DeepSeek V4-ті ашық бастапқы кодты модельдер отбасы ретінде ресми түрде алдын ала ұсынды, және басты жаңалық бұл “тағы бір модель жаңартуы” ғана емес. Компания V4-ті нақты жұмыс жүктемелеріне арналған, ұзын контексті және агенттерге ыңғайлы жүйе ретінде ұстанымдайды: құжаттарға бай талдау, кодтау көмекшілері, іздеу агенттері және көпқадамды автоматтандыру. Релиз вебте, қолданбада және API-де бірден қолжетімді, ал V4 желісі ресми сервистерінде үнемді бағамен ұсынылатын 1M-token контекст терезесін енгізеді.
Бұл іске қосылымды ерекше маңызды ететіні — ауқым мен тиімділіктің үйлесімі. DeepSeek мәліметінше, V4-Pro-де жалпы 1.6T параметр, оның 49B белсенді, ал V4-Flash-та жалпы 284B параметр, оның 13B белсенді. Техникалық есепте DeepSeek V4 архитектурасы гибридті назар аударуды, MoE маршруттауды және ультра-ұзын контексттің есептеу жүктемесін азайта отырып агенттік мінез-құлықты жақсартуға арналған пост-оқытуды қолданатынын да мәлімдейді.
DeepSeek V4 дегеніміз не?
DeepSeek-V4 — компанияның ең жаңа флагмандық алдын ала көрініс тұқымдасы, және релиз екі қоғамдық нұсқаны қамтиды: V4-Pro және V4-Flash. DeepSeek V4-Pro-ны әлемдік білім, математика, STEM, кодтау және агенттік кодтау үшін мықтырақ модель ретінде сипаттайды, ал V4-Flash — пайымдау сапасы мен ұзын контекст қабілетін көп сақтай отырып, жылдамырақ әрі құны тиімдірек нұсқа. V4-Pro агенттік кодтау мен әлемдік білім бойынша ағымдағы ашық модельдерден озып тұр, ал V4-Flash жылдамдық пен үнемді ендіруге бағытталған.
V4 гибридті назар аудару архитектурасын қолданады: Compressed Sparse Attention (CSA) мен Heavily Compressed Attention (HCA) үйлесімі, оған қоса Manifold-Constrained Hyper-Connections және Muon optimizer. Компанияның айтуынша, модельдер 32T-тен астам токенде алдын ала үйретілген және 1M контексте V4-Pro-ға DeepSeek-V3.2-мен салыстырғанда бір токендік шығару FLOPs-ының 27%-ы және KV кэшінің 10%-ы ғана қажет. Тиімділіктің дәл осы қыры — релиздің басты жаңалығы.
DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Pro
V4-Pro — сапаны бірінші орынға қоятын қолданушыларға арналған флагмандық модель. DeepSeek-V4-Pro агенттік кодтауда күштірек өнімділік, бай әлемдік білім және әлемдік деңгейдегі пайымдау қабілетін жеткізеді; релиз беті бойынша, әлемдік білімде ол тек Gemini-3.1-Pro-дан ғана кейін қалады. Техникалық есепте V4-Pro — тұқымдастағы ірі модель, әрі DeepSeek-V4-Pro V4-Flash сияқты OpenAI-ге және Anthropic-ке үйлесімді интерфейстер арқылы қолжетімді.
DeepSeek-V4-Flash
V4-Flash — тиімділікке басымдық беретін модель: оның пайымдау мүмкіндіктері V4-Pro-ға өте жақын, әрі қарапайым агенттік тапсырмаларда V4-Pro-мен тең деңгейде жұмыс істейді, бірақ параметр ізі кішірек және жауап беру уақыты жылдамырақ. Ол ойлау және ойламайтын режимдердің екеуін де қолдайды, Pro-дағыдай 1M контекст ұзындығы мен негізгі мүмкіндіктер сақталған, бірақ құны айтарлықтай төмен.
Қайсысын таңдау керек?
