W lutym 2026 r. chiński startup AI DeepSeek wprowadził znaczącą aktualizację swojej aplikacji online i interfejsu webowego, sygnalizując tempo prac w kierunku publikacji swojej następnej generacji modelu, DeepSeek V4. Choć aktualizacja pojawiła się przed pełną wersją modelu V4, już wywołała dyskusje wśród użytkowników i obserwatorów branży ze względu na zmiany w zachowaniu interakcji, możliwości długiego kontekstu oraz przygotowawcze testy pod kątem przyszłego potencjału.
DeepSeek wkroczył na globalną scenę dzięki wcześniejszym wariantom — w szczególności DeepSeek V3.2 i DeepSeek–R1 — które połączyły wysoką wydajność z opłacalną skalowalnością. Wydanie R1 zwróciło międzynarodową uwagę na początku 2025 r., wstrząsając globalnymi rynkami i obniżając wyniki akcji konkurentów, co unaoczniło disruptywny potencjał DeepSeek.
Co dokładnie zmieniło się w niedawnej aktualizacji DeepSeek?
Która to wersja i co się zmieniło?
Niedawna aktualizacja dotyczy aplikacji online i interfejsu webowego DeepSeek, ale co istotne, nie obejmuje jeszcze modelu API. Według wielu źródeł:
- Obecną aktualizację aplikacji najlepiej opisać jako test struktury długiego kontekstu — umożliwiający użytkownikom sieci i aplikacji dostęp do obsługi kontekstu do 1 miliona tokenów. To znaczący skok względem ~128 K okna kontekstu w ofercie API DeepSeek V3.2.
- Uaktualnienie zwiększa efektywną pamięć dla pojedynczej rozmowy lub zadania, pozwalając modelowi zapamiętywać i przetwarzać znacznie więcej informacji. Doniesienia wskazują, że to w praktyce 10× poprzedniej pojemności pamięci — przełom dla wieloetapowego i długotrwałego wnioskowania.
- Pod względem nazewnictwa wersji większość publicznych sygnałów sugeruje, że aktualizacja jest technicznie przed V4 — nie jest jeszcze formalnym wydaniem DeepSeek V4, ale stanowi silne przygotowanie do niego.
Pod maską: co napędza zmianę?
Za kulisami repozytorium GitHub DeepSeek ujawnia dodatki oznaczone wewnętrznym identyfikatorem („MODEL1”), sugerujące nową architekturę modelu odrębną od V3.2. Struktura kodu wskazuje na techniki optymalizacji pamięci, ulepszenia wsparcia FP8 i kompatybilność z nowszymi architekturami GPU Nvidia — wszystkie kluczowe komponenty oczekiwane w DeepSeek V4.
Ponadto DeepSeek opublikował badania dotyczące „Engram”, modułu wyszukiwania pamięci, który na nowo definiuje sposób, w jaki duże modele językowe zarządzają długimi kontekstami i kluczowymi faktami. Engram wydaje się pozycjonowany jako technologia fundamentalna dla następnej generacji — potencjalnie zasilająca rozszerzone możliwości pamięci DeepSeek V4.
Reakcje użytkowników
Wdrożenie wywołało szeroki wachlarz reakcji:
- Z jednej strony wielu użytkowników jest podekscytowanych rozszerzeniem kontekstu i jego potencjałem dla głębszych interakcji oraz bardziej złożonego rozwiązywania problemów.
- Z drugiej strony znaczna część użytkowników publicznie komentuje zmiany w tonie i stylu rozmowy, opisując odpowiedzi jako mniej angażujące, mniej empatyczne lub po prostu „chłodniejsze” niż wcześniej — co prowadzi do wiralowych dyskusji.
Ta rozbieżność podkreśla ważną rzeczywistość wdrażania AI: techniczne ulepszenia możliwości mogą w nieoczekiwany sposób przekształcać doświadczenie użytkownika, wymagając iteracyjnego dopracowania przed finalnym wydaniem.
Jakie są kluczowe funkcje tej aktualizacji?
1. Ogromne rozszerzenie kontekstu
Obsługa do 1 miliona tokenów kontekstu w interakcji web/app czyni DeepSeek jednym z niewielu modeli zdolnych do globalnego, bezproblemowego rozumienia długich transkryptów, baz kodu, dokumentów prawnych czy całych książek w jednej sesji. Ma to ogromne implikacje dla zastosowań rzeczywistych — od badań i pisania po analizę dokumentów w przedsiębiorstwach.
2. Zmiany stylu interakcji
Niedawne wdrożenie zauważalnie zmieniło ton konwersacyjny DeepSeek. Wielu użytkowników zauważyło, że zaktualizowana interakcja modelu wydaje się bardziej neutralna lub „prosta” — używa ogólnych identyfikatorów jak „User” zamiast spersonalizowanych pseudonimów i oferuje bardziej zwięzłe odpowiedzi w trybach głębokiego wnioskowania. Te stylistyczne przesunięcia wywołały poruszenie na platformach społecznościowych, a część użytkowników wyraża dyskomfort lub zaskoczenie.
