I februar 2026 rullet den kinesiske AI-oppstartsbedriften DeepSeek ut en betydelig oppdatering av sin nettapplikasjon og nettgrensesnitt, noe som signaliserer fremdrift mot sin neste generasjons modellutgivelse, DeepSeek V4. Selv om oppdateringen kommer før den fulle V4-modellen, har den allerede skapt samtale blant brukere og bransjeobservatører for endringer i interaksjonsatferd, langkontekst-kapasiteter og forberedende testing for fremtidige muligheter.
DeepSeek slo gjennom på den globale scenen med sine tidligere varianter—særlig DeepSeek V3.2 og DeepSeek–R1—som kombinerte høy oppgaveytelse med kostnadseffektiv skalerbarhet. R1-utgivelsen vakte spesielt internasjonal oppmerksomhet tidlig i 2025 for å ryste globale markeder og presse ned konkurrenters aksjeutvikling, noe som illustrerte DeepSeeks disruptive potensial.
Hva ble egentlig endret i den nylige DeepSeek-oppdateringen?
Hvilken versjon er dette, og hva er endret?
Den nylige oppdateringen påvirker DeepSeek-nettapplikasjonen og nettgrensesnittet, men ikke API-modellen ennå. Ifølge flere kilder:
- Den nåværende applikasjonsoppdateringen beskrives best som en langkontekst-strukturtest — som gir web- og app-brukere tilgang til opptil 1 million tokens kontekststøtte. Dette er et betydelig hopp fra ~128 K kontekstvinduet i DeepSeek V3.2s API-tilbud.
- Oppgraderingen øker den effektive hukommelsen for én samtale eller oppgave, slik at modellen kan huske og prosessere langt mer informasjon. Rapporter indikerer at dette i praksis er 10× forrige minnekapasitet — et gjennombrudd for flertrinns og langvarig resonnering.
- Når det gjelder versjonsnavn, tyder de fleste offentlige signaler på at denne oppdateringen er et teknisk fremstøt før V4 — ennå ikke den formelle DeepSeek V4-utgivelsen, men sterkt forberedende for den.
Under panseret: Hva driver endringen?
I kulissene viser DeepSeeks GitHub-repositorium tillegg merket med en intern identifikator (“MODEL1”), som antyder en ny modellarkitektur ulik V3.2. Kodestrukturen peker på minneoptimaliseringsteknikker, forbedringer i FP8-støtte og kompatibilitet med Nvidias nyere GPU-arkitekturer — alle kjernekomponenter forventet i DeepSeek V4.
I tillegg har DeepSeek publisert forskning på “Engram”, en minneoppslagsmodul som tenker nytt om hvordan store språkmodeller håndterer lange kontekster og kritiske fakta. Engram ser ut til å være posisjonert som en grunnleggende teknologi for neste generasjon — muligens drivende for DeepSeek V4s utvidede minneevner.
Brukerreaksjoner
Utrullingen har utløst et bredt spekter av reaksjoner:
- På den ene siden er mange brukere begeistret for kontekstudvidelsen og potensialet for dypere interaksjoner og mer komplekse problemløsninger.
- På den andre siden har en betydelig andel brukere kommentert offentlig om endringer i tone og samtalestil, og beskriver svarene som mindre engasjerende, mindre empatiske eller rett og slett “kaldere” enn før — noe som har ført til virale diskusjoner.
Denne divergensen fremhever en viktig realitet ved AI-utrulling: tekniske kapabilitetsoppgraderinger kan omforme brukeropplevelsen på uventede måter, og krever iterativ finpussing før endelig utgivelse.
Hva er nøkkelfunksjonene i denne oppdateringen?
1. Massiv kontekstudvidelse
Støtte for opptil 1 million tokens kontekst i web-/app-interaksjon gjør DeepSeek til en av få modeller som kan levere global, sømløs forståelse av lange transkripsjoner, kodebaser, juridiske dokumenter eller hele bøker i én økt. Dette har store implikasjoner for reell bruk, fra forskning og skriving til bedriftsdokumentanalyse.