Тапсырма жоғары тәуекелді, білімге бай немесе тексеруі қиын болса: кәсіптік зерттеу, күрделі кодтау, көпқадамды шешім қолдауы немесе ең мықты жауап қажет сәттерде V4-Pro пайдаланыңыз. Өткізу қабілеті, кідіріс немесе токен құны соңғы бірнеше балдық бенчмарк айырмасынан маңыздырақ болса — V4-Flash таңдаңыз. Бұл таңдау ресми позициялауға және екі модель арасындағы жарияланған бенчмарк алшақтығына сай келеді.
| Элемент | DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| Жалпы параметр саны | 284B | 1.6T |
| Белсенді параметр | 13B | 49B |
| Контекст ұзындығы | 1M | 1M |
| Пайымдау режимдері | Non-think + think | Non-think + think |
| Ең қолайлы | Жылдам шығару, жоғары өткізу, құны сезімтал агенттер | Ең жоғары қабілетті пайымдау, күрделі кодтау және білім тапсырмалары |
| Ресми API бағалары | Кэш хиті $0.028 / кэш миссі $0.14 / шығару $0.28 (әр 1M токен) | Кэш хиті $0.145 / кэш миссі $1.74 / шығару $3.48 (әр 1M токен) |
| Макс. шығару | 384K | 384K |
CometAPI Deepseek v4 Pro және V4 Flash қолжеткізуді ұсынады — ресмиден 20% арзан — және бір OpenAI-мен үйлесімді немесе Anthropic Messages энڈпоинті арқылы 500+ модель (GPT-5.4, Gemini 3.1, т.б.) арасында үздіксіз ауысуды қамтамасыз етеді.
Өнімділік бенчмарктары
DeepSeek-V3.2 vs V4-Flash vs V4-Pro
Базалық модельдер салыстыру кестесінде V4-Flash пен V4-Pro негізгі бенчмарктерде DeepSeek-V3.2-ден озық, әдетте V4-Pro алда. Мысалы, есепте келесі көрсеткіштер берілген: AGIEval — 82.6 / 83.1 vs V3.2 үшін 80.1; MMLU — 88.7 / 90.1 vs 87.8; MMLU-Pro — 68.3 / 73.5 vs 65.5; HumanEval — 69.5 / 76.8 vs 62.8; LongBench-V2 — 44.7 / 51.5 vs 40.2 V3.2 үшін, мұнда ортаңғы сан V4-Flash-ке, ал соңғысы V4-Pro-ға тиесілі.
| Бенчмарк | DeepSeek-V3.2-Base | DeepSeek-V4-Flash-Base | DeepSeek-V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| AGIEval (EM) | 80.1 | 82.6 | 83.1 |
| MMLU (EM) | 87.8 | 88.7 | 90.1 |
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
Дереккөз: DeepSeek-V4 техникалық есебі, 1-кесте.
Үлгі айқын: Flash Pro-ға дейінгі алшақтықты қысқартады, бірақ Pro әлі де күштіірек жалпы модель. Бұл V4-Flash-ты көптеген өндірістік жүйелер үшін практикалық әдепкі етеді, ал V4-Pro — жауап сапасы құн не кідірістен маңыздырақ болғанда таңдауға лайық модель.
Батыс модельдерімен салыстыру: V4-тің орны
Қытайлық офис тапсырмалары бойынша бір адамдық бағалауда есеп бойынша DeepSeek-V4-Pro-Max Claude Opus 4.6-Max-тан озып, 63% ұтылмау көрсеткішіне жеткен. DeepSeek-V4-Pro R&D кодтау бенчмаркі бойынша Claude Sonnet 4.5-тен едәуір озық, әрі Claude Opus 4.5-қа жақындайды деп айтылады.
| Бағалау саласы | DeepSeek нәтижесі | Батыс моделімен салыстыру | Нені меңзейді |
|---|---|---|---|
| Қытайлық офис тапсырмалары | V4-Pro-Max, 63% ұтылмау | vs Claude Opus 4.6-Max | Іскерлік-тәжірибелік тапсырмаларда күшті көрсеткіш |
| R&D кодтау бенчмаркі | V4-Pro-Max pass rate 67 | vs Claude Sonnet 4.5 — 47; Opus 4.5 — 70; Opus 4.6 Thinking — 80 | Көшбасшы шекаралық модельдермен бәсекеге қабілетті, әсіресе Sonnet деңгейіне қарсы |
Бұл “әр қырынан №1” емес, бірақ әлдеқашан “байыпты бағалануға тиіс” деңгейге жеткен.
DeepSeek техникалық есебі бір кестеде V4-Pro-Max-ты Claude Opus 4.6 Max, GPT-5.4 xHigh және Gemini 3.1 Pro High-пен салыстырады. Нәтижелер қарапайым емес: Батыстың жабық модельдері кейбір білім мен пайымдау аспектілерінде әлі де мықты; сонымен қатар, V4-Pro-Max код, ұзын контекст және кейбір агент тапсырмаларында өте күшті. Яғни бұл енді “баламалық” туралы төмен өлшемді баяндау емес, “сіздің сценарийіңізге қайсысы лайық” кезеңіне өткен.
