I februar 2026 udrullede den kinesiske AI-startup DeepSeek en væsentlig opdatering af sin onlineapplikation og webgrænseflade, hvilket signalerer fremdrift mod sin næstegenerations modeludgivelse, DeepSeek V4. Selvom opdateringen kommer før den fulde V4-model, har den allerede skabt debat blandt brugere og brancheobservatører på grund af ændringer i interaktionsadfærd, lang-kontekstkapaciteter og forberedende test af fremtidigt potentiale.
DeepSeek bragede ind på den globale scene med sine tidligere varianter — især DeepSeek V3.2 og DeepSeek–R1 — som kombinerede høj opgavepræstation med omkostningseffektiv skalerbarhed. Særligt R1-udgivelsen fangede international opmærksomhed i begyndelsen af 2025 for at ryste de globale markeder og presse konkurrenters aktiepræstation ned, hvilket illustrerer DeepSeeks disruptive potentiale.
Hvad er der præcist ændret i den seneste DeepSeek-opdatering?
Hvilken version er dette, og hvad er ændret?
Den seneste opdatering påvirker DeepSeeks onlineapplikation og webgrænseflade, men afgørende nok ikke API-modellen endnu. Ifølge flere kilder:
- Den aktuelle applikationsopdatering beskrives bedst som en lang-kontekst strukturtest — som gør det muligt for web- og app-brugere at få adgang til op til 1 million tokens kontekstunderstøttelse. Dette er et betydeligt spring fra ~128 K kontekstvinduet i DeepSeek V3.2’s API-tilbud.
- Opgraderingen øger den effektive hukommelse for en enkelt samtale eller opgave og gør det muligt for modellen at huske og bearbejde langt mere information. Rapporter indikerer, at dette reelt er 10× den tidligere hukommelseskapacitet — et gennembrud for flertrins- og langvarig ræsonnering.
- Hvad angår versionsnavngivning, tyder de fleste offentlige signaler på, at denne opdatering er et teknisk fremstød før V4 — endnu ikke den formelle DeepSeek V4-udgivelse, men klart forberedende til den.
Under motorhjelmen: Hvad driver ændringen?
Bag kulisserne viser DeepSeeks GitHub-repositorium tilføjelser mærket med en intern identifikator (“MODEL1”), der antyder en ny modelarkitektur, som er forskellig fra V3.2. Kodestrukturen peger på hukommelsesoptimeringsteknikker, forbedringer af FP8-understøttelse og kompatibilitet med Nvidias nyere GPU-arkitekturer — alle kernekomponenter, der forventes i DeepSeek V4.
Derudover har DeepSeek offentliggjort forskning om “Engram,” et modul til hukommelsesopslag, der gentænker, hvordan store sprogmodeller håndterer lange kontekster og kritiske fakta. Engram synes positioneret som en grundlæggende teknologi for næste generation — muligvis drivende for DeepSeek V4’s udvidede hukommelsesevner.
Brugerreaktioner
Udrulningen har fremkaldt et bredt spektrum af reaktioner:
- På den ene side er mange brugere begejstrede for kontekstudvidelsen og dens potentiale for dybere interaktioner og mere komplekse problemløsninger.
- På den anden side har en betydelig del af brugerne offentligt kommenteret ændringer i tone og samtalestil, og beskriver svarene som mindre engagerende, mindre empatiske eller simpelthen “koldere” end før — hvilket har ført til virale diskussioner på sociale medier.
Denne divergens fremhæver en vigtig realitet ved implementering af AI: opgraderinger af tekniske kapaciteter kan omforme brugeroplevelsen på uventede måder, hvilket kræver iterative forfinelser før den endelige udgivelse.
Hvad er nøglefunktionerne i denne opdatering?
1. Massiv kontekstudvidelse
Understøttelse af op til 1 million tokens i kontekst i web-/app-interaktion gør DeepSeek til en af de få modeller, der er i stand til global, ubrudt forståelse af lange transskripter, kodebaser, juridiske dokumenter eller hele bøger i én session. Dette har stor betydning for anvendelse i virkeligheden, fra forskning og skrivning til analyse af virksomhedsdokumenter.
