Қытайдың Көктем мерекесіне дейінгі тыныш апталарда AI индустриясы қауесеттер, техникалық ағып кетулер және стратегиялық сигналдардың үйреншікті қоспасымен гуілдеп тұр. DeepSeek ақпанның ортасында келесі флагманын — DeepSeek V4 — таныстыруға дайындалып жатыр. Дереккөздердің айтуынша, бұл шығарылым AI бағдарламалау мен ұзақ контексті кодты түсінуге ерекше басымдық береді, ал ішкі бенчмарктар V4-ті кодтау тапсырмаларында кейбір бәсекелестерден алда позициялайды деп хабарланады.
DeepSeek V4 қашан шығарылады?
DeepSeek V4 2026 жылғы ақпанның ортасында шығады, бұл Қытайдың Көктем мерекесімен тұспа-тұс келеді. Бұл уақыт таңдау кездейсоқ емес; ол компания қалыптастырған стратегиялық үлгіге сәйкес келеді.
Сала талдаушылары DeepSeek 2025 жылы Көктем мерекесінің алдында өзінің төңкерістік пайымдау моделін — DeepSeek-R1 — шығарғанын еске алады. Ол релиз әлемдегі әзірлеушілердің назарын аударып, олар мереке кезіндегі бос уақытты модельді сынап көруге және ықпалдастыруға пайдаланды, нәтижесінде қызығушылық вирустық түрде өршіді. Бұл "меркелік тосынсый" стратегиясын қайталау арқылы DeepSeek Батыс бәсекелестері салыстырмалы түрде тыныш тұрған кезде жаңалықтар легін V4-пен басып алуға ұмтылып отырғанға ұқсайды.
Ресми жариялау әлі болған жоқ, бірақ бұл қауесеттердің үйлесімділігі—2025 жылдың желтоқсанында V3.2 "көпір" моделінің шыққанымен бірге—компания ірі архитектуралық серпілістер үшін 12–14 айлық агрессивті циклді ұстанып отырғанын меңзейді. Операциялық ескертпелер. Нақты шығу күні, мүмкіндіктер жиынтығы немесе жалпы қолжетімділік бойынша тәуелсіз растау әзірге жоқ. Есептер ішкі сынақтарға және аноним дереккөздерге сүйенеді; DeepSeek тарихта кең ауқымды жария релизге дейін (мысалы, V3.2 және V3.2-Exp) варианттар мен эксперименттік тармақтарды орналастырып келген, ал компанияның жариялау қарқыны әркелкі болды. Оқырмандар мен техникалық пайдаланушылар уақытты DeepSeek ресми релиз ноталарын немесе ресми хабарландыруды жариялағанға дейін шартты деп қабылдауы тиіс.
Негізгі мүмкіндіктер мен бағдарламалау жақсартулары қандай?
V4 туралы қауесеттердің ең қызықты қыры — оның purported dominance in AI бағдарламалау және код генерациясы саласында басымдыққа ие болуы мүмкіндігі. DeepSeek V3 әмбебап күшті модель болғанымен, V4-тің өзегінде "инженерлік ДНҚ" бар деп сипатталады.
1. Кодтау бенчмарктарында Claude-ты басып озу
Соңғы бір жылда Anthropic компаниясының Claude моделі үлкен контекст терезесі мен жоғары пайымдау қабілетінің арқасында AI кодтауға көмек көрсету бойынша алтын стандарт ретінде кеңінен танылды. Алайда DeepSeek-тің ағып кеткен ішкі бенчмарктары V4-тің SWE-bench (Software Engineering Benchmark) сынағында Claude пен қазіргі GPT-4/5 сериясынан жоғары өту көрсеткішіне қол жеткізгенін меңзейді.
- Жетілдірілген қателерді түзету: GitHub мәселелерін адам араласуынсыз автоном түрде шешудің жоғары табыс көрсеткіші.
- Контекстік кодты толықтыру: Жоба архитектурасына сүйене отырып, келесі код жолын ғана емес, тұтас функция блоктарын болжай алу.