2. Endringer i interaksjonsstil
Den nylige utrullingen har merkbart endret DeepSeeks samtaletone. Mange brukere har bemerket at den oppdaterte modellinteraksjonen fremstår mer nøytral eller “plain” — den bruker generiske identifikatorer som “User” i stedet for personlige kallenavn og gir mer konsise svar i dype resonneringsmoduser. Disse stilistiske skiftene har skapt buzz på sosiale medier, med noen brukere som uttrykker ubehag eller overraskelse.
3. Kunnskapsgrense og oppdatert kontekst
Kunnskapsgrunnlaget bak appen ble oppdatert til å reflektere informasjon gjennom mai 2025, selv om API-tjenesten forblir på V3.2 med sin tidligere kunnskapsgrense. Denne splittelsen antyder at DeepSeek eksperimenterer med inkrementelle forbedringer før en full V4-plattformoppgradering.
4. Forberedelser for V4-integrasjon
Et klart strategisk mål med oppdateringen er å teste infrastruktur og brukeropplevelse i forkant av kommende DeepSeek V4. Stor kontekststøtte og minneendringer fungerer sannsynligvis som en stresstest i virkelige omgivelser for arkitekturene som nå er under utvikling — og hjelper utviklere med å vurdere ytelse, pålitelighet og tilbakemeldinger før full utrulling.
Hvilke nye tekniske funksjoner er inkludert i oppdateringen, og hvordan fungerer de?
Brukerreaksjoner
Utrullingen har utløst et bredt spekter av reaksjoner:
- På den ene siden er mange brukere begeistret for kontekstudvidelsen og potensialet for dypere interaksjoner og mer komplekse problemløsninger.
- På den andre siden har en betydelig andel brukere kommentert offentlig om endringer i tone og samtalestil, og beskriver svarene som mindre engasjerende, mindre empatiske eller rett og slett “kaldere” enn før — noe som har ført til virale diskusjoner.
Denne divergensen fremhever en viktig realitet ved AI-utrulling: tekniske kapabilitetsoppgraderinger kan omforme brukeropplevelsen på uventede måter, og krever iterativ finpussing før endelig utgivelse.
Engram: betinget minne for selektiv gjenkalling
Engram er hovedideen i oppdateringen. Konseptuelt er det en betinget hente-/retrievalmekanisme innebygd i modellarkitekturen: når input inneholder signaler knyttet til lagrede engrammer, henter nettverket forhåndsberegnede vektorrepresentasjoner for å supplere (eller noen ganger erstatte) kostbare lag med inferens. Den påståtte fordelen er tosidig: redusere gjentatt beregning på statisk kunnskap, og gi en robust mekanisme for å oppdatere eller lappe faktaminne uten å trene hele modellen på nytt. Tekniske sammendrag og utviklerforhåndsvisninger viser at Engram er tiltenkt både kodekunnskap (biblioteker, funksjonssignaturer) og faktagjenkalling på tvers av dokumenter.
mHC (manifold-begrensede hyperkoblinger)
mHC, slik det presenteres i forhåndsvisningen og støttende tekniske notater, er en arkitekturstrategi som tar sikte på å begrense parameterinteraksjoner til meningsfulle undermanifolder. Den begrensningen reduserer antallet parvise aktiveringer som må beregnes, og forbedrer beregningseffektiviteten under både trening og inferens. Teorien er at man bevarer uttrykksevne der det betyr noe (oppgaverelaterte manifolder), samtidig som man kutter bort sløsaktig beregning andre steder — i praksis klemmer mer nytte ut av den samme maskinvaren. Tidlige beskrivelser er tekniske og lovende, men de reiser også implementerings- og verifikasjonsspørsmål (se nedenfor).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) og million-token-kontekster
En av de mest håndfaste påstandene er støtte for 1M+ tokens kontekster gjennom en kombinasjon av sparse attention-teknikker og dynamisk utløsningslogikk. Hvis dette realiseres i produksjon, kan en enkelt inferenskjøring ta hensyn til hele repositorier, lange transkripsjoner eller flerfil-spatches — et løft for oppgaver som kodebasesammendrag, flerfil-refaktorering og lange samtaleagenter. Forhåndsmaterialer og leverandørbenchmarker rapporterer stor-kontekst-gjennomstrømming og antyder betydelige effektivitetsgevinster sammenlignet med enkelte konkurrenter. Uavhengig verifisering er fortsatt begrenset på dette stadiet.
