فروری 2026 میں، چینی AI اسٹارٹ اپ DeepSeek نے اپنی آن لائن ایپلیکیشن اور ویب انٹرفیس میں ایک اہم اپ ڈیٹ جاری کیا، جو اس کے اگلی نسل کے ماڈل ریلیز DeepSeek V4 کی سمت رفتار کی نشاندہی کرتا ہے۔ اگرچہ یہ اپ ڈیٹ مکمل V4 ماڈل سے پہلے آیا ہے، اس نے انٹرایکشن کے رویے، طویل سیاق و سباق کی صلاحیتوں، اور مستقبل کی ممکنہ صلاحیت کے لیے تیاریاتی ٹیسٹنگ میں تبدیلیوں کے باعث صارفین اور صنعت مبصرین کے درمیان گفتگو چھیڑ دی ہے۔
DeepSeek نے اپنے ابتدائی ورژنز—خصوصاً DeepSeek V3.2 اور DeepSeek–R1—کے ساتھ عالمی سطح پر دھوم مچا دی، جنہوں نے بلند ٹاسک کارکردگی کو کم لاگت کے ساتھ اسکیل ایبلٹی سے جوڑا۔ خاص طور پر R1 ریلیز نے 2025 کے اوائل میں اپنی عالمی بازاروں کو ہلا دینے اور حریف کمپنیوں کے اسٹاک کی کارکردگی کو نیچے دھکیلنے کی وجہ سے بین الاقوامی توجہ حاصل کی، جو DeepSeek کی منفی/معطل کن روایتی مسابقتی ترتیب بدلنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔
حالیہ DeepSeek اپ ڈیٹ میں بالکل کیا بدلا ہے؟
یہ کون سا ورژن ہے اور کیا تبدیلیاں ہوئیں؟
حالیہ اپ ڈیٹ کا اثر DeepSeek کی آن لائن ایپلیکیشن اور ویب انٹرفیس پر ہے، لیکن اہم بات یہ ہے کہ ابھی API ماڈل پر نہیں۔ متعدد ذرائع کے مطابق:
- موجودہ ایپلیکیشن اپ ڈیٹ کو بہترین طور پر لانگ-کانٹیکسٹ اسٹرکچر ٹیسٹ کہا جا سکتا ہے—جو ویب اور ایپ صارفین کو زیادہ سے زیادہ 1 ملین ٹوکن سیاق کی سپورٹ تک رسائی دیتا ہے۔ یہ DeepSeek V3.2 کے API میں موجود تقریباً ~128 K کانٹیکسٹ ونڈو کے مقابلے میں ایک نمایاں چھلانگ ہے۔
- یہ اپ گریڈ ایک واحد گفتگو یا ٹاسک کے لیے موثر میموری میں اضافہ کرتا ہے، جس سے ماڈل بہت زیادہ معلومات یاد رکھنے اور پروسیس کرنے کے قابل ہوتا ہے۔ رپورٹس کے مطابق یہ مؤثر طور پر پچھلی میموری صلاحیت کے مقابلے میں 10× ہے—جو کثیر مرحلہ اور طویل دورانیہ استدلال کے لیے ایک پیش رفت ہے۔
- ورژن نام گذاری کے لحاظ سے، زیادہ تر عوامی اشارے ظاہر کرتے ہیں کہ یہ اپ ڈیٹ V4 سے قبل کی تکنیکی پیش قدمی ہے—ابھی باضابطہ DeepSeek V4 ریلیز نہیں، مگر اس کی بھرپور تیاری ہے۔
پس منظر میں: اس تبدیلی کو کیا چیز چلا رہی ہے؟
پردے کے پیچھے، DeepSeek کے GitHub ریپوزٹری میں “MODEL1” کے داخلی شناخت کنندہ کے ساتھ اضافے ظاہر ہوتے ہیں، جو V3.2 سے ایک نیا ماڈل آرکیٹیکچر ہونے کی نشاندہی کرتے ہیں۔ کوڈ اسٹرکچر میموری آپٹیمائزیشن تکنیکوں، FP8 سپورٹ میں بہتریوں، اور Nvidia کی نئی GPU آرکیٹیکچرز کے ساتھ مطابقت کی طرف اشارہ کرتا ہے—یہ سب DeepSeek V4 میں متوقع بنیادی عناصر ہیں۔
