2026 жылдың ақпанында қытайлық AI стартапы DeepSeek онлайн қолданбасы мен веб-интерфейске елеулі жаңарту шығарды, бұл өз кезегінде келесі буындағы модель релизіне — DeepSeek V4 — қарай қарқын барын аңғартты. Жаңарту толыққанды V4 модельден бұрын шықса да, өзара әрекеттесу мінез-құлқы, ұзақ контекст мүмкіндіктері және болашақ әлеуетке арналған дайындық сынақтары бойынша өзгерістерімен пайдаланушылар мен индустрия бақылаушылары арасында талқылау туғызды.
DeepSeek бұған дейінгі варианттарымен — әсіресе DeepSeek V3.2 және DeepSeek–R1 — жоғары тапсырма өнімділігін шығын- тиімді масштабтаумен ұштастырып, жаһандық сахнаға серпінмен шықты. Әсіресе R1 релизі 2025 жылдың басында әлемдік нарықтарды шайқап, бәсекелестердің акция көрсеткіштерінің төмендеуіне ықпал еткенімен халықаралық назарға ілікті, бұл DeepSeek-тің деструктивті әлеуетін көрсетті.
DeepSeek-тің соңғы жаңартуында нақты не өзгерді?
Бұл қай нұсқа және не өзгерді?
Соңғы жаңарту DeepSeek онлайн қолданбасы мен веб-интерфейсіне әсер етеді, бірақ маңыздысы — API моделі әзірге қамтылмайды. Бірнеше дереккөзге сәйкес:
- Ағымдағы қолданба жаңартуын ұзақ контекст құрылымының сынағы деп сипаттауға болады — веб пен қолданба пайдаланушыларына 1 миллион токенге дейінгі контекст қолдауын қолжетімді етеді. Бұл DeepSeek V3.2 API ұсынысындағы шамамен ~128 K контекст терезесінен айтарлықтай секіріс.
- Жаңарту бір әңгіме немесе тапсырма үшін тиімді жадты арттырады, модельге әлдеқайда көп ақпаратты есте сақтап, өңдеуге мүмкіндік береді. Есептер бұл алдыңғы жад сыйымдылығынан шамамен 10× артық екенін көрсетеді — көп кезеңді және ұзаққа созылатын пайымдау үшін серпінді жаңалық.
- Нұсқа атауы тұрғысынан көпшілік сигналдар бұл жаңартуды V4 алдындағы техникалық қадам ретінде көрсетеді — әлі ресми DeepSeek V4 релизі емес, бірақ оған мықты дайындық.
Ішкі жағында: Өзгерісті не жүргізіп отыр?
Көрінбейтін жақта, DeepSeek-тің GitHub репозиторийінде “MODEL1” ішкі идентификаторымен белгіленген толықтырулар анықталды, бұл V3.2-ден бөлек жаңа модель архитектурасын меңзейді. Код құрылымы жадты оңтайландыру әдістеріне, FP8 қолдауын жақсартуға және Nvidia-ның жаңа GPU архитектураларымен үйлесімділікке нұсқайды — бұлардың бәрі DeepSeek V4 үшін күтілетін негізгі компоненттер.
Сонымен қатар, DeepSeek “Engram” туралы зерттеу жариялады — жады іздеу модулі, ол үлкен тілдік модельдердің ұзақ контексттер мен маңызды фактілерді басқаруын қайта ойластырады. Engram келесі буынның іргелі технологиясы ретінде орналасқан тәрізді — мүмкін V4-тің кеңейтілген жад мүмкіндіктерін қуаттандыру үшін.
Пайдаланушы реакциялары
Жаңартудың енгізілуі кең ауқымды жауаптар туғызды:
- Бір жағынан, көптеген пайдаланушылар контекст кеңеюіне және оның тереңірек өзара әрекеттесу мен күрделі мәселелерді шешуге әлеуетіне қуанышты.
