DeepSeek V4
DeepSeek V4 — это новая серия флагманских моделей MoE с открытым исходным кодом от DeepSeek (Pro и Flash), отличающаяся окном контекста до 1M токенов, гибридным вниманием для длинного контекста для эффективности и мощными возможностями рассуждений/кодирования и агентности через Интернет, приложения и API.
https://www.deepseek.com/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:24/04/2026
Тенденции ежемесячного трафика DeepSeek V4
DeepSeek достиг 546,6 млн посещений с ростом трафика на 142,5%. Выпуски моделей R1 и V3 значительно улучшили возможности чат-бота, сделав его высококонкурентным и экономически эффективным. Внимание СМИ и государственная поддержка в Китае также способствовали быстрому расширению пользовательской базы.
Что такое DeepSeek V4
DeepSeek V4 — это семейство больших языковых моделей нового поколения от DeepSeek, выпущенное в качестве предварительной версии для сбора реальных отзывов и представленное в двух вариантах Mixture-of-Experts (MoE): DeepSeek-V4-Pro и DeepSeek-V4-Flash. Серия позиционируется как флагман DeepSeek для продвинутых рассуждений, кодирования и рабочих процессов агентов, оставаясь при этом открытым исходным кодом/открытым весом в соответствии с более широким подходом DeepSeek к демократизации высокопроизводительного ИИ. Определяющей особенностью является его очень большое контекстное окно — до одного миллиона токенов — предназначенное для понимания на уровне репозитория, обработки длинных документов и выполнения многоэтапных задач с большей согласованностью при расширенных входных данных.
Ключевые особенности DeepSeek V4
DeepSeek V4 — это предварительная флагманская серия моделей Mixture-of-Experts (MoE) с открытым исходным кодом, предназначенная для высокоуровневого рассуждения, кодирования и агентских рабочих процессов, с ультрадлинным окном контекста в 1 000 000 токенов. Серия включает DeepSeek-V4-Pro (1,6 трлн общих параметров, ~49 млрд активированных) и DeepSeek-V4-Flash (284 млрд общих параметров, ~13 млрд активированных), с режимами «Max», которые выделяют больший бюджет на обдумывание для более сильного рассуждения. Она представляет гибридную конструкцию внимания, ориентированную на эффективность при работе с длинным контекстом (например, CSA + HCA), для сокращения FLOPs вывода и использования KV-кэша при контексте в 1М, и позиционируется для понимания кода на уровне репозитория, интеграции инструментов/агентов и экономически эффективного развертывания по сравнению со многими закрытыми моделями.
Длинный контекст в 1М токенов: Поддерживает до одного миллиона токенов контекста, позволяя обрабатывать целые репозитории / большие документы и выполнять долгосрочные агентские рабочие процессы без агрессивной фрагментации.
Архитектура MoE (варианты Pro и Flash): Две модели MoE: V4-Pro (1,6 трлн параметров, ~49 млрд активированных) и V4-Flash (284 млрд параметров, ~13 млрд активированных), балансирующие качество и задержку/стоимость за счет активации только подмножества экспертов на токен.
Режимы максимального усилия для рассуждений: Pro-Max делает акцент на более сильных знаниях и рассуждениях; Flash-Max может приближаться к уровню рассуждений Pro при большем бюджете на обдумывание, обменивая скорость на качество.
Гибридное внимание для эффективности длинного контекста: Сочетает механизмы сжатого разреженного внимания (например, CSA и HCA) для сокращения вычислительных затрат и накладных расходов KV-кэша при очень большой длине контекста (сообщается о значительном сокращении по сравнению с V3.2 при 1М токенов).
Двухэтапное пост-обучение (эксперты → консолидация): Обучает экспертов, специфичных для домена, с помощью SFT и RL (GRPO), затем консолидирует возможности посредством дистилляции по политике для объединения сильных сторон в различных доменах.
Ориентация на агентов/инструменты: Позиционируется для агентских задач и интеграции с общими инструментами агентов, ориентируясь на рабочие процессы, такие как многошаговая отладка, рефакторинг кодовой базы и автоматическое выполнение задач.
Варианты использования DeepSeek V4
Кодирование и рефакторинг в масштабе репозитория: Обрабатывайте большие кодовые базы за один проход для выполнения межфайловых рассуждений, последовательных рефакторингов, правок с учетом зависимостей и крупномасштабной модернизации (например, обновления фреймворков).
