In februari 2026 bracht de Chinese AI-startup DeepSeek een belangrijke update uit voor zijn online applicatie en webinterface, wat wijst op momentum richting de release van het model van de volgende generatie, DeepSeek V4. Hoewel de update voorafgaat aan het volledige V4-model, heeft hij onder gebruikers en branchewaarnemers al gesprekken losgemaakt vanwege veranderingen in interactiegedrag, mogelijkheden voor lange contexten en voorbereidende tests voor toekomstig potentieel.
DeepSeek brak door op het wereldtoneel met eerdere varianten—met name DeepSeek V3.2 en DeepSeek–R1—die hoge taakprestaties combineerden met kosteneffectieve schaalbaarheid. Vooral de R1-release trok begin 2025 internationale aandacht doordat hij wereldwijde markten deed schudden en de aandelenprestaties van concurrenten onder druk zette, wat de ontwrichtende potentie van DeepSeek illustreerde.
Wat is er precies veranderd in de recente DeepSeek-update?
Welke versie is dit en wat is er veranderd?
De recente update heeft betrekking op de DeepSeek online applicatie en webinterface, maar belangrijk is dat het API-model nog niet is bijgewerkt. Volgens meerdere bronnen:
- De huidige applicatie-update kan het best worden omschreven als een test van lang-contextstructuur — waardoor web- en app-gebruikers toegang krijgen tot ondersteuning voor contexten tot 1 miljoen tokens. Dit is een significante sprong ten opzichte van het ~128 K contextvenster in de API van DeepSeek V3.2.
- De upgrade vergroot het effectieve geheugen voor één gesprek of taak, waardoor het model veel meer informatie kan onthouden en verwerken. Rapporten geven aan dat dit effectief 10× de vorige geheugencapaciteit is — een doorbraak voor meerfasige en langdurige redenering.
- Wat betreft versienamen suggereren de meeste publieke signalen dat deze update een pre-V4 technische push is — nog niet de formele DeepSeek V4-release, maar er wel duidelijk ter voorbereiding op.
Onder de motorkap: wat drijft de verandering?
Achter de schermen toont DeepSeek’s GitHub-repository toevoegingen gelabeld met een interne identificatie (“MODEL1”), wat wijst op een nieuwe modelarchitectuur die verschilt van V3.2. De codestructuur duidt op geheugenoptimalisatietechnieken, verbeteringen in FP8-ondersteuning en compatibiliteit met nieuwere GPU-architecturen van Nvidia — allemaal kernonderdelen die verwacht worden in DeepSeek V4.
Daarnaast heeft DeepSeek onderzoek gepubliceerd over “Engram,” een geheugenopzoekmodule die het beheer van lange contexten en cruciale feiten in grote taalmodellen heroverweegt. Engram lijkt gepositioneerd als een fundamentele technologie voor de volgende generatie — mogelijk de drijvende kracht achter de uitgebreide geheugencapaciteiten van DeepSeek V4.
Reacties van gebruikers
De uitrol riep uiteenlopende reacties op:
- Enerzijds zijn veel gebruikers enthousiast over de contextuitbreiding en het potentieel voor diepere interacties en complexere probleemoplossing.
- Anderzijds heeft een aanzienlijk deel van de gebruikers publiekelijk commentaar geleverd op veranderingen in toon en conversatiestijl, en de antwoorden omschreven als minder betrokken, minder empathisch of simpelweg “kouder” dan voorheen — wat tot virale discussies op sociale media leidde.
Dit verschil benadrukt een belangrijke realiteit van AI-implementatie: technische capaciteitsupgrades kunnen de gebruikerservaring op onverwachte manieren hervormen, wat iteratieve verfijning vereist vóór de definitieve release.
Wat zijn de belangrijkste kenmerken van deze update?
1. Enorme contextuitbreiding
Ondersteuning voor contexten tot 1 miljoen tokens in web-/app-interactie maakt DeepSeek tot een van de weinige modellen die in één sessie in staat zijn tot globaal, naadloos begrip van lange transcripties, codebases, juridische documenten of volledige boeken. Dit heeft grote implicaties voor reële toepassingen, van onderzoek en schrijven tot enterprise-documentanalyse.