- Екінші жағынан, пайдаланушылардың едәуір бөлігі сөйлесу тоны мен стиль өзгерістері туралы жария пікір қалдырды: жауаптар бұрынғыға қарағанда қызықсыз, аз эмпатиялық немесе жай ғана “салқындау” деп сипатталды — бұл әлеуметтік желілерде вирус тәрізді талқылауға айналды.
Бұл алшақтық AI ендірудің маңызды шындығын көрсетеді: техникалық мүмкіндіктерді жаңарту күтпеген жолдармен пайдаланушы тәжірибесін өзгерте алады, сондықтан финалдық релизге дейін итерациялық жетілдірулер қажет.
Осы жаңартудың негізгі мүмкіндіктері қандай?
1. Контекстті ауқымды кеңейту
Веб/қолданба өзара әрекеттесуінде 1 миллион токен контекстін қолдау DeepSeek-ті бір сессияда ұзын транскрипттерді, код базаларын, құқықтық құжаттарды немесе тұтас кітаптарды ғаламдық, үзіліссіз түсіне алатын санаулы модельдердің қатарына қосады. Бұл нақты қолдануда — зерттеу мен жазудан бастап кәсіптік құжат талдауына дейін — орасан әсерге ие.
2. Өзара әрекеттесу стиліндегі өзгерістер
Соңғы енгізу DeepSeek-тің сөйлесу тонін айтарлықтай өзгертті. Көптеген пайдаланушылар жаңартылған модель өзара әрекеттесуі көбірек бейтарап немесе “жай” көрінетінін айтты — персонализацияланған лақап аттардың орнына “User” сияқты жалпы идентификаторларды пайдаланып, терең пайымдау режимдерінде ықшам жауаптар ұсынады. Бұл стилистикалық өзгерістер әлеуметтік платформаларда резонанс туғызып, кейбір пайдаланушылардың дискомфорт немесе таңданысын тудырды.
3. Білім қырқуы және жаңартылған контекст
Қолданба артындағы білім базасы 2025 жылдың мамырына дейінгі ақпаратты қамту үшін жаңартылды, ал API қызметі өз білім қырқуымен V3.2-де қалып отыр. Бұл бөлініс DeepSeek-тің толыққанды V4 платформа жаңартуына дейін біртіндеп жақсартулармен эксперимент жасап жатқанын көрсетеді.
4. V4 интеграциясына дайындық
Жаңартудың айқын стратегиялық мақсаты — жақында шығатын DeepSeek V4 алдында инфрақұрылым мен пайдаланушы тәжірибесін сынау. Үлкен контекстті қолдау мен жад өзгерістері әзірленіп жатқан архитектуралар үшін нақты әлемдік стресс-тест ретінде қызмет етеді — әзірлеушілерге өнімділік, сенімділік және кері байланыс туралы түсінік береді.
Жаңартуда қандай жаңа техникалық мүмкіндіктер бар және олар қалай жұмыс істейді?
Пайдаланушы реакциялары
Жаңартудың енгізілуі кең ауқымды жауаптар туғызды:
- Бір жағынан, көптеген пайдаланушылар контекст кеңеюіне және оның тереңірек өзара әрекеттесу мен күрделі мәселелерді шешуге әлеуетіне қуанышты.
- Екінші жағынан, пайдаланушылардың едәуір бөлігі сөйлесу тоны мен стиль өзгерістері туралы жария пікір қалдырды: жауаптар бұрынғыға қарағанда қызықсыз, аз эмпатиялық немесе жай ғана “салқындау” деп сипатталды — бұл әлеуметтік желілерде вирус тәрізді талқылауға айналды.
Бұл алшақтық AI ендірудің маңызды шындығын көрсетеді: техникалық мүмкіндіктерді жаңарту күтпеген жолдармен пайдаланушы тәжірибесін өзгерте алады, сондықтан финалдық релизге дейін итерациялық жетілдірулер қажет.