2. Ændringer i interaktionsstil
Den nylige udrulning har mærkbart ændret DeepSeeks samtaletone. Mange brugere har bemærket, at den opdaterede modelinteraktion fremstår mere neutral eller “plain” — den bruger generiske betegnelser som “User” frem for personlige kælenavne og giver mere koncise svar i dybe ræsonnementstilstande. Disse stilistiske skift har skabt buzz på sociale medieplatforme, med nogle brugere, der udtrykker ubehag eller overraskelse.
3. Vidensafskæring og opdateret kontekst
Vidensbasen bag appen blev opdateret til at afspejle information frem til maj 2025, selvom API-tjenesten forbliver på V3.2 med sin tidligere vidensafskæring. Denne opdeling tyder på, at DeepSeek eksperimenterer med gradvise forbedringer forud for en fuld V4-platformopgradering.
4. Forberedelser til V4-integration
Et klart strategisk mål med opdateringen er at teste infrastruktur og brugeroplevelse forud for den kommende DeepSeek V4. Stor kontekstunderstøttelse og ændringer i hukommelsen fungerer sandsynligvis som en stresstest i virkelige omgivelser for de arkitekturer, der nu er under udvikling — så udviklere kan vurdere ydeevne, pålidelighed og feedback før fuld udrulning.
Hvilke nye tekniske funktioner er inkluderet i opdateringen, og hvordan fungerer de?
Brugerreaktioner
Udrulningen har fremkaldt et bredt spektrum af reaktioner:
- På den ene side er mange brugere begejstrede for kontekstudvidelsen og dens potentiale for dybere interaktioner og mere komplekse problemløsninger.
- På den anden side har en betydelig del af brugerne offentligt kommenteret ændringer i tone og samtalestil, og beskriver svarene som mindre engagerende, mindre empatiske eller simpelthen “koldere” end før — hvilket har ført til virale diskussioner på sociale medier.
Denne divergens fremhæver en vigtig realitet ved implementering af AI: opgraderinger af tekniske kapaciteter kan omforme brugeroplevelsen på uventede måder, hvilket kræver iterative forfinelser før den endelige udgivelse.
Engram: betinget hukommelse til selektiv genkaldelse
Engram er flagskibsidéen i opdateringen. Konceptuelt er det en betinget hentemekanisme indlejret i modelarkitekturen: når inputtet indeholder signaler knyttet til lagrede engrammer, henter netværket forudberegnede vektorrepræsentationer for at supplere (eller nogle gange erstatte) dyre lag af inferens. Den påståede fordel er todelt: reducere gentagen beregning på statisk viden og give en robust mekanisme til at opdatere eller patche faktuel hukommelse uden at genoplære hele modellen. Tekniske resuméer og udviklerforhåndsvisninger viser, at Engram er tiltænkt både kodeviden (biblioteker, funktionssignaturer) og faktuel genkaldelse på tværs af dokumenter.
mHC (manifold-constrained hyperconnections)
mHC, som præsenteret i forhåndsvisningen og tilhørende tekniske noter, er en arkitekturstrategi, der sigter mod at begrænse parameterinteraktioner til meningsfulde undermangfoldigheder. Denne begrænsning reducerer antallet af parvise aktiveringer, der skal beregnes, og forbedrer beregningseffektiviteten under både træning og inferens. Teorien er, at man bevarer udtrykskraft der, hvor det betyder noget (opgave-relevante mangfoldigheder), samtidig med at man skærer spildberegninger fra andre steder — og dermed effektivt presser mere nytte ud af den samme hardware. Tidlige beskrivelser er tekniske og lovende, men de rejser også spørgsmål om implementering og verifikation (se nedenfor).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) og million-token-kontekster
En af de mest håndgribelige påstande er understøttelse af 1M+ token-kontekster gennem en blanding af sparsomme attention-teknikker og dynamisk udløsningslogik. Hvis det realiseres i produktion, gør det det muligt for en enkelt inferenskørsel at overveje hele repositories, lange transskripter eller patches over flere filer — en fordel for opgaver som opsummering af kodebaser, refaktorering på tværs af flere filer og lange samtaleagenter. Forhåndsmateriale og leverandørbenchmarks rapporterer throughput for store kontekster og antyder betydelige effektivitetsgevinster sammenlignet med nogle konkurrenter. Uafhængig verifikation er stadig begrænset på dette stadium.