Hva kan vi forvente videre — og hva forteller denne oppdateringen oss om DeepSeek v4?
Kort svar: den offentlige oppdateringen er både en funksjonell forbedring og en oppsettarena for en større lansering. Bransjerapportering og DeepSeeks egen tidslinje peker mot en nært forestående v4-lansering (målrettet mot perioden rundt kinesisk nyttår) som sannsynligvis vil pakke langkontekst-minne, spesialisert Engram-lignende minnearkitektur og forbedrede kode- og agentkapabiliteter.
Nedenfor er en nøye, evidensbasert spekulasjon om hva DeepSeek v4 sannsynligvis vil inkludere — forankret i nåværende endringssignaler og bransjeforventninger.
Forventning 1 — Innebygd langvarig minne og indeksert gjenfinning
Gitt appens million-token-eksperimenter og det eksplisitte fokuset på agenter i V3.2, vil v4 trolig formalisere et minneundersystem som vedvarer indeksert kunnskap på tvers av økter (ikke bare en større, flyktig kontekst). Dette undersystemet vil kombinere:
- Tettdrevne søk over lagrede innleiringer (embeddings).
- Effektiv oppdeling (chunking) for å balansere latens og token-kostnad.
- Et koherenslag for å sy sammen hentede fragmenter inn i modellens interne kontekstvindu.
Hvis implementert, vil det la agenter opprettholde vedvarende personligheter, brukerpreferanser og rik prosjekthistorikk uten å re-innlese data hver økt.
Forventning 2 — Spesialisert kodegenerering og flerfil-resonnering
Koding som prioritet for v4, med antydninger om modelloptimaliseringer og benchmarkforbedringer rettet mot utviklerarbeidsflyter. Forvent innebygd flerfil-refaktorering, forbedret generering av enhetstester og verktøybevisst kodegenerering som kan kjøre, evaluere og iterere på kode via isolerte (sandboxede) verktøykjeder. Dette er nettopp den typen oppgaver som låses opp av langkontekst-modeller.
Forventning 3 — Større vekt på agentsikkerhet og verifikasjon
Gitt offentlig gransking av treningspraksis, vil DeepSeek sannsynligvis prioritere etterprøvbarhet: reproduserbare treningslogger, klarere proveniensuttalelser og forsterkede sikkerhetstiltak som flagger hallusinasjoner eller provenienshull under flerstegs verktøyinteraksjoner. Forvent produktfunksjoner som gjør proveniens synlig for bedriftskunder og forskere.
Forventning 4 — Konkurransedyktig veikart og partnerøkosystem
v4-veikartet vil bli lest som et markedssignal av aktører, både innenlands og globalt. Med rivaler som leverer aggressive oppdateringer (fra store aktører som retter inn mot effektivitet og mobil utrulling til nisjeaktører som dobler ned på modeller med åpen kildekode), må DeepSeek balansere åpenhet og forsvarbarhet. Hvis v4 leverer betydelige gevinster til lavere kostnad, vil det akselerere trenden mot rimelige, kapable modeller i Kina og utover — og sannsynligvis intensivere grenseoverskridende politisk gransking.
Avslutning: En voksende AI-kraft
Den nylige DeepSeek-oppdateringen markerer et meningsfullt steg mot en bredere transformasjon innen kunstig intelligens. Selv om selskapet ennå ikke har lansert V4 fullt ut, avslører forhåndsforbedringene — spesielt rundt kontekstlengde og omstrukturering av interaksjon — en forpliktelse til å drive LLM-kapasiteter fremover. Med V4 i horisonten er DeepSeek posisjonert til å være en sentral aktør i å forme neste æra av storskala, kostnadseffektiv, høytytende AI.
Utviklere kan få tilgang til Deepseek API via CometAPI nå. For å komme i gang, utforsk modellens kapabiliteter i Playground og se API guide for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du er logget inn på CometAPI og har skaffet API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med integrasjonen.
Klar til å starte?→ Registrer deg for Deepseek i dag!
Hvis du vil ha flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!