DeepSeek, koji se smatra velikom kineskom nadom, nakon više odgoda uspio je pokrenuti svoju najnoviju obitelj modela, DeepSeek-V4, koja će biti dostupna u nekoliko različitih veličina. Riječ je o sveobuhvatnom ažuriranju koje obuhvaća gotovo sve, ali ova promjena generacije neće potresti svijet.
Serija DeepSeek-V4 koristi poboljšanu tehniku Mixture-of-Experts (MoE), posebno će dobro raditi pri dugim kontekstima, pokazat će znatno poboljšanje u sposobnosti zaključivanja, a dokazat će se i u rješavanju zadataka temeljenom na agentima.
Tvrtka u prvom krugu govori o dvije varijante, na startnu liniju stali su modeli DeepSeek-V4-Pro i DeepSeek-V4-Flash. Tvrtka je istaknula da je ovdje već riječ o „pionirskom modelu umjetne inteligencije s 1 bilijunom parametara”. Zahvaljujući MoE postupku nove generacije, sustav će raditi s izvrsnom učinkovitošću, prema priopćenju u prosjeku će za izvanrednu izvedbu biti potrebno samo 32-37 milijuna aktivnih parametara ( najviše 49 milijuna parametara može biti aktivno).
Prema službenim podacima, DeepSeek-V4-Pro može imati 1,6 bilijuna parametara, a kod modela DeepSeek-V4-Flash govorimo o 284 milijarde parametara. U stručnim zadacima i istraživanjima koristit će se V4-Pro, a na opća pitanja brzo i učinkovito odgovarat će V4-Flash. Tvrtka je novu generaciju trenirala drukčijim metodama od dosadašnjih (na 33 bilijuna tokena), koristi novu arhitekturu, a primijenjeno je mnoštvo optimizacija na razini sustava kako bi se smanjile potrebe za računalnim kapacitetom i memorijom.
Riječ je o modelu dizajniranom za nativno multimodalni rad, koji su njegovi razvojni programeri od temelja pripremili za to da pri zadacima istodobno može obrađivati tekstove, slike, videozapise i audiomaterijale. DeepSeek-V4 može samostalno raditi kao „agent” i obećava biti posebno jak u programerskim zadacima. Sve tehnološke tvrtke velikom snagom nastoje razvijati kodiranje jer to područje primjene trenutno donosi najviše prihoda.
DeepSeek je u svojoj objavi stavio veliki naglasak na to da će otvoreni model ubuduće, kao i konkurenti, osiguravati kontekstni prozor od 1 milijun tokena. Google Gemini bio je prvi veći model kod kojeg su razvojni programeri dosegnuli 1 milijun tokena, a to se polako može smatrati industrijskim standardom, koji će od sada držati svaki novi DeepSeekov model. Zahvaljujući tome, prema riječima tvrtke, model će s izvrsnom točnošću raditi i s većim količinama znanja i dugim kodovima.
U popularnom testu Humanity's Last Exam DeepSeekova novost ne prolazi osobito dobro, daleko zaostaje za modelima Gemini 3.1, GPT-5.5 i Claude Opus 4.7, a može pokazati samo rezultat od 35,9%. Predvodnici su već svi oko 40%, a i iznad toga, čak i bez dodataka. U testu SWE-Bench Pro, koji mjeri agentski rad, GPT-5.5 već je sposoban za performanse od 58,6%, dok Claude Opus 4.7 može pokazati 64,3%, a novi DeepSeek-V4-Pro doseže samo 55,4%. Tvrtka je u vlastitim testovima novost rado mjerila s ranijim suparnicima kako bi slika o novom modelu bila ljepša.
DeepSeek je u svom izvješću napomenuo i to da nova obitelj V4 više nije optimizirana za Nvidijine GPU-ove, iako će naravno raditi i na zelenim hardverima. Zbog američkih sankcija Kinezi su se morali okrenuti kineskim hardverskim rješenjima, pa je kod novog alata umjetne inteligencije Huawei postao primarni partner. DeepSeek-V4 je „posebno optimiziran za čipove Huawei Ascend 950PR i Cambricon MLU”.
U troškovima nova serija, kao i njezini preci, radi vrlo dobro, pa i ako u testovima ne pokazuje revolucionarne performanse, njezina je isplativost neosporna. Kod modela DeepSeek-V4-Pro unos 1 milijuna tokena u najgorem slučaju košta 1,74 dolara, ali postoji input cache kojim se to može dodatno smanjiti, a na izlaznoj strani takva količina podataka košta 3,48 dolara. Kod modela DeepSeek-V4-Flash obrada 1 milijuna tokena košta samo 0,14 dolara, a generiranje 1 milijuna tokena može se obaviti za 0,28 dolara.
