В феврале 2026 года китайский стартап в области ИИ DeepSeek выпустил значительное обновление своего онлайн‑приложения и веб‑интерфейса, что свидетельствует о движении к релизу модели следующего поколения, DeepSeek V4. Хотя обновление вышло до полного релиза модели V4, оно уже вызвало обсуждения среди пользователей и наблюдателей отрасли благодаря изменениям в поведении взаимодействия, возможностям работы с длинным контекстом и подготовительным испытаниям будущего потенциала.
DeepSeek стремительно вышел на мировую арену со своими ранними вариантами — прежде всего DeepSeek V3.2 и DeepSeek–R1 — сочетая высокую производительность в задачах с экономически эффективной масштабируемостью. Релиз R1, в частности, привлёк международное внимание в начале 2025 года, потрясая мировые рынки и снижая котировки конкурентов, что продемонстрировало подрывной потенциал DeepSeek.
Что именно изменилось в недавнем обновлении DeepSeek?
Какая это версия и что изменилось?
Недавнее обновление затрагивает онлайн‑приложение и веб‑интерфейс DeepSeek, но принципиально не касается модельного API. Согласно нескольким источникам:
- Текущее обновление приложения лучше всего описать как тест структуры длинного контекста — оно позволяет пользователям веба и приложений работать с контекстом до 1 миллиона токенов. Это значительный скачок по сравнению с окном контекста ~128 K в API‑предложении DeepSeek V3.2.
- Обновление увеличивает эффективную «память» для одной беседы или задачи, позволяя модели запоминать и обрабатывать гораздо больше информации. По сообщениям, это фактически в 10× больше прежней ёмкости памяти — прорыв для многоэтапного и длительного рассуждения.
- С точки зрения именования версии, большинство публичных сигналов указывает, что это технический шаг перед V4 — ещё не формальный релиз DeepSeek V4, но явно подготовительный к нему.
Под капотом: что движет изменениями?
Коммит‑история в репозитории DeepSeek на GitHub показывает добавления с внутренним идентификатором (“MODEL1”), что предполагает новую архитектуру модели, отличную от V3.2. Структура кода указывает на техники оптимизации памяти, улучшенную поддержку FP8 и совместимость с более новыми архитектурами GPU от Nvidia — ключевые компоненты, ожидаемые в DeepSeek V4.
Кроме того, DeepSeek опубликовал исследование об “Engram”, модуле поиска по памяти, который переосмысливает, как большие языковые модели управляют длинными контекстами и критическими фактами. Похоже, Engram позиционируется как базовая технология для следующего поколения — возможно, обеспечивающая расширенные возможности памяти в DeepSeek V4.
Реакции пользователей
Запуск вызвал широкий спектр откликов:
- С одной стороны, многие пользователи воодушевлены расширением контекста и его потенциалом для более глубоких взаимодействий и решения более сложных задач.
- С другой стороны, значительная часть пользователей публично комментирует изменения тона и стиля общения, описывая ответы как менее вовлекающие, менее эмпатичные или просто «более холодные», что породило вирусные обсуждения в соцсетях.
Это расхождение подчёркивает важную реальность развёртывания ИИ: улучшения технических возможностей могут неожиданно менять пользовательский опыт, требуя итеративной доработки перед финальным релизом.
Каковы ключевые особенности этого обновления?
1. Масштабное расширение контекста
Поддержка до 1 миллиона токенов контекста во взаимодействии через веб/приложение делает DeepSeek одной из немногих моделей, способных к глобальному, «без разрывов», пониманию длинных транскриптов, кодовых баз, юридических документов или целых книг в одной сессии. Это имеет огромное значение для реального применения — от исследований и письма до корпоративного анализа документов.
2. Изменения стиля взаимодействия
Недавний релиз заметно изменил тон общения DeepSeek. Многие пользователи отметили, что обновлённая модель взаимодействует более нейтрально или «просто» — использует обобщённые идентификаторы вроде “User” вместо персонализированных прозвищ и выдаёт более лаконичные ответы в режимах глубокого рассуждения. Эти стилистические сдвиги вызвали ажиотаж в социальных платформах, у части пользователей — удивление или дискомфорт.
3. Граница знаний и обновлённый контекст
База знаний приложения была обновлена до мая 2025 года, хотя сервис API остаётся на V3.2 с прежним отсечением знаний. Такой «разрыв» указывает, что DeepSeek экспериментирует с поступательными улучшениями перед полноценным обновлением платформы до V4.
4. Подготовка к интеграции V4
Одна из очевидных стратегических целей обновления — тестирование инфраструктуры и UX в преддверии грядущего DeepSeek V4. Поддержка большого контекста и изменения в памяти, вероятно, служат реальным стресс‑тестом для разрабатываемых архитектур — чтобы разработчики могли оценить производительность, надёжность и отклики до полного развёртывания.
Какие новые технические возможности включает обновление и как они работают?
Реакции пользователей
Запуск вызвал широкий спектр откликов:
- С одной стороны, многие пользователи воодушевлены расширением контекста и его потенциалом для более глубоких взаимодействий и решения более сложных задач.
- С другой стороны, значительная часть пользователей публично комментирует изменения тона и стиля общения, описывая ответы как менее вовлекающие, менее эмпатичные или просто “более холодные”, что породило вирусные обсуждения в соцсетях.
Это расхождение подчёркивает важную реальность развёртывания ИИ: улучшения технических возможностей могут неожиданно менять пользовательский опыт, требуя итеративной доработки перед финальным релизом.