2. Veranderingen in interactiestijl
De recente uitrol heeft de conversatietoon van DeepSeek merkbaar veranderd. Veel gebruikers merkten op dat de geüpdatete modelinteractie neutraler of “vlak” overkomt — met generieke aanduidingen zoals “User” in plaats van gepersonaliseerde bijnamen, en beknoptere antwoorden in diepredenerende modi. Deze stilistische verschuivingen zorgden voor buzz op sociale media, waarbij sommige gebruikers ongemak of verrassing uitten.
3. Kennisafkapdatum en bijgewerkte context
De kennisbasis achter de app is bijgewerkt met informatie tot en met mei 2025, hoewel de API-service op V3.2 blijft met de eerdere kennisafkapdatum. Deze splitsing suggereert dat DeepSeek experimenteert met incrementele verbeteringen in aanloop naar een volledige V4-platformupgrade.
4. Voorbereidingen voor V4-integratie
Een duidelijk strategisch doel van de update is het testen van infrastructuur en gebruikerservaring ter voorbereiding op de aanstaande DeepSeek V4. Ondersteuning voor grote contexten en veranderingen in geheugen dienen waarschijnlijk als een praktijktest voor de nu in ontwikkeling zijnde architecturen — zodat ontwikkelaars prestaties, betrouwbaarheid en feedback kunnen beoordelen vóór volledige uitrol.
Welke nieuwe technische functies zijn in de update opgenomen en hoe werken ze?
Reacties van gebruikers
De uitrol riep uiteenlopende reacties op:
- Enerzijds zijn veel gebruikers enthousiast over de contextuitbreiding en het potentieel voor diepere interacties en complexere probleemoplossing.
- Anderzijds heeft een aanzienlijk deel van de gebruikers publiekelijk commentaar geleverd op veranderingen in toon en conversatiestijl, en de antwoorden omschreven als minder betrokken, minder empathisch of simpelweg “kouder” dan voorheen — wat tot virale discussies op sociale media leidde.
Dit verschil benadrukt een belangrijke realiteit van AI-implementatie: technische capaciteitsupgrades kunnen de gebruikerservaring op onverwachte manieren hervormen, wat iteratieve verfijning vereist vóór de definitieve release.
Engram: conditioneel geheugen voor selectief terughalen
Engram is het vlaggenschip-idee in de update. Conceptueel is het een conditioneel retrievalmechanisme dat in de modelarchitectuur is ingebed: wanneer de input aanwijzingen bevat die zijn gekoppeld aan opgeslagen engrams, haalt het netwerk voorgecompute vectorrepresentaties op om dure inferentielagen aan te vullen (of soms te vervangen). De beoogde voordelen zijn tweeledig: herhaalde berekening op statische kennis verminderen, en een robuust mechanisme bieden om feitelijk geheugen bij te werken of te patchen zonder het volledige model te hertrainen. Technische samenvattingen en ontwikkelaarspreviews tonen Engram als bedoeld voor zowel codekennis (bibliotheken, functiesignaturen) als feitelijke recall over documenten heen.
mHC (manifold-beperkte hyperverbindingen)
mHC, zoals gepresenteerd in de preview en ondersteunende technische notities, is een architectuurstrategie die zich richt op het beperken van parameterinteracties tot betekenisvolle submanifolds. Die beperking reduceert het aantal paargewijze activaties dat moet worden berekend, wat de rekenefficiëntie tijdens zowel training als inferentie verbetert. De theorie is dat je expressieve kracht behoudt waar het ertoe doet (taakrelevante manifolds), terwijl je elders verspilde berekening wegsnijdt — zo haal je effectief meer nut uit dezelfde hardware. Vroege beschrijvingen zijn technisch en veelbelovend, maar roepen ook implementatie- en verificatievragen op (zie hieronder).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) en contexten van een miljoen tokens
Een van de meest tastbare claims is ondersteuning voor 1M+ token-contexten via een mix van sparse-attentietechnieken en dynamische triggerlogica. Als dit in productie wordt gerealiseerd, kan één inferentieronde volledige repositories, lange transcripties of patches over meerdere bestanden in beschouwing nemen — een boost voor taken zoals samenvatten van codebases, refactors over meerdere bestanden en langdurige conversatie-agenten. Previewmaterialen en leveranciersbenchmarks rapporteren throughput voor grote contexten en suggereren significante efficiëntiewinsten vergeleken met sommige concurrenten. Onafhankelijke verificatie is in dit stadium nog beperkt.