Отладка в производстве и реагирование на инциденты: Анализируйте длинные журналы, трассировки, конфигурации и руководства вместе; предлагайте исправления и шаги по смягчению последствий, сохраняя глобальный контекст между несколькими службами.
Помощники по корпоративным знаниям: Отвечайте на вопросы по большим внутренним корпусам (политики, спецификации, тикеты, вики) с меньшим количеством шагов извлечения/фрагментации, улучшая непрерывность для долгих разговоров.
Агентская автоматизация для рабочих процессов разработчиков: Управляйте агентами, использующими инструменты, которые планируют и выполняют многошаговые задачи (поиск кода, генерация патчей, тестовые запуски, черновики PR), особенно там, где важен длинный контекст.
Анализ больших документов в регулируемых отраслях: Просматривайте и сравнивайте длинные юридические/финансовые/медицинские документы (контракты, отчеты, руководства) с проверками согласованности на большом расстоянии и структурированными сводками.
Преимущества
Ультрадлинный контекст в 1М токенов позволяет работать с целыми репозиториями и большими документами с меньшей фрагментацией.
Дизайн MoE обеспечивает высокую производительность при меньших вычислительных затратах на активированные параметры, чем плотные модели, улучшая соотношение стоимость/производительность.
Режимы Max предлагают гибкие компромиссы между качеством и задержкой для сложных рассуждений и агентских задач.
Недостатки
Статус предварительной версии может подразумевать изменение API, стабильности и неполноту инструментария экосистемы по сравнению с зрелыми выпусками.
Только текст в текущей предварительной версии (мультимодальные возможности заявлены как находящиеся в разработке в некоторых отчетах).
Работа с контекстом в 1М все еще может быть ресурсоемкой на практике (память/задержка), даже с оптимизациями сжатия.
Как использовать DeepSeek V4
1) Выберите, как вы хотите использовать DeepSeek V4 (Чат или API): Для быстрого интерактивного использования перейдите в веб-чат по адресу https://chat.deepseek.com/ (или используйте мобильное приложение DeepSeek). Для интеграции в ваш продукт используйте API через https://platform.deepseek.com/.
2) Используйте DeepSeek V4 в веб-чате (без кода): Откройте https://chat.deepseek.com/ и начните разговор с последней флагманской моделью (DeepSeek-V4). Это самый быстрый способ протестировать подсказки и рабочие процессы с длинным контекстом.
3) Создайте ключ API (для использования API): Войдите на платформу DeepSeek по адресу https://platform.deepseek.com/ и создайте ключ API. Держите его в секрете и не прописывайте его в исходном коде.
4) Надежно храните свой ключ API: Поместите ключ в переменную среды (рекомендуется) или менеджер секретов. Вы будете отправлять его как токен Bearer в заголовке Authorization.
5) Вызовите конечную точку API, совместимую с OpenAI: API DeepSeek V4 соответствует формату OpenAI Chat Completions. Установите базовый URL-адрес на https://api.deepseek.com/v1 и отправляйте запросы на конечную точку chat-completions с Authorization: Bearer <YOUR_KEY>.
6) Выберите правильный идентификатор модели V4: В полезной нагрузке вашего запроса установите поле модели на идентификатор модели V4, показанный на вашей панели управления/документации DeepSeek (точный слаг может отличаться; проверьте его перед запуском).
7) Выберите правильный вариант модели для стоимости/производительности: По умолчанию используйте DeepSeek-V4-Flash для повседневных задач и предсказуемых расходов; используйте DeepSeek-V4-Pro для более сложных/трудных задач. Оба поддерживают до 1 000 000 токенов контекста.
8) Настройте параметры генерации для вашей задачи: Для кода/спецификаций используйте более низкую температуру (обычно ~0,2). Для творческого письма/идей используйте более высокую температуру (обычно ~0,5). Поддерживайте низкую температуру, когда вам нужна максимальная детерминированность.
9) Реализуйте безопасные повторные попытки для надежности: Оберните вызовы API в помощник повторных попыток, который обрабатывает 429 и 5xx с экспоненциальной задержкой. Не повторяйте автоматически ошибки 4xx (рассматривайте их как ошибки запроса/логики).