Engram: условная память для выборочного извлечения
Engram — ключевая идея обновления. Концептуально это механизм условного извлечения, встроенный в архитектуру модели: когда во входе встречаются сигналы, связанные с сохранёнными энграмами, сеть извлекает предвычисленные векторные представления, чтобы дополнить (а иногда и заменить) дорогостоящие слои инференса. Заявленная выгода двоякая: уменьшить повторные вычисления по статическим знаниям и обеспечить надёжный механизм обновления или корректировки фактической памяти без полного переобучения модели. Технические резюме и превью для разработчиков показывают, что Engram предназначен и для знаний по коду (библиотеки, сигнатуры функций), и для фактического воспроизведения по документам.
mHC (гиперсоединения с ограничениями на многообразии)
mHC, согласно превью и сопроводительным техзаметкам, — это архитектурная стратегия, нацеленная на ограничение взаимодействий параметров осмысленными подмногообразиями. Такое ограничение уменьшает число парных активаций, которые необходимо вычислять, повышая эффективность как при обучении, так и при инференсе. Идея в том, чтобы сохранить выразительную силу там, где это важно (задачно‑релевантные многообразия), сокращая избыточные вычисления в остальном — фактически извлекая больше пользы из того же «железа». Ранние описания технически многообещающи, но поднимают вопросы реализации и верификации (см. ниже).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) и контексты на миллион токенов
Одна из наиболее ощутимых заявок — поддержка контекстов 1M+ токенов за счёт сочетания техник разреженного внимания и динамической логики триггеров. Если это реализовано в продакшене, одна инференс‑проходка сможет учитывать целые репозитории, длинные транскрипты или мультифайловые патчи — плюс для задач вроде суммаризации кодовых баз, массовых рефакторингов и длительных диалоговых агентов. Превью‑материалы и вендорские бенчмарки сообщают о пропускной способности на больших контекстах и существенной эффективности по сравнению с некоторыми конкурентами. Независимая верификация на этом этапе пока ограничена.
Чего ожидать дальше — и что это обновление говорит нам о DeepSeek v4?
Короткий ответ: публичное обновление — это и функциональное улучшение, и подготовительный плацдарм для более крупного запуска. Отраслевые отчёты и собственная дорожная карта DeepSeek указывают на скорый запуск v4 (ориентировочно к окну Китайского Нового года), который, вероятно, объединит длинноконтекстную память, специализированную архитектуру памяти в духе Engram и улучшенные возможности по коду и агентам.
Ниже — осторожные, основанные на сигналах изменений и ожиданиях рынка, предположения о том, что, скорее всего, войдёт в DeepSeek v4.
Ожидание 1 — Родная долговременная память и индексированное извлечение
Учитывая миллионные эксперименты в приложении и явный фокус на агентах в V3.2, v4, вероятно, формализует подсистему памяти, которая будет сохранять индексированные знания между сессиями (а не просто расширять эфемерный контекст). Такая подсистема сочетала бы:
- Плотное извлечение по сохранённым эмбеддингам.
- Эффективное разбиение на фрагменты для баланса задержки и стоимости токенов.
- Слой согласованности, «сшивающий» извлечённые фрагменты во внутреннее контекстное окно модели.
Если это будет реализовано, агенты смогут поддерживать постоянные профили личности, пользовательские предпочтения и богатую историю проектов без повторного ввода данных в каждой сессии.
Ожидание 2 — Специализация на генерации кода и многофайловом рассуждении
Приоритетом для v4, судя по намёкам, станет мастерство в кодировании, с оптимизациями модели и улучшениями бенчмарков под рабочие процессы разработчиков. Ожидайте нативные возможности многофайлового рефакторинга, улучшенную генерацию модульных тестов и «осведомлённую об инструментах» генерацию кода, способную запускать, оценивать и итеративно дорабатывать код через изолированные цепочки инструментов. Именно такие задачи раскрываются в моделях с длинным контекстом.
Ожидание 3 — Больший упор на безопасность агентов и верификацию
С учётом публичного внимания к практикам обучения DeepSeek, вероятен приоритет на аудитопригодность: воспроизводимые журналы обучения, более прозрачные заявления о происхождении данных и усиленные меры безопасности, помечающие галлюцинации или пробелы в происхождении на этапах многошагового взаимодействия с инструментами. Ожидайте продуктовые функции, делающие происхождение данных видимым для корпоративных клиентов и исследователей.
Ожидание 4 — Конкурентная дорожная карта и партнёрская экосистема
Дорожная карта v4 будет прочитана рынком как сигнал. На фоне агрессивных релизов конкурентов (от крупных игроков, нацеленных на эффективность и мобильные развертывания, до нишевых игроков, делающих ставку на open‑source), DeepSeek нужно балансировать открытость и защиту. Если v4 принесёт существенные выигрыши при меньшей стоимости, это ускорит тренд на доступные, высокоспособные модели в Китае и за его пределами — и, вероятно, усилит трансграничное внимание регуляторов.
Итог: растущая сила в мире ИИ
Недавнее обновление DeepSeek знаменует собой значимый шаг к более широкой трансформации интеллекта ИИ. Хотя компания ещё не запустила V4 полностью, превью‑улучшения — особенно в области длины контекста и перестройки взаимодействия — демонстрируют стремление к расширению возможностей LLM. С V4 на горизонте DeepSeek готов занять центральное место в формировании следующей эры крупномасштабного, экономичного и высокопроизводительного ИИ.
Разработчики уже могут получить доступ к Deepseek API через CometAPI. Для начала изучите возможности модели в Playground и обратитесь к руководству по API за подробными инструкциями. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предлагает цену значительно ниже официальной, чтобы помочь вам с интеграцией.
Готовы начать?→ Зарегистрируйтесь в Deepseek сегодня !
Если вы хотите узнавать больше советов, руководств и новостей об ИИ, подпишитесь на нас в VK, X и Discord!