اس کے علاوہ، DeepSeek نے “Engram” پر تحقیق شائع کی ہے، جو ایک میموری لوک اپ ماڈیول ہے اور یہ طویل سیاق و سباق اور اہم حقائق کے نظم کو نئی نظر سے دیکھتا ہے۔ Engram اگلی نسل کے لیے ایک بنیادی ٹیکنالوجی کے طور پر نظر آتا ہے—ممکنہ طور پر DeepSeek V4 کی توسیع شدہ میموری صلاحیتوں کو طاقت فراہم کرتا ہوا۔
صارفین کے ردعمل
اس رول آؤٹ نے مختلف قسم کے ردعمل کو جنم دیا ہے:
- ایک طرف، بہت سے صارفین سیاق کی توسیع اور زیادہ گہرے تعاملات اور زیادہ پیچیدہ مسئلہ حل کرنے کی صلاحیت کے امکان سے پرجوش ہیں۔
- دوسری طرف، ایک نمایاں حصہ نے لہجے اور گفتگو کے انداز میں تبدیلیوں کے بارے میں عوامی تبصرے کیے ہیں، جن میں جوابات کو پہلے سے کم دلچسپ، کم ہمدرد یا محض “ٹھنڈا” قرار دیا گیا—جس نے سوشل مباحث کو وائرل کر دیا۔
یہ فرق AI کی تعیناتی کی ایک اہم حقیقت کو اجاگر کرتا ہے: تکنیکی صلاحیت میں اپ گریڈز صارف کے تجربے کو غیر متوقع طریقوں سے بدل سکتے ہیں، جس کے لیے حتمی ریلیز سے پہلے تکراری اصلاح درکار ہوتی ہے۔
اس اپ ڈیٹ کی کلیدی خصوصیات کیا ہیں؟
1. وسیع سیاق کی بڑی توسیع
ویب/ایپ انٹریکشن میں 1 ملین ٹوکن تک سیاق کی سپورٹ DeepSeek کو ان چند ماڈلز میں شامل کرتی ہے جو ایک سیشن میں طویل ٹرانسکرپٹس، کوڈ بیسز، قانونی دستاویزات یا پوری کتابوں کی جامع، بلا ٹوٹ پھوٹ سمجھ رکھنے کے قابل ہیں۔ یہ حقیقی دنیا کے استعمال میں—تحقیق اور تحریر سے لے کر انٹرپرائز دستاویزاتی تجزیے تک—بڑی اہمیت رکھتا ہے۔
2. انٹرایکشن کے انداز میں تبدیلیاں
حالیہ رول آؤٹ نے DeepSeek کے گفتگو والے انداز میں واضح تبدیلیاں کی ہیں۔ متعدد صارفین نے نوٹ کیا کہ اپ ڈیٹڈ ماڈل انٹرایکشن زیادہ غیر جانبدار یا “سادہ” لگتا ہے—ذاتی عرفیت کے بجائے “User” جیسے جنرل شناخت کنندہ استعمال کرتا ہے اور ڈیپ ریزننگ موڈز میں زیادہ جامع/مختصر جوابات دیتا ہے۔ یہ طرز کی تبدیلیاں سوشل میڈیا پلیٹ فارمز پر موضوعِ بحث بن گئی ہیں، کچھ صارفین نے حیرت یا بے آرامی کا اظہار کیا ہے۔
3. نالج کٹ آف اور تازہ شدہ سیاق
ایپ کے پس منظر میں موجود علم کی بنیاد مئی 2025 تک کی معلومات کو منعکس کرنے کے لیے اپ ڈیٹ کی گئی ہے، حالانکہ API سروس V3.2 پر اپنی سابقہ نالج کٹ آف کے ساتھ برقرار ہے۔ یہ تقسیم ظاہر کرتی ہے کہ DeepSeek مکمل V4 پلیٹ فارم اپ گریڈ سے قبل بتدریج بہتریوں پر تجربہ کر رہا ہے۔
4. V4 انضمام کی تیاری
