DeepSeek 24 апреля официально выпустила серию V4 preview, открытую по лицензии MIT; веса моделей также уже загружены на Hugging Face и ModelScope. Согласно техническому отчету DeepSeek V4, V4-Pro-Max (режим максимальной мощности вывода) набирает 3206 баллов на бенчмарке Codeforces, опережая GPT-5.4.
Характеристики двух архитектур MoE-моделей
Согласно техническому отчету DeepSeek V4, серия V4 включает две модели с архитектурой смеси экспертов (MoE):
V4-Pro: общее число параметров 1.6T, активируется 49B на каждый токен, поддержка контекста 1M токенов
V4-Flash: общее число параметров 284B, активируется 13B на каждый токен, также поддержка контекста 1M токенов
Согласно техническому отчету, в контексте 1M одноканальный вывод FLOPs для V4-Pro составляет лишь 27% от V3.2; KV-кэш снижен до 10% от V3.2. Это в основном связано с обновлением архитектуры смешанного внимания (компрессированное разреженное внимание CSA + сильно компрессированное внимание HCA). Объем данных предобучения превышает 32T токенов; оптимизатор обновлен до Muon.
Методология постобучения: онлайн-стратегическое дистиллирование вместо смешанного усиленного обучения
Согласно техническому отчету DeepSeek V4, ключевое обновление постобучения V4 заключается в том, что онлайн-стратегическое дистиллирование (On-Policy Distillation, OPD) полностью заменяет этап смешанного усиленного обучения (mixed RL) V3.2. Новая схема состоит из двух шагов: сначала для областей, включая математику, программирование, Agent и следование инструкциям, отдельно обучают предметных экспертов (SFT + усиленное обучение GRPO); затем с помощью многопрофильного учителя OPD дистиллируют способности более чем десяти экспертов в единую модель, выравнивая через logit, чтобы избежать типичных конфликтов способностей в традиционных методах.
Отчет также вводит генеративную модель наград (Generative Reward Model, GRM): для задач, которые трудно проверять правилами, обучают модель на небольшом количестве разнообразных ручных разметочных данных, чтобы модель одновременно выполняла функции генерации и оценки.
Результаты бенчмарков: кодирование впереди, в задачах рассуждения по знаниям сохраняется отставание
Согласно техническому отчету DeepSeek V4, результаты сравнения V4-Pro-Max с Opus 4.6 Max, GPT-5.4 xHigh и Gemini 3.1 Pro High (без учета недавно опубликованных GPT-5.5 и Opus 4.7):
Codeforces：3206（GPT-5.4：3168 / Gemini 3.1 Pro：3052）→ наивысший результат на всем поле
LiveCodeBench：93.5 → наивысший результат на всем поле
SWE Verified：80.6, отставание от Opus 4.6 на 0.2 п.п. (80.8)
GPQA Diamond：90.1, отставание от Gemini 3.1 Pro (94.3)
SimpleQA-Verified：57.9, отставание от Gemini 3.1 Pro (75.6)
HLE：37.7, отставание от Gemini 3.1 Pro (44.4)
Технический отчет также отмечает, что приведенные выше сравнения не включают недавно опубликованные GPT-5.5 и Opus 4.7; разрыв между V4 и моделями последнего закрытого поколения требует подтверждения сторонними оценками.
Часто задаваемые вопросы
Какие условия открытой лицензии у DeepSeek V4 preview и где их можно получить?
Согласно официальному объявлению DeepSeek от 24 апреля, серия V4 открыта по лицензии MIT; веса моделей опубликованы на Hugging Face и ModelScope; лицензия применима как для коммерческого, так и для академического использования.
В чем различие по масштабу параметров между DeepSeek V4-Pro и V4-Flash?
Согласно техническому отчету DeepSeek V4, общее число параметров V4-Pro составляет 1.6T, активируется 49B на каждый токен; общее число параметров V4-Flash составляет 284B, активируется 13B на каждый токен. Обе модели поддерживают контекст 1M токенов.
Каковы результаты бенчмарка для DeepSeek V4-Pro-Max по сравнению с GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro?
Согласно техническому отчету DeepSeek V4, V4-Pro-Max превосходит GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro в двух бенчмарках: Codeforces (3206 баллов) и LiveCodeBench (93.5), но все еще отстает от Gemini 3.1 Pro в знания-ориентированных бенчмарках (GPQA Diamond, SimpleQA-Verified, HLE). В сравнительной группе не учтены GPT-5.5 и Opus 4.7.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
Связанные статьи
Сэм Альтман обозначает пять операционных принципов OpenAI, сигнализирует о возможных будущих ограничениях на доступ к возможностям моделей ради безопасности
Сообщение Gate News, 27 апреля — генеральный директор OpenAI Сэм Альтман опубликовал пять операционных принципов для компании под своей личной подписью, сигнализируя о том, что OpenAI может ограничивать доступ пользователей к возможностям моделей в определенные периоды, чтобы расставлять приоритеты в вопросах безопасности. В своем заявлении Альтман описал потенциальный сценарий будущего, при котором компании придется "пожертвовать некоторой расширенностью возможностей в обмен на большую устойчивость."
Altman подчеркнул, что критически важные решения в области ИИ должны приниматься демократическими процессами, а не определяться исключительно ИИ-лабораториями. Он защищал недавние крупномасштабные закупки вычислительных мощностей OpenAI, строительство глобальных дата-центров и усилия по вертикальной интеграции, заявив, что цель — снизить затраты на ИИ, чтобы технология стала доступной для всех. Альтман отметил, что правительствам, возможно, придется изучить новые экономические модели, чтобы обеспечить распределение ценности. Он также выделил конкретный риск-сценарий: чрезвычайно мощные модели могут снизить порог для создания новых патогенов, что потребует реагирования на уровне общества.
Альтман размышлял об исторической нерешительности OpenAI относительно публикации весов GPT-2, признав, что в ретроспективе проявленная осторожность была чрезмерной, но указал, что это привело к итерационной стратегии развертывания, которую OpenAI продолжает применять сегодня.
GateNews35м назад
DeepSeek откладывает запуск V4, чтобы оптимизировать под чипы Huawei Ascend
Сообщение Gate News, 27 апреля — DeepSeek отложила релиз своей модели V4, чтобы доработать свой программный стек для чипов Huawei Ascend, что отражает более широкую инициативу Пекина по развитию отечественной цепочки поставок для ИИ на фоне того, что доступ к передовым зарубежным полупроводникам становится все более ограниченным.
DeepSe
GateNews1ч назад
DeepSeek снижает цены на входной кэш до 1/10 от цены запуска; V4-Pro падает до 0,025 юаня за миллион токенов
Сообщение Gate News, 26 апреля — DeepSeek снизила цены на входной кэш для всей линейки моделей до одной десятой от цен на момент запуска, с немедленным вступлением в силу. Модель V4-Pro доступна со скидкой 2,5x в течение ограниченного времени, а акция продлится до 5 мая 2026 года, 11:59 PM UTC+8.
После обоих
GateNews10ч назад
OpenAI нанимает лучших специалистов корпоративного ПО, поскольку передовые агенты меняют отрасль
Сообщение Gate News, 26 апреля — OpenAI и Anthropic нанимают старших руководителей и специализированных инженеров из крупных корпоративных компаний-разработчиков ПО, включая Salesforce, Snowflake, Datadog и Palantir. Дениз Дрессер, бывший генеральный директор Slack в составе Salesforce, присоединилась к OpenAI в качестве директора по коммерческому развитию
GateNews10ч назад
Baidu Qianfan запускает поддержку Day 0 для DeepSeek-V4 с API-сервисами
Сообщение Gate News, 25 апреля — Предварительная версия DeepSeek-V4 вышла в эфир и была с открытым исходным кодом 25 апреля; платформой Baidu Qianfan в составе Baidu Intelligent Cloud предоставляется адаптация сервиса Day 0 API. Модель имеет расширенное контекстное окно на миллион токенов и доступна в двух версиях: DeepSeek-V4
GateNews16ч назад
Курс AI от Стэнфорда в связке с лидерами отрасли, Хуаном Жэньсюном и Альтманом, бросает вызов: создать ценность для всего мира за десять недель!
Курс по информатике в области ИИ для компьютеров《Frontier Systems》, недавно открытый Стэнфордским университетом (Stanford University), вызвал в деловых кругах и научно-промышленном секторе высокий интерес, привлек более пятисот студентов. Курс координирует партнер топового венчурного фонда a16z Анней Мидха, а лекторы представлены в роскошном составе: генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь (Jensen Huang), основатель OpenAI Сэм Альтман, генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella), генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su) и многие другие. Предложите студентам попробовать за десять недель «создавать ценность для мира»!
Хуан Жэньсюнь и Альтман — отраслевые лидеры лично выступают с лекциями
Курс координирует партнер топового венчурного фонда a16z Анней Мидха, он объединяет AI-экосистему
ChainNewsAbmedia17ч назад