3. Granica wiedzy i zaktualizowany kontekst
Baza wiedzy stojąca za aplikacją została zaktualizowana, aby odzwierciedlać informacje do maja 2025 r., choć usługa API pozostaje na V3.2 z poprzednią granicą wiedzy. Ten rozdział sugeruje, że DeepSeek eksperymentuje z przyrostowymi usprawnieniami przed pełną aktualizacją platformy V4.
4. Przygotowania do integracji V4
Jasnym celem strategicznym aktualizacji jest przetestowanie infrastruktury i doświadczenia użytkownika przed nadchodzącym DeepSeek V4. Obsługa dużego kontekstu i zmiany w pamięci prawdopodobnie służą jako test warunków rzeczywistych dla architektur rozwijanych obecnie — pomagając deweloperom ocenić wydajność, niezawodność i opinie przed pełnym wdrożeniem.
Jakie nowe funkcje techniczne są uwzględnione w aktualizacji i jak działają?
Reakcje użytkowników
Wdrożenie wywołało szeroki wachlarz reakcji:
- Z jednej strony wielu użytkowników jest podekscytowanych rozszerzeniem kontekstu i jego potencjałem dla głębszych interakcji oraz bardziej złożonego rozwiązywania problemów.
- Z drugiej strony znaczna część użytkowników publicznie komentuje zmiany w tonie i stylu rozmowy, opisując odpowiedzi jako mniej angażujące, mniej empatyczne lub po prostu „chłodniejsze” niż wcześniej — co prowadzi do wiralowych dyskusji.
Ta rozbieżność podkreśla ważną rzeczywistość wdrażania AI: techniczne ulepszenia możliwości mogą w nieoczekiwany sposób przekształcać doświadczenie użytkownika, wymagając iteracyjnego dopracowania przed finalnym wydaniem.
Engram: pamięć warunkowa dla selektywnego przywoływania
Engram jest flagową koncepcją w aktualizacji. Koncepcyjnie to mechanizm warunkowego wyszukiwania osadzony w architekturze modelu: gdy wejście zawiera wskazówki powiązane z zapisanymi engramami, sieć przywołuje wstępnie obliczone reprezentacje wektorowe, aby uzupełnić (lub czasem zastąpić) kosztowne warstwy wnioskowania. Deklarowane korzyści są podwójne: zmniejszenie powtarzalnych obliczeń dotyczących statycznej wiedzy oraz zapewnienie solidnego mechanizmu aktualizacji lub patchowania pamięci faktograficznej bez ponownego trenowania całego modelu. Podsumowania techniczne i zapowiedzi deweloperskie pokazują, że Engram jest przeznaczony zarówno dla wiedzy kodowej (biblioteki, sygnatury funkcji), jak i faktograficznego przywoływania w obrębie dokumentów.
mHC (hiperpołączenia ograniczone rozmaitością)
mHC, zgodnie z zapowiedzią i wspierającymi notatkami technicznymi, to strategia architektoniczna mająca na celu ograniczanie interakcji parametrów do znaczących podrozmaitości. To ograniczenie zmniejsza liczbę par aktywacji, które muszą być obliczane, poprawiając efektywność obliczeniową zarówno podczas treningu, jak i inferencji. Założenie jest takie, że zachowuje się siłę ekspresji tam, gdzie ma to znaczenie (rozmaitości istotne dla zadania), jednocześnie ograniczając zbędne obliczenia w innych obszarach — skutecznie wyciskając więcej użyteczności z tego samego sprzętu. Wczesne opis y są techniczne i obiecujące, ale rodzą także pytania dotyczące implementacji i weryfikacji (patrz poniżej).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) i konteksty liczące milion tokenów
Jednym z najbardziej namacalnych twierdzeń jest obsługa kontekstów 1M+ tokenów poprzez mix technik rzadkiej uwagi i logiki dynamicznego wyzwalania. Jeśli zostanie zrealizowane w produkcji, umożliwi to pojedynczemu przebiegowi inferencji rozważenie całych repozytoriów, długich transkryptów lub wieloplikowych łatek — wsparcie dla zadań takich jak podsumowywanie baz kodu, refaktoryzacje wielu plików i długie agentowe konwersacje. Materiały zapowiedziowe i benchmarki dostawców raportują przepustowość dla dużych kontekstów i sugerują znaczące zyski efektywności w porównaniu z niektórymi konkurentami. Niezależna weryfikacja jest na tym etapie wciąż ograniczona.