Білім мен пайымдау қабілеті тұрғысынан ол Opus 4.6 Max, GPT-5.4 xHigh және Gemini 3.1 Pro High деңгейіне шамалас. Дегенмен, агенттік мүмкіндіктерде сәл артта қалады, бірақ айырма елеулі емес.
DeepSeek-V4-Pro-Max кодқа бағытталған және ұзын контекст сценарийлерінде өте бәсекелі, ал Батыс модельдері таза пайымдау мен білім бенчмарктерінің бірқатарында әлі де өте мықты. Релизді осылай оқу дұрыс: DeepSeek V4 шынайы көшбасшылар қатарында, бірақ бенчмарк басымдығы тапсырмаға тәуелді.
DeepSeek V4-ке қалай қол жеткізуге болады
1) Ресми веб пен қолданбаны пайдалану
DeepSeek V4 Preview қазірдің өзінде вебте, қолданбада және API-де қолжетімді дейді. Қарапайым қолданушылар үшін ең оңай жол — ресми чат интерфейсі; онда модельге Expert Mode немесе Instant Mode арқылы қол жеткізуге болады.
2) API пайдалану
DeepSeek V4-ке қол жеткізу үшін CometAPI пайдалануды жоғары ұсынамын, себебі онда баға мен біріктіру артықшылықтары ең тиімді.
Модель атаулары:
deepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro
DeepSeek сондай-ақ ескі атаулар
deepseek-chatжәнеdeepseek-reasonerпайдаланудан шығарылатынын және қазіргі уақытта V4-Flash-тың ойламайтын және ойлайтын режимдеріне сәйкестендірілгенін, бұл сәйкестендіру 2026-07-24 дейін жалғасатынын айтады. Егер өндірісте бұрыннан интеграциялар бар болса, көшу жоспарлауы үшін бұл маңызды.
- CometAPI сервисіне тіркеліп, API кілтін алыңыз.
- OpenAI-мен үйлесімді стандартты Python SDK (немесе кез келген үйлесімді клиент) қолданыңыз, base URL мекенжайын баптаңыз:
Міне, ресми OpenAI-ға үйлесімді форматты қолданатын қарапайым мысал:
import os
from openai import OpenAIclient = OpenAI(
api_key=os.environ["cometapi_API_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com"
)response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Summarize the benefits of million-token context."}
],
extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
reasoning_effort="high"
)print(response.choices[0].message.content)
Бұл сұраным үлгісі жедел бастау нұсқаулығына сай: base URL орнатыңыз, deepseek-v4-pro немесе deepseek-v4-flash таңдаңыз, және терең пайымдау қажет кезде thinking-ті қосыңыз.
DeepSeek V4-ті тиімді пайдалану жолдары
Ұзын құжаттармен жұмыс істейтін процестер үшін ең мықты үлгі — контексті таза әрі құрылымды ұстау. V4-тің 1M-токендік терезесі — үлкен артықшылық, бірақ кіріс бөлімдерге, дерек үзінділеріне, тапсырма нұсқауларына және нәтижеге қойылатын айқын шектеулерге ұйымдастырылғанда, модель ең жақсы жұмыс істейді. Бұл DeepSeek жарнамалап отырған ұзын контекст қабілетін пайдаланудың табиғи жолы.
Код және агент процестері үшін жылдам итерацияға V4-Flash-тан бастап, соңғы іске қосу не ең күрделі қадамдар үшін V4-Pro-ға ауысу тиімді. Бұл тәсіл ресми позициялаумен үйлеседі: Flash — тиімді нұсқа, Pro — мықты модель, әрі екеуі де бірдей API интерфейсін және бірдей контекст ұзындығын бөліседі.
Қорытынды
DeepSeek-V4 ерекше, өйткені ол нарық сұраған төрт нәрсені бір уақытта біріктіреді: ұзын контекст, мықты пайымдау, ашық қолжетімділік және агрессивті баға. Негізгі жаңалық — DeepSeek жай ғана тағы бір модель шығарды деген емес. Компания шекаралық деңгейдегі AI-ді өндірісте экономикалық тұрғыда қолдануға болатын етуді мақсат тұтып отыр. Келесі AI инвестициясын қайда орналастыруды бағалап жүрген командалар үшін бұл — елеусіз қалдырмай, сынап көруге тұрарлық белгі.
Бірнеше провайдермен жұмыс істейтін командалар үшін, дәл осындай релиз — өз стегіңізде бенчмарк жүргізуге лайық. CometAPI — DeepSeek-V4-ті басқа шекаралық модельдермен қатар салыстыруға, әрі нарық өзгерген сайын өнім командасын интеграцияны қайта құруға мәжбүрлемейтін практикалық қабат бола алады.