اس اپ ڈیٹ کا ایک واضح اسٹریٹجک ہدف آنے والے DeepSeek V4 سے پہلے انفراسٹرکچر اور صارف کے تجربے کی جانچ کرنا ہے۔ بڑے سیاق کی سپورٹ اور میموری میں تبدیلیاں غالباً اب تیار ہو رہی آرکیٹیکچرز کے لیے حقیقی دنیا کا اسٹریس ٹیسٹ ہیں—تاکہ مکمل تعیناتی سے قبل کارکردگی، قابلِ اعتمادیت، اور فیڈبیک کا اندازہ لگایا جا سکے۔
اس اپ ڈیٹ میں کون سی نئی تکنیکی خصوصیات شامل ہیں اور وہ کیسے کام کرتی ہیں؟
صارفین کے ردعمل
اس رول آؤٹ نے مختلف قسم کے ردعمل کو جنم دیا ہے:
- ایک طرف، بہت سے صارفین سیاق کی توسیع اور زیادہ گہرے تعاملات اور زیادہ پیچیدہ مسئلہ حل کرنے کی صلاحیت کے امکان سے پرجوش ہیں۔
- دوسری طرف، ایک نمایاں حصہ نے لہجے اور گفتگو کے انداز میں تبدیلیوں کے بارے میں عوامی تبصرے کیے ہیں، جن میں جوابات کو پہلے سے کم دلچسپ، کم ہمدرد یا محض “ٹھنڈا” قرار دیا گیا—جس نے سوشل مباحث کو وائرل کر دیا۔
یہ فرق AI کی تعیناتی کی ایک اہم حقیقت کو اجاگر کرتا ہے: تکنیکی صلاحیت میں اپ گریڈز صارف کے تجربے کو غیر متوقع طریقوں سے بدل سکتے ہیں، جس کے لیے حتمی ریلیز سے پہلے تکراری اصلاح درکار ہوتی ہے۔
Engram: منتخب یاد دہانی کے لیے مشروط میموری
Engram اس اپ ڈیٹ کا نمایاں خیال ہے۔ تصوراتی طور پر یہ ماڈل آرکیٹیکچر کے اندر ضم ایک مشروط بازیافت میکانزم ہے: جب ان پٹ میں محفوظ شدہ engrams سے جڑے اشارے شامل ہوں، تو نیٹ ورک پیشگی محسوب کردہ ویکٹر نمائندگیوں کو بازیافت کرتا ہے تاکہ مہنگی انفیرنس تہوں کی تکمیل (یا کبھی کبھار ان کی جگہ) کی جا سکے۔ اس کا دعویٰ کردہ فائدہ دوہرا ہے: جامد معلومات پر بار بار ہونے والی کمپیوٹیشن کو کم کرنا، اور پوری ماڈل کی دوبارہ ٹریننگ کیے بغیر حقائق پر مبنی میموری کو اپ ڈیٹ یا پیچ کرنے کا مضبوط طریقہ فراہم کرنا۔ تکنیکی خلاصے اور ڈیولپر پری ویوز دکھاتے ہیں کہ Engram کو کوڈ علم (لائبریریاں، فنکشن سگنیچرز) اور دستاویزات میں حقائق کی بازیافت دونوں کے لیے وضع کیا گیا ہے۔
mHC (manifold-constrained hyperconnections)
پیش کیے گئے پری ویو اور معاون تکنیکی نوٹس کے مطابق mHC ایک آرکیٹیکچرل حکمتِ عملی ہے جس کا مقصد پیرا میٹر کے تعاملات کو بامعنی سب مینِفولڈز تک محدود کرنا ہے۔ یہ پابندی ان جوڑی وار ایکٹیویشنز کی تعداد کم کرتی ہے جنہیں حساب کرنا پڑتا ہے، جس سے ٹریننگ اور انفیرنس دونوں کے دوران حسابی کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔ نظریہ یہ ہے کہ جہاں ضرورت ہو وہاں اظہار کی قوت برقرار رکھی جائے (ٹاسک سے متعلق مینِفولڈز)، جبکہ غیر ضروری کمپیوٹیشن کو کاٹ دیا جائے—یوں اسی ہارڈویئر سے زیادہ افادیت حاصل ہو۔ ابتدائی تفصیلات تکنیکی اور امید افزا ہیں، لیکن ساتھ ہی عمل درآمد اور تصدیق سے متعلق سوالات بھی جنم لیتی ہیں (ذیل میں ملاحظہ کریں)۔
DeepSeek Sparse Attention (DSA) اور ملین-ٹوکن سیاق
سب سے ٹھوس دعووں میں سے ایک اسپارسی اٹینشن تکنیکوں اور ڈائنامک ٹرگرنگ لاجک کے امتزاج کے ذریعے 1M+ ٹوکن سیاق کی سپورٹ ہے۔ اگر یہ پروڈکشن میں حقیقت بن جائے، تو ایک واحد انفیرنس پاس میں مکمل ریپوزٹریز، طویل ٹرانسکرپٹس، یا ملٹی فائل پیچز کو مدِنظر رکھا جا سکتا ہے—جو کوڈ بیس سمرائزیشن، ملٹی فائل ریفیکٹرز، اور طویل مکالماتی ایجنٹس جیسے کاموں کے لیے تقویت ہے۔ پری ویو مواد اور وینڈر بینچ مارکس بڑے سیاق میں تھروپٹ دکھاتے ہیں اور بعض حریفوں کے مقابلے میں نمایاں ایفیشنسی گینز کے اشارے دیتے ہیں۔ تاہم اس مرحلے پر آزادانہ تصدیق اب بھی محدود ہے۔
آگے کیا توقع کی جا سکتی ہے — اور یہ اپ ڈیٹ ہمیں DeepSeek v4 کے بارے میں کیا بتاتی ہے؟
مختصر جواب: یہ عوامی اپ ڈیٹ بیک وقت ایک فعلی بہتری بھی ہے اور بڑے لانچ کے لیے اسٹیج بھی۔ صنعت کی رپورٹنگ اور خود DeepSeek کی ٹائم لائن ایک قریب الآغاز v4 لانچ (قمری نئے سال کی مدت کو ہدف بناتے ہوئے) کی طرف اشارہ کرتی ہے جو ممکنہ طور پر طویل سیاق میموری، Engram جیسی خصوصی میموری آرکیٹیکچر، اور بہتر کوڈنگ و ایجنٹ صلاحیتوں کو ایک ساتھ پیش کرے گا۔
ذیل میں موجودہ تبدیلیوں کے اشاروں اور صنعتی توقعات کی بنیاد پر احتیاط سے کی گئی، شواہد پر مبنی قیاس آرائیاں ہیں کہ DeepSeek v4 غالباً کیا شامل کرے گا۔
توقع 1 — فطری طویل المدتی میموری اور انڈیکشد بازیافت
ایپ کے ملین-ٹوکن تجربات اور V3.2 میں ایجنٹس پر واضح توجہ کے پیش نظر، v4 غالباً ایک میموری سب سسٹم کو باضابطہ بنائے گا جو سیشنز کے پار انڈیکشد علم کو برقرار رکھے (محض بڑا عارضی سیاق نہیں)۔ یہ سب سسٹم درج ذیل کو یکجا کرے گا:
- محفوظ شدہ ایمبیڈنگز پر ڈینس بازیافت۔
- لیٹنسی اور ٹوکن لاگت میں توازن کے لیے مؤثر چنکنگ۔
- ایک ہم آہنگی پرت جو بازیافت شدہ ٹکڑوں کو ماڈل کی داخلی سیاق ونڈو میں سمو دے۔
اگر اس پر عمل ہوا تو ایجنٹس مستقل شخصیات، صارف کی ترجیحات، اور بھرپور پروجیکٹ ہسٹری کو بغیر ہر سیشن میں دوبارہ مواد کھلائے برقرار رکھ سکیں گے۔
توقع 2 — تخصصی کوڈ جنریشن اور ملٹی فائل ریزننگ