10) Используйте потоковую передачу и вызов инструментов при необходимости: Если ваш клиент уже поддерживает потоковую передачу в стиле OpenAI и вызов инструментов/функций, он должен работать, просто изменив базовый URL-адрес на DeepSeek. Используйте потоковую передачу для более быстрого пользовательского интерфейса и вызов инструментов для рабочих процессов агентов.
11) (Необязательно) Используйте формат сообщений Anthropic, если ваш стек имеет форму Anthropic: Если ваш существующий клиент использует формат API сообщений Anthropic, укажите ему https://api.deepseek.com/anthropic/v1/messages и отправьте полезную нагрузку в форме Anthropic; она будет маршрутизирована к той же базовой модели.
12) Проверяйте выходные данные и следите за расходами во время итерации: Просматривайте сгенерированный код и критические выходные данные. Для быстрого сравнения между провайдерами продублируйте существующую коллекцию API в стиле OpenAI (например, в Apidog), измените базовый URL-адрес на https://api.deepseek.com/v1, измените идентификатор модели и запустите те же подсказки для сравнения качества и стоимости.
Часто задаваемые вопросы о DeepSeek V4
DeepSeek V4 — это новейшая флагманская модель ИИ от DeepSeek (предварительная версия выпущена в апреле 2026 года), доступная в интернете, в приложении и через API. Она имеет окно контекста более 1 миллиона токенов, мощные возможности рассуждения и агента, а также открытые веса для локального развертывания.
Официальные сообщения
Загрузка...Похожие статьи
Популярные статьи
Nano Banana SBTI: Что это такое, как это работает и как это использовать в 2026 году
Apr 15, 2026
Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026
OpenAI закрывает приложение Sora: что ждет будущее генерации AI-видео в 2026 году
Mar 25, 2026
Аналитика веб-сайта DeepSeek V4
Трафик и рейтинги DeepSeek V4
385.8M
Ежемесячные посещения
#106
Глобальный рейтинг
#6
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jan 2025-Jun 2025
Анализ пользователей DeepSeek V4
00:04:49
Средняя продолжительность посещения
3.31
Страниц за посещение
35.45%
Показатель отказов
Основные регионы DeepSeek V4
CN: 35.47%
RU: 7.85%
US: 5.73%
BR: 5.01%
IN: 2.93%
Others: 43.01%
Последние ИИ-инструменты, похожие на DeepSeek V4
Folderr
Folderr is a comprehensive AI platform that enables users to create custom AI assistants by uploading unlimited files, integrating with multiple language models, and automating workflows through a user-friendly interface.
Peache.ai
Peache.ai - это игровая площадка для чата с персонажами AI, которая позволяет пользователям вести флиртующие, остроумные и дерзкие беседы с разнообразными AI-персонажами через взаимодействия в реальном времени.
TalkPersona
TalkPersona — это AI-видеочат, который предоставляет реальное время человеческого разговора через виртуальное говорящее лицо с естественным голосом и синхронизацией губ.
Thaly AI
Thaly AI is an AI-powered sales assistant that automates customer conversations and lead qualification to help businesses scale their sales operations while saving time.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на DeepSeek V4
GPT‑5.5 | ChatGPT Official
GPT-5.5 в ChatGPT — это новейшая модель OpenAI, ориентированная на работу, разработанная для понимания сложных целей, эффективного использования инструментов, проверки своей работы и выполнения многоэтапных задач (кодирование, исследования, документы, электронные таблицы) до конца с более сильными мерами безопасности.
DuckDuckGo AI Chat
DuckDuckGo AI Chat — это бесплатный и анонимный способ доступа к популярным чат-ботам AI, таким как GPT-3.5, Claude и другим, сохраняя при этом конфиденциальность пользователя.
Arch
Arch - это интеллектуальный шлюз уровня 7, построенный на Envoy Proxy, который обеспечивает безопасную обработку, надежную наблюдаемость и бесшовную интеграцию подсказок с API для создания быстрых, надежных и персонализированных агентов ИИ.
Off-grid LLM over Radio
Платформа, которая интегрирует большие языковые модели (LLM) с сетями коммуникации Meshtastic для обеспечения автономных взаимодействий ИИ и автоматизированного выполнения задач через радиосвязь.