چین کے اسپرنگ فیسٹیول سے قبل کی پُرسکون ہفتوں میں، اے آئی صنعت مانوس افواہوں، تکنیکی لیکس اور اسٹریٹیجک سگنلنگ کے امتزاج سے گونج رہی ہے۔ DeepSeek فروری کے وسط میں اپنے اگلے فلیگ شپ، DeepSeek V4، کی نقاب کشائی کی تیاری کر رہا ہے۔ ذرائع کا کہنا ہے کہ یہ ریلیز AI پروگرامنگ اور طویل سیاق و سباق کے کوڈ کی تفہیم پر غیر معمولی زور دے گی، اور اندرونی بینچ مارکس کے مطابق V4 کوڈنگ کے کاموں میں بعض مقابلوں سے آگے پوزیشن میں ہے۔
DeepSeek V4 کب جاری ہوگا؟
DeepSeek V4 فروری 2026 کے وسط میں، چینی اسپرنگ فیسٹیول کے ساتھ متوقع ہے۔ یہ وقت ہرگز اتفاقی نہیں؛ یہ کمپنی کے قائم کردہ اسٹریٹیجک پیٹرن کی پیروی کرتا ہے۔
انڈسٹری کے تجزیہ کار یاد کرتے ہیں کہ DeepSeek نے 2025 میں اسپرنگ فیسٹیول سے ذرا قبل اپنے انقلاب انگیز ریزننگ ماڈل، DeepSeek-R1، کو جاری کیا تھا۔ اس ریلیز نے دنیا بھر کے ڈیولپرز کی توجہ حاصل کی جنہوں نے چھٹیوں کے فارغ وقت میں ماڈل کو آزمایا اور ضم کیا، جس سے دلچسپی میں زبردست وائرل اضافہ ہوا۔ اسی "ہالیڈے سرپرائز" حکمتِ عملی کو دہرا کر، DeepSeek بظاہر V4 کو خبری چکر پر غالب پوزیشن میں لا رہا ہے جبکہ مغربی حریف نسبتاً خاموش رہتے ہیں۔
اگرچہ ابھی تک کوئی باضابطہ اعلان نہیں ہوا، ان افواہوں کی مستقل مزاجی—اور دسمبر 2025 میں V3.2 "bridge" ماڈل کی حالیہ ریلیز—اس بات کی طرف اشارہ کرتی ہے کہ کمپنی بڑے معمارانہ چھلانگوں کے لیے جارحانہ 12 سے 14 ماہ کے سائیکل پر کاربند ہے۔ عملی انتباہات۔ مخصوص ریلیز تاریخ، فیچرز یا عوامی دستیابی کی آزادانہ تصدیق ابھی باقی ہے۔ رپورٹس اندرونی ٹیسٹنگ اور گمنام ذرائع پر مبنی ہیں؛ DeepSeek تاریخی طور پر وسیع تر عوامی ریلیز سے پہلے ویریئنٹس اور تجرباتی برانچز (مثلاً V3.2 اور V3.2-Exp) تعینات کرتا رہا ہے، اور کمپنی کے عوامی اعلان کا انداز مختلف رہا ہے۔ قارئین اور تکنیکی صارفین کو چاہیے کہ وقت بندی کو اس وقت تک عارضی سمجھیں جب تک DeepSeek باضابطہ ریلیز نوٹس یا رسمی اعلان پوسٹ نہیں کرتا۔
بنیادی خصوصیات اور پروگرامنگ میں بہتری کیا ہیں؟
V4 سے متعلق افواہوں کا سب سے پُرجوش پہلو اس کی مبینہ برتری ہے AI Programming اور Code Generation میں۔ جبکہ DeepSeek V3 ایک طاقتور جنرلِسٹ تھا، V4 کو اس کے مرکز میں "انجینئرنگ ڈی این اے" کے ساتھ بیان کیا جاتا ہے۔
1. Coding Benchmarks میں Claude پر سبقت
گزشتہ سال سے، Anthropic کا Claude بڑے کانٹیکسٹ ونڈو اور اعلیٰ ریزننگ کی وجہ سے اے آئی کوڈنگ اسسٹنس کا طلائی معیار سمجھا جاتا رہا ہے۔ تاہم، DeepSeek کے لیک شدہ اندرونی بینچ مارکس سے پتہ چلتا ہے کہ V4 نے SWE-bench (Software Engineering Benchmark) پر پاس ریٹ حاصل کیا ہے جو Claude اور موجودہ GPT-4/5 سیریز دونوں سے زیادہ ہے۔
ذرائع کا کہنا ہے کہ V4 درج ذیل صلاحیتیں دکھاتا ہے:
- بہتر بگ فکسنگ: GitHub issues کو انسانی مداخلت کے بغیر خودمختار طور پر حل کرنے کی اعلیٰ کامیابی۔
- سیاقی کوڈ کمپلیشن: نہ صرف اگلی لائن بلکہ آس پاس کے پروجیکٹ کی آرکیٹیکچر کی بنیاد پر پورے فنکشن بلاکس کی پیش گوئی کرنے کی صلاحیت۔
- ریفیکٹرنگ کی قابلیت: پچھلے ماڈلز کے برعکس جو ریفیکٹرنگ کے دوران انحصارات کو توڑ دیتے تھے، V4 مبینہ طور پر کوڈ تبدیلیوں کے اثرات کو متعدد فائلوں میں "سمجھتا" ہے۔
2. کوڈ بیسز کے لیے انتہائی طویل سیاق و سباق
DeepSeek V4 کے بارے میں افواہ ہے کہ یہ Sparse Attention میکانزم—جو تجرباتی طور پر V3.2 میں متعارف کرایا گیا تھا—کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ بہت بڑے کانٹیکسٹ ونڈوز کو سنبھالا جا سکے، جو ممکنہ طور پر 1 ملین ٹوکنز سے بھی زیادہ ہوں گے، اعلیٰ درستگی کے ساتھ۔ اس سے ڈیولپرز پورے ریپوزٹریز (مثلاً ایک پیچیدہ React فرنٹ اینڈ اور Python بیک اینڈ) کو کانٹیکسٹ میں اپلوڈ کر سکیں گے۔ پھر ماڈل "فل اسٹیک" سمجھ کے ساتھ کراس فائل ڈیبگنگ اور فیچر امپلیمینٹیشن انجام دے سکے گا—یہ صلاحیت ابھی بہت سے موجودہ ماڈلز کے لیے رکاوٹ ہے۔
معماری کیسے یکجا ہوتی اور ارتقا پاتی ہے؟
DeepSeek V4 اس بات کی نمایاں تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے کہ بڑے زبان ماڈلز (LLMs) کیسے تشکیل دیے جاتے ہیں۔ V4 سے وابستہ انڈسٹری کا بَز ورڈ ہے "Architectural Convergence."
عمومی اور ریزننگ صلاحیتوں کا انضمام
اس سے قبل، DeepSeek نے الگ الگ پروڈکٹ لائنیں بنائے رکھی تھیں: V-series عمومی قدرتی زبان کے کاموں کے لیے اور R-series (جیسے DeepSeek-R1) شدید ریزننگ اور منطق کے لیے۔
افواہوں کے مطابق DeepSeek V4 ان دونوں مختلف راستوں کو یکجا کرے گا۔
- یونائیفائیڈ ماڈل: V4 سے توقع ہے کہ یہ ایک واحد ماڈل ہوگا جو سادہ کوئریز کے لیے "تیز جنریشن" اور پیچیدہ پروگرامنگ یا ریاضیاتی مسائل کے لیے "گہری منطق" (Chain of Thought) کے درمیان متحرک طور پر سوئچ کرے گا۔
- "Router" کا خاتمہ: مختلف ماڈلز کو پرامپٹس بھیجنے کے لیے بیرونی روٹر کے استعمال کے بجائے، V4 آرکیٹیکچر بذاتِ خود R-series کی "System 2" سوچنے کی صلاحیتیں رکھ سکتا ہے، جو اسے بآسانی طاقتور بنا دیتی ہیں۔
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
DeepSeek کے سی ای او Liang Wenfeng اور ان کی ٹیم کی ایک تازہ تحقیقی تحریر میں Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) نامی نئی تکنیک کی تفصیل دی گئی ہے۔
تجزیہ کاروں کا ماننا ہے کہ یہ ٹیکنالوجی V4 کی "خفیہ چٹنی" ہے۔
- Catastrophic Forgetting کا حل: روایتی تربیت میں جب کسی ماڈل کو نئے پیچیدہ کوڈنگ پیٹرنز سکھائے جاتے ہیں تو اکثر اس کی عمومی چیٹ صلاحیت متاثر ہو جاتی ہے۔ mHC مبینہ طور پر تربیتی عمل کو مستحکم کرتا ہے، جس سے V4 وسیع تکنیکی دستاویزات اور کوڈ جذب کر سکتا ہے بغیر اپنی گفتگوئی نفاست کھوئے۔
- افادیت: یہ آرکیٹیکچر کمپیوٹ لاگت میں خطی اضافہ کیے بغیر گہرے نیٹ ورکس کی اجازت دیتا ہے، جس سے DeepSeek کی شہرت برقرار رہتی ہے کہ وہ "SOTA (State of the Art) کارکردگی کم قیمت میں" فراہم کرتا ہے۔
V4 کا