Czego można się spodziewać dalej — i co ta aktualizacja mówi nam o DeepSeek v4?
Krótka odpowiedź: publiczna aktualizacja jest zarówno funkcjonalnym usprawnieniem, jak i poligonem przygotowującym większe wydanie. Relacje branżowe i własna oś czasu DeepSeek wskazują na nieuchronne uruchomienie v4 (celowane na okres Święta Chińskiego Nowego Roku), które prawdopodobnie połączy pamięć długiego kontekstu, wyspecjalizowaną architekturę pamięci w stylu Engram oraz ulepszone możliwości kodowania i agentów.
Poniżej znajduje się ostrożna, oparta na dowodach spekulacja dotycząca tego, co najprawdopodobniej znajdzie się w DeepSeek v4 — ugruntowana w bieżących sygnałach zmian i oczekiwaniach branży.
Oczekiwanie 1 — Natywna, długotrwała pamięć i indeksowane wyszukiwanie
Biorąc pod uwagę eksperymenty aplikacji z milionem tokenów i wyraźny fokus na agentach w V3.2, v4 najpewniej sformalizuje subsystem pamięci, który utrzymuje indeksowaną wiedzę między sesjami (nie tylko większy efemeryczny kontekst). Ten subsystem łączyłby:
- Gęste wyszukiwanie po zapisanych osadzeniach.
- Efektywne dzielenie na fragmenty w celu zbalansowania opóźnień i kosztu tokenów.
- Warstwę koherencji składającą pozyskane fragmenty w wewnętrzne okno kontekstowe modelu.
Jeśli zostanie wdrożony, pozwoli to agentom utrzymywać trwałe osobowości, preferencje użytkownika i bogatą historię projektu bez ponownego wczytywania danych w każdej sesji.
Oczekiwanie 2 — Wyspecjalizowane generowanie kodu i rozumowanie wieloplikowe
Biegłość w kodowaniu jako priorytet dla v4, sugerująca optymalizacje modelu i poprawę benchmarków ukierunkowanych na przepływy pracy deweloperów. Oczekuj natywnych możliwości refaktoryzacji wielu plików, usprawnionej syntezy testów jednostkowych oraz świadomego narzędzi generowania kodu, które potrafi uruchamiać, oceniać i iterować nad kodem za pomocą odizolowanych łańcuchów narzędzi. To dokładnie te zadania, które odblokowują modele z długim kontekstem.
Oczekiwanie 3 — Większy nacisk na bezpieczeństwo agentów i weryfikację
Biorąc pod uwagę publiczną kontrolę praktyk szkoleniowych, DeepSeek prawdopodobnie będzie priorytetyzować audytowalność: odtwarzalne dzienniki treningowe, jaśniejsze oświadczenia dotyczące pochodzenia oraz wzmocnione środki bezpieczeństwa, które flagują halucynacje lub luki w pochodzeniu podczas wieloetapowych interakcji z narzędziami. Spodziewaj się funkcji produktowych, które czynią pochodzenie widocznym dla klientów korporacyjnych i badaczy.
Oczekiwanie 4 — Konkurencyjna mapa drogowa i ekosystem partnerów
Mapa drogowa v4 będzie odczytywana jako sygnał rynkowy przez krajowych i globalnych graczy. Gdy rywale dostarczają agresywne aktualizacje (od dużych graczy celujących w efektywność i wdrożenia mobilne po niszowych graczy podwajających wysiłki nad modelami open-source), DeepSeek musi równoważyć otwartość i ochronę pozycji. Jeśli v4 dostarczy znaczące korzyści przy niższym koszcie, przyspieszy trend w kierunku przystępnych cenowo, wysokokapabilitnych modeli w Chinach i poza nimi — i prawdopodobnie zintensyfikuje transgraniczną kontrolę polityczną.
Podsumowanie: rosnąca siła AI
Niedawna aktualizacja DeepSeek stanowi znaczący krok w kierunku szerszej transformacji inteligencji AI. Choć firma nie uruchomiła jeszcze w pełni V4, zapowiedziowe usprawnienia — zwłaszcza dotyczące długości kontekstu i restrukturyzacji interakcji — pokazują zaangażowanie w przesuwanie możliwości LLM naprzód. Z V4 na horyzoncie, DeepSeek jest gotowy stać się centralną postacią kształtującą kolejną erę dużych, ekonomicznych i wysokowydajnych systemów AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do Deepseek API za pośrednictwem CometAPI już teraz. Na początek poznaj możliwości modelu w Playground i zapoznaj się z API guide w celu uzyskania szczegółowych instrukcji. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś(-aś) się do CometAPI i uzyskałeś(-aś) klucz API. CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić integrację.
Gotowy(-a) do działania?→ Zarejestruj się w Deepseek już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i wiadomości o AI, obserwuj nas na VK, X i Discord!