Engram: таңдаулы еске түсіруге арналған шартты жад
Engram — жаңартудағы негізгі идея. Тұжырымдамалық тұрғыда ол модель архитектурасына ендірілген шартты алып шығу механизмі: кірісте сақталған энграммаларға байланысты ишаралар болғанда, желі алдын ала есептелген векторлық көрсетілімдерді қымбат инференция қабаттарын толықтыру (немесе кейде алмастыру) үшін қайта алады. Мақұлданған пайда екі жақты: статикалық білімге қатысты қайталанатын есептеуді азайту және толық модельді қайта оқытусыз фактілік жадты жаңарту немесе жамау үшін берік механизм ұсыну. Техникалық түйіндемелер мен әзірлеуші алдын ала көрсетілімдері Engram-ның код біліміне (кітапханалар, функция сигнатуралары) да, құжаттар бойынша фактілік еске түсіруге да арналғанын көрсетеді.
mHC (көптүрлілікпен шектелген гипербайланыстар)
Алдын ала көрсетілімдер мен қолдаушы техникалық жазбаларда ұсынылғандай, mHC — параметр өзара әрекеттесулерін мағыналы ішкі көптүрліліктерге шектеуге бағытталған архитектуралық стратегия. Бұл шектеу есептелуі тиіс жұптық активиациялар санын азайтады, нәтижеде оқыту мен инференция кезінде есептеу тиімділігін жақсартады. Теориялық тұрғыда маңызды жерлерде (тапсырмаға қатысты көптүрліліктер) көркемдік қуатты сақтап, басқа жерлерде қажетсіз есептеуді қысқартасыз — сол аппараттан көбірек пайдалық сығып алу. Ерте сипаттамалар техникалық әрі үміткер, бірақ олар іске асыру мен верификация туралы сұрақтар да көтереді (төменде қараңыз).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) және миллион-токен контексттері
Ең айқын талаптардың бірі — сирек назар аудару (sparse attention) әдістерінің және динамикалық триггерлеу логикасының қоспасы арқылы 1M+ токен контексттерін қолдау. Егер өндірісте іске асса, бұл бір инференция өтімінде тұтас репозиторийлерді, ұзын транскрипттерді немесе көп файлды патчтарды қарастыруға мүмкіндік береді — код базасын жинақтау, көп файлды рефакторлар және ұзын сөйлесетін агенттер сияқты тапсырмалар үшін серпін. Алдын ала материалдар мен жеткізушілердің эталондық көрсеткіштері үлкен контекст бойынша өткізу қабілетін көрсетіп, кейбір бәсекелестермен салыстырғанда елеулі тиімділік өсімін меңзейді. Тәуелсіз верификация бұл кезеңде әлі шектеулі.
Келесіде не күтеміз — және бұл жаңарту DeepSeek v4 туралы не айтады?
Қысқа жауап: жария жаңарту — әрі функционалдық жетілдіру, әрі үлкенірек іске қосуға арналған сахна. Индустриялық хабарламалар мен DeepSeek-тің өз хронологиясы жақын арада v4-тің шығатынын (Ай күнтізбесі бойынша Жаңа жыл кезеңін нысанаға алған) көрсетеді, ол ұзақ контекст жадын, Engram-ға ұқсас маманданған жад архитектурасын және жақсартылған кодтау мен агент мүмкіндіктерін біріктіруі ықтимал.
Төменде ағымдағы өзгеріс сигналдары мен нарық күтулеріне негізделген мұқият, дәлелге сүйенген болжам берілген — DeepSeek v4-тің ықтимал құрамын сипаттайды.
