșire a expertului care “înțelege cel mai bine această problemă”, absorbând capabilitățile experților prin aliniere la nivel de logit

Această abordare poate fi înțeleasă ca distilarea capabilităților mai multor “elevi de top” de domeniu într-un singur model. Pentru a rezolva provocarea inginerească a încărcării simultane a modelelor profesor cu mai mult de zece trilioane de parametri, DeepSeek descarcă toate greutățile profesorului pe stocarea distribuită, stocând în cache doar starea ascunsă a ultimului strat al fiecărui profesor. În timpul antrenamentului, eșantioanele sunt sortate după indicele profesorului, asigurând că în memoria GPU rezidă doar un cap de profesor la un moment dat.

Această abordare evită problema interferenței capabilităților comună în “RL mixt” tradițional, permițând modelului să atingă performanță de nivel superior în mai multe domenii.

6. Optimizare Specială a Capabilităților Agent

DeepSeek V4 include adaptări și optimizări specializate pentru produsele Agent mainstream, cu performanță îmbunătățită în sarcini de cod, generare de documente și alte scenarii.

Optimizările speciale ale V4 pentru capabilitățile Agent includ:

1. În timpul post-antrenării, Agent este tratat ca o direcție expert independentă alături de matematică și cod, cu antrenament separat
2. Formatul de apelare a instrumentelor s-a schimbat de la JSON la structura XML cu tokeni speciali, reducând ratele de eroare de escape
3. Urmele de raționament inter-tur sunt complet păstrate în scenariile de apelare a instrumentelor, fiind clarificate la fiecare tur ca în V3.2
4. Platformă de sandbox DSec auto-construită, cu un singur cluster capabil să gestioneze simultan sute de mii de instanțe de sandbox, susținând antrenamentul și evaluarea Agent prin învățare prin întărire

Oficialii declară că capabilitățile Agent ale V4-Pro “sunt mai bune decât Sonnet 4.5, cu o calitate a livrării apropiată de modul non-thinking Opus 4.5, deși încă în urma modului thinking Opus 4.6 într-o oarecare măsură”.

Rezumat

DeepSeek V4 Preview este un model mare cu inovații tehnologice remarcabile. Prin reconstrucția mecanismului de atenție și inovația paradigmei de antrenare, menține capabilități puternice de raționament reducând drastic costurile de inferență a contextului lung, deschizând drumul pentru aplicații practice ale contextului la nivel de milion.

Fie pentru scenarii profesionale care necesită capabilități puternice de raționament, fie pentru aplicații la scară largă care urmăresc eficiența costurilor, seria V4 oferă opțiuni potrivite. Dacă doriți să experimentați capabilitățile puternice ale DeepSeek V4, vă invităm să îl utilizați direct prin platforma noastră.