- Рефакторинг қабілеті: Бұрынғы модельдер рефакторинг кезінде жиі тәуелділіктерді бұзса, V4 кодтағы өзгерістердің бірнеше файл бойындағы "толқындық" әсерін "түсінеді" деп хабарланады.
2. Код базалары үшін өте ұзақ контекст
DeepSeek V4 V3.2-де эксперименталды түрде енгізілген Sparse Attention механизмін пайдаланады деген сыбыс бар, ол аса үлкен контекст терезелерін өңдеуге мүмкіндік береді—сапаны сақтай отырып, 1 миллион токеннен асуы ықтимал. Бұл әзірлеушілерге бүкіл репозиторийлерді (мысалы, күрделі React фронтенді мен Python бэкенді) контекске жүктеуге мүмкіндік береді. Одан кейін модель "full-stack" түсінігімен файлдар аралық дебаг жүргізіп, функцияларды іске асыра алады — бұл қабілет қазіргі көптеген модельдер үшін әлі де тарылыс нүктесі болып тұр.
Архитектура қалай тоғысады және дамиды?
Жалпы және пайымдау қабілеттерін біріктіру
Бұған дейін DeepSeek бөлек өнім желілерін ұстады: V-сериясы жалпы табиғи тілдік тапсырмаларға және R-сериясы (мысалы, DeepSeek-R1) терең пайымдау мен логикаға арналған.
Қауесеттерге қарағанда, DeepSeek V4 осы екі түрлі бағытты біріктіреді.
- Біріктірілген модель: V4 бірегей модель болады деп күтіледі, ол қарапайым сұраулар үшін "жылдам генерацияға" және күрделі бағдарламалау немесе математикалық мәселелер үшін "терең пайымдауға" (ой тізбегі) динамикалық ауысады.
- "Маршрутизатордың" соңы: Әртүрлі модельдерге промпттарды жіберу үшін сыртқы маршрутизаторды қолданудың орнына, V4 архитектурасының өзі R-сериясына тән "System 2" ойлау қабілеттерін туа иеленуі мүмкін, бұл оны ажыраусыз қуатты етеді.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
DeepSeek бас директоры Liang Wenfeng және оның командасы автор болған жақында шыққан зерттеу мақаласы Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) деп аталатын жаңа техниканы егжей-тегжейлі сипаттады.
Талдаушылар бұл технологияны V4-тің "құпия соусы" деп санайды.
- Катастрофалық ұмытуды шешу: Дәстүрлі оқытуда модельді жаңа күрделі кодтау үлгілерін үйренуге итермелеу оның жалпы әңгімелесу қабілетін жиі нашарлатады. mHC оқу процесін тұрақтандырады деп хабарланады, бұл V4-ке үлкен көлемдегі техникалық құжаттамалар мен кодты сіңіруге әңгімелесу нәзіктігін жоғалтпай мүмкіндік береді.
- Тиімділік: Бұл архитектура есептеу құнының сызықтық өсусіз тереңірек желілер құруға мүмкіндік береді, DeepSeek-тің "құнынан әлдеқайда төмен бағамен SOTA (State of the Art) өнімділігін" ұсыну беделін сақтайды.
V4 DeepSeek V3.2-мен қалай салыстырылады?
V4-тің қандай серпіліс білдіретінін түсіну үшін, DeepSeek V3.2-ге назар аудару керек, ол 2025 жылдың соңында жоғары өнімді уақытша жаңарту ретінде шыққан.
Негіз: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 маңызды кезең болды. Ол DeepSeek Sparse Attention (DSA) енгізіп, Mixture-of-Experts (MoE) маршрутизация стратегиясын жетілдірді.
- Өнімділік: V3.2 ашық салмақты модельдер мен GPT-4o сияқты жеке меншіктегі алыптардың арасындағы алшақтықты сәтті жапты. Ол математика мен қысқа контекстті кодтауда озат болды, бірақ ауқымды бағдарламалық жобаларда тұтастықты сақтауда әлі қиындық көрді.
- Шектеу: V3.2 тиімді болғанымен, ол негізінен V3 архитектурасының оңтайландырылуы болды. Оның толық пайымдау әлеуетін ашу үшін промпт-инжиниринг қажет еді.