Wat kunnen we verwachten — en wat zegt deze update over DeepSeek v4?
Kort antwoord: de publieke update is zowel een functionele verbetering als een opstap naar een grotere lancering. Brancheberichten en DeepSeek’s eigen tijdlijn wijzen op een aanstaande v4-lancering (gericht op het tijdvak rond het Chinese Nieuwjaar) die waarschijnlijk lange-contextgeheugen, een gespecialiseerde Engram-achtige geheugenarchitectuur en verbeterde codeer- en agentcapaciteiten zal bundelen.
Hieronder volgt een zorgvuldige, evidence-based speculatie over wat DeepSeek v4 waarschijnlijk zal bevatten — gebaseerd op de huidige veranderingssignalen en brancheverwachtingen.
Verwachting 1 — Native langlevend geheugen en geïndexeerd ophalen
Gezien de experimenten met contexten van een miljoen tokens in de app en de expliciete focus op agenten in V3.2, zal v4 waarschijnlijk een geheugensubsysteem formaliseren dat geïndexeerde kennis over sessies heen persistent maakt (niet slechts een grotere vluchtige context). Dat subsysteem zou combineren:
- Dense retrieval over opgeslagen embeddings.
- Efficiënte segmentering om latentie en tokenkosten in balans te brengen.
- Een coherentielaag die opgehaalde fragmenten in het interne contextvenster van het model inlast.
Indien geïmplementeerd, laat dit agenten persistente persoonlijkheden, gebruikersvoorkeuren en rijke projectgeschiedenis behouden zonder data elke sessie opnieuw in te lezen.
Verwachting 2 — Gespecialiseerde codegeneratie en redeneren over meerdere bestanden
Codevaardigheid als prioriteit voor v4, met aanwijzingen voor modeloptimalisaties en benchmarkverbeteringen gericht op ontwikkelaarsworkflows. Verwacht native refactor-mogelijkheden over meerdere bestanden, verbeterde synthese van unittests en toolbewuste codegeneratie die code kan uitvoeren, evalueren en itereren via gesandboxte toolchains. Dit zijn precies de typen taken die worden ontgrendeld door modellen met lange context.
Verwachting 3 — Meer nadruk op agentveiligheid en verificatie
Gezien de publieke aandacht voor trainingspraktijken zal DeepSeek waarschijnlijk auditbaarheid prioriteren: reproduceerbare trainingslogs, duidelijkere herkomstverklaringen en versterkte veiligheidsmaatregelen die hallucinaties of herkomsthiaten markeren tijdens meertraps toolinteracties. Verwacht productfuncties die herkomst zichtbaar maken voor enterprise-klanten en onderzoekers.
Verwachting 4 — Concurrerende roadmap en partner-ecosysteem
De v4-roadmap zal door binnenlandse en internationale spelers worden gelezen als een marktsignaal. Nu rivalen agressieve updates uitbrengen (van grote spelers die inzetten op efficiëntie en mobiele uitrol tot niches die inzetten op open-sourcemodellen), moet DeepSeek openheid en verdedigbaarheid balanceren. Als v4 significante winst levert tegen lagere kosten, zal dit de trend naar betaalbare, capabele modellen in China en daarbuiten versnellen — en waarschijnlijk zorgen voor toegenomen grensoverschrijdende beleidscontrole.
Conclusie: een groeiende kracht in AI
De recente DeepSeek-update markeert een betekenisvolle stap richting een bredere transformatie in AI-intelligentie. Hoewel het bedrijf V4 nog niet volledig heeft gelanceerd, laten de preview-verbeteringen — vooral rond contextlengte en interactieve herstructurering — een commitment zien om de capaciteiten van LLM’s vooruit te stuwen. Met V4 aan de horizon staat DeepSeek klaar om een centrale rol te spelen in het vormgeven van het volgende tijdperk van grootschalige, kostenefficiënte, hoogpresterende AI.
Ontwikkelaars kunnen nu toegang krijgen tot de Deepseek API via CometAPI. Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Playground en raadpleeg de API guide voor gedetailleerde instructies. Zorg er vóór toegang voor dat je bent ingelogd bij CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen. CometAPI biedt een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om je te helpen integreren.
Klaar om te starten?→ Sign up for Deepseek today !
Als je meer tips, gidsen en nieuws over AI wilt, volg ons op VK, X en Discord!