v4 کے لیے کوڈنگ مہارت ترجیح دکھائی دیتی ہے، اس اشارے کے ساتھ کہ ماڈل آپٹیمائزیشنز اور بنچ مارک بہتریاں ڈیویلپر ورک فلو پر مرکوز ہوں گی۔ توقع ہے کہ نیٹو ملٹی فائل ریفیکٹر صلاحیتیں، بہتر یونٹ ٹیسٹ سنتھیسِس، اور ٹول سے باخبر کوڈ جنریشن شامل ہو جو سینڈ باکسڈ ٹول چینز کے ذریعے کوڈ چلائے، جانچے اور اس پر تکرار کرے۔ یہ وہی کام ہیں جو لانگ-کانٹیکسٹ ماڈلز کھولتے ہیں۔
توقع 3 — ایجنٹ سیفٹی اور تصدیق پر زیادہ زور
ٹریننگ کے طریقوں سے متعلق عوامی جانچ کے پیش نظر، DeepSeek غالباً آڈیٹیبلیٹی کو ترجیح دے گا: قابلِ تکرار ٹریننگ لاگز، زیادہ واضح مأخذ بیانات، اور مضبوط حفاظتی تخفیفات جو ملٹی اسٹیپ ٹول تعاملات کے دوران ہیلوسی نیشنز یا مأخذ کی کمیوں کو فلیگ کریں۔ توقع ہے کہ ایسے پروڈکٹ فیچرز سامنے آئیں جو ادارہ جاتی صارفین اور محققین کے لیے مأخذ کو مرئی بنائیں۔
توقع 4 — مسابقتی روڈ میپ اور پارٹنر ایکو سسٹم
v4 کا روڈ میپ مقامی اور عالمی کھلاڑیوں کے لیے مارکیٹ سگنل کے طور پر پڑھا جائے گا۔ چونکہ حریف جارحانہ اپ ڈیٹس بھیج رہے ہیں (بڑے پلیئرز ایفیشنسی اور موبائل ڈپلائمنٹ کو ہدف بنا رہے ہیں جبکہ نِش پلیئرز اوپن سورس ماڈلز پر زور دے رہے ہیں)، DeepSeek کو کھلے پن اور دفاع پذیری کے درمیان توازن قائم کرنا ہوگا۔ اگر v4 کم لاگت پر نمایاں بہتریاں فراہم کرتا ہے، تو یہ چین اور اس سے آگے سستی، اعلیٰ صلاحیت کے ماڈلز کے رجحان کو تیز کرے گا—اور ممکنہ طور پر سرحد پار پالیسی جانچ پڑتال میں اضافہ کرے گا۔
خلاصہ: بڑھتی ہوئی AI قوت
حالیہ DeepSeek اپ ڈیٹ AI ذہانت میں وسیع تر تبدیلی کی سمت ایک معنی خیز قدم ہے۔ اگرچہ کمپنی نے ابھی V4 مکمل طور پر لانچ نہیں کیا، لیکن پیشگی بہتریاں—خصوصاً سیاق کی طوالت اور تفاعلی ساختی تبدیلیوں کے گرد—LLM صلاحیتوں کو آگے بڑھانے کے عزم کو ظاہر کرتی ہیں۔ V4 افق پر ہونے کے ساتھ، DeepSeek بڑے پیمانے، کم لاگت اور اعلیٰ کارکردگی والی AI کے اگلے دور کو تشکیل دینے میں مرکزی کردار ادا کرنے کی پوزیشن میں ہے۔
ڈیویلپرز اب Deepseek API تک CometAPI کے ذریعے رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ آغاز کے لیے، Playground میں ماڈل کی صلاحیتیں دریافت کریں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API گائیڈ سے رجوع کریں۔ رسائی سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ اِن کر لیا ہے اور API key حاصل کر لی ہے۔ CometAPI انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت کے مقابلے میں بہت کم قیمت فراہم کرتا ہے۔
تیار ہیں؟ → آج ہی Deepseek کے لیے سائن اپ کریں !
اگر آپ AI پر مزید ٹپس، رہنما اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں VK، X اور Discord پر فالو کریں!