V3.2 өнімділігіне негізделіп V4 туралы болжам
- "Sparse"-тан "шексіз" контекстке: V3.2 жады пайдалануды азайту үшін DSA-мен эксперимент жасаған жерде, V4 оны ақпаратты алу дәлдігі үшін оңтайлайды деп күтіледі. V3.2 пайдаланушылары ұзын құжаттарда "арасында жоғалып кету" мәселелерін кейде хабарлаған; V4 мұны шешеді деп болжанады, осылайша 500 беттік техникалық нұсқаулықтар немесе мұра код базаларын талдауға сенімді болады.
- "Код көмекшісінен" "Бағдарламалық инженерге": V3.2 код үзінділері мен функциялар жаза алатын. V4 модуль деңгейінде жұмыс істеуге арналған. Егер V3.2 бақылауды қажет ететін Junior әзірлеуші болса, V4 шешімдерді архитектуралай алатын Senior әзірлеуші болуға ұмтылады.
- Тұрақтылық: V3.2 ұзақ пайымдау тізбектерінде кейде "галлюцинациялық циклдерден" зардап шекті. V4-тегі mHC архитектурасын интеграциялау модель логикасын негіздеуге арнайы бағытталған, генерацияланған кодтағы синтаксистік қателер жиілігін азайтады.
- Арнайы кодты оңтайландыру қабаттары. V3.2 қазірдің өзінде мықты пайымдау мен агент өнімділігін нысанаға алғандықтан, V4-тің кодтауға басымдық беруі кодқа бағытталған алдын ала оқыту деректерін қосуды, кодты жөндеу мен синтез тапсырмаларында жаңа fine-tuning жасауды және, мүмкін, орындалатын дұрыстықты көпсөзді түсіндірмеден жоғары қоятын арнайы декодтау стратегияларын білдіреді. V3.2 бойынша ашық қауымдастық пікірлері мен бенчмарк жазбалары DeepSeek-тің бұл салаларда тұрақты түрде жақсарып келе жатқанын көрсетеді, ал V4 қисынды түрде келесі қадам болуы мүмкін.
- “Максималды” пайымдау үшін жоғары токен пайдалану варианттары. DeepSeek-тің V3.2 нұсқасы ең жоғары пайымдау үшін құнын айырбастайтын “Speciale” вариантын енгізді. DeepSeek-тің V4-ті сатылы түрде ұсынуы орынды болар еді: өндірістікке бағытталған, құны теңгерілген вариант және қарқынды инженерлік немесе академиялық қолдануға арналған зерттеу деңгейіндегі, максималды мүмкіндікті вариант.
Қорытынды: Ашық салмақты AI үшін жаңа дәуір ме?
Егер қауесеттер рас болса, Көктем мерекесінде шығатын DeepSeek V4 AI жарысында шешуші сәтті белгілей алады. AI бағдарламалау сияқты жоғары құнды тік бағытты нысанаға алып және пайымдау мен жалпылауды біріктіруді шешкендей көріне отырып, DeepSeek Силикон алқабының жабық бастапқы кодты алыптарының үстемдігіне қарсы шақыру тастап отыр.
Әзірлеушілер мен кәсіпорындар үшін Claude 3.7 немесе GPT-5 деңгейіндегі өнімділікпен бәсекелесе алатын—мүмкін ашық салмақпен немесе агрессивті API бағасымен қолжетімді—модельдің әлеуеті аса қызықты. Ақпандағы ресми хабарландыруды күтіп отырғанымызда, бір нәрсе анық: "Жылан жылы" толығымен DeepSeek V4 жазған python... скриптімен басталуы әбден мүмкін.
Әзірлеушілер қазір deepseek v3.2 моделіне CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін CometAPI мүмкіндіктерін Playground бөлімінде зерттеп, API нұсқаулығын егжей-тегжейлі кепілдемелер үшін қараңыз. Қол жеткізбестен бұрын, CometAPI жүйесіне кіргеніңізге және API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ Deepseek v3.2 тегін сынау!