Күтілім 1 — Жергілікті ұзақ өмірлі жад және индекстелген іздеу
Қолданбаның миллион-токендік эксперименттері және V3.2-дегі агенттерге айқын фокус негізінде v4 сессиялар арасында (жай ғана үлкен эфемерлік контекст емес) индекстелген білімді сақтайтын жад қосалқы жүйесін формализациялауы ықтимал. Бұл қосалқы жүйе төмендегілерді біріктіреді:
- Сақталған эмбеддингтер бойынша тығыз іздеу.
- Кідіріс пен токен құнын теңестіру үшін тиімді фрагменттеуді.
- Қалпына келтірілген үзінділерді модельдің ішкі контекст терезесіне кіріктіру үшін когеренттік қабатты.
Егер іске асса, агенттерге әр сессияда деректерді қайта енгізбей-ақ тұрақты тұлғаларды, пайдаланушы таңдауларын және бай жоба тарихын жүргізуге мүмкіндік береді.
Күтілім 2 — Маманданған код генерациясы және көп файлды пайымдау
V4 үшін кодтау шеберлігі басымдық ретінде көрінеді, әзірлеуші жұмыс процестерін нысанаға алған модель оптимизациялары мен бенчмарк жақсартуларын меңзейді. Тумысынан көп файлды рефактор мүмкіндігі, бірлік-тесттерді синтездеу және кодты іске қосып, бағалап, қайталап жетілдіре алатын құралдардан хабардар генерация күтіледі — дәл ұзақ контексті модельдер ашатын тапсырмалар.
Күтілім 3 — Агент қауіпсіздігі мен тексеруге көбірек көңіл бөлу
Оқу практикаларына қатысты қоғамдық назарды ескере отырып, DeepSeek аудитті басымдық етуі ықтимал: қайталанатын оқу журналдары, шығу тегі туралы айқынырақ мәлімдемелер және көпқадамды құрал өзара әрекеттесуінде галлюцинацияларды немесе provenance олқылықтарын белгілейтін қатаңдатылған қауіпсіздік шаралары. Кәсіптік клиенттер мен зерттеушілерге provenance-ті көрнекі ететін өнім мүмкіндіктерін күтіңіз.
Күтілім 4 — Бәсекелік жол картасы және серіктестер экожүйесі
V4 жол картасы отандық және жаһандық ойыншылар үшін нарық сигналы ретінде оқылады. Бәсекелестердің агрессивті жаңартуларын (ірі ойыншылар тиімділік пен мобильді ендіруге басымдық беріп, нишалық ойыншылар ашық бастапқы модельдерге басымдық бергенде) ескере отырып, DeepSeek ашықтық пен қорғанысты теңестіруі тиіс. Егер v4 төмен құнда елеулі өсімдер берсе, ол Қытайда және одан тыс жерлерде қолжетімді, жоғары қабілетті модельдерге бағытталған трендті жылдамдатады — әрі шекарааралық саясаттық қадағалауды күшейтуі мүмкін.
Қорытынды: Өсіп келе жатқан AI күші
Соңғы DeepSeek жаңартуы AI интеллектіндегі кең ауқымды трансформацияға қарай маңызды қадам. Компания V4-ті әлі толық іске қоспаса да, алдын ала көрсетілген жетілдірулер — әсіресе контекст ұзындығы мен интерактивті қайта құрылымдау бойынша — LLM мүмкіндіктерін алға жылжытуға берілгендігін көрсетеді. V4 жақындап келе жатқанда, DeepSeek ірі ауқымды, құны тиімді, жоғары өнімді AI-дың келесі дәуірін қалыптастыруда орталық фигура болуға даяр.
Әзірлеушілер Deepseek API қызметіне қазір CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін модель мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеңіз және егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API нұсқаулығын қараңыз. Қол жеткізбестен бұрын, CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграциялауыңызға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады.
Бастауға дайынсыз ба?→ Бүгін DeepSeek-ке тіркеліңіз
Егер AI туралы көбірек кеңестер, гидтер және жаңалықтар білгіңіз келсе, бізді VK, X және Discord желілерінде бақылаңыз!