Hvad kan vi forvente næste — og hvad fortæller denne opdatering os om DeepSeek v4?
Kort svar: den offentlige opdatering er både en funktionel forbedring og en afsats for en større lancering. Brancherapportering og DeepSeeks egen tidslinje peger på en nært forestående v4-lancering (målrettet omkring det kinesiske nytår), som sandsynligvis vil pakke langkontekst-hukommelse, specialiseret Engram-lignende hukommelsesarkitektur og forbedrede kode- og agentkapaciteter.
Nedenfor er en omhyggelig, evidensbaseret spekulation om, hvad DeepSeek v4 sandsynligvis vil inkludere — baseret på nuværende ændringssignaler og brancheforventninger.
Forventning 1 — Indbygget langlivet hukommelse og indekseret hentning
Givet appens million-token-eksperimenter og det eksplicitte fokus på agenter i V3.2 vil v4 sandsynligvis formalisere et hukommelsesundersystem, der persisterer indekseret viden på tværs af sessioner (ikke kun en større flygtig kontekst). Det undersystem vil kombinere:
- Tæt hentning over lagrede embeddings.
- Effektiv chunking for at balancere latenstid og token-omkostning.
- Et kohærenslag til at sy de hentede fragmenter sammen i modellens interne kontekstvindue.
Hvis implementeret, vil det lade agenter opretholde vedvarende personligheder, brugerpræferencer og rig projekthistorik uden at genindlæse data hver session.
Forventning 2 — Specialiseret kodegenerering og ræsonnement over flere filer
Kodefærdigheder som en prioritet for v4, med antydninger om modeloptimeringer og benchmark-forbedringer målrettet udviklerarbejdsgange. Forvent indbyggede evner til refaktorering på tværs af flere filer, forbedret generering af enhedstests og værktøjsbevidst kodegenerering, der kan køre, evaluere og iterere på kode via sandkassebaserede værktøjskæder. Det er netop den slags opgaver, som langkontekstmodeller låser op for.
Forventning 3 — Større fokus på agentsikkerhed og verifikation
Givet offentlig granskning af træningspraksis vil DeepSeek sandsynligvis prioritere reviderbarhed: reproducerbare træningslogge, klarere oprindelseserklæringer og forstærkede sikkerhedsforanstaltninger, der markerer hallucinationer eller oprindelsesgab under flertrins værktøjsinteraktioner. Forvent produktfunktioner, der gør oprindelse synlig for erhvervskunder og forskere.
Forventning 4 — Konkurrencedygtig køreplan og partnerøkosystem
v4-køreplanen vil blive læst som et markedssignal af indenlandske og globale aktører. Med rivaler, der sender aggressive opdateringer (fra store aktører, der sigter mod effektivitet og mobil implementering, til nicheaktører, der satser på open-source-modeller), må DeepSeek balancere åbenhed og forsvarbarhed. Hvis v4 leverer betydelige gevinster til lavere omkostning, vil det accelerere trenden mod overkommelige, højkapacitetsmodeller i Kina og ud over — og sandsynligvis intensivere grænseoverskridende politisk granskning.
Konklusion: En voksende AI-kraft
Den seneste DeepSeek-opdatering markerer et meningsfuldt skridt mod en bredere transformation i AI-intelligens. Selvom virksomheden endnu ikke fuldt ud har lanceret V4, afslører forhåndsforbedringerne — især omkring kontekstlængde og interaktiv omstrukturering — et engagement i at skubbe LLM-kapaciteter fremad. Med V4 på horisonten er DeepSeek positioneret til at være en central aktør i at forme den næste æra af storskala, omkostningseffektiv, højtydende AI.
Udviklere kan få adgang til Deepseek API via CometAPI nu. For at komme i gang kan du udforske modellens kapabiliteter i Playground og konsultere API-vejledningen for detaljerede instruktioner. Inden du får adgang, skal du sikre dig, at du er logget ind på CometAPI og har fået API-nøglen. CometAPI tilbyder en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med integrationen.
Klar til at gå i gang?→ Tilmeld dig Deepseek i dag !
Hvis du vil have flere tips, guider og nyheder om AI, så følg os på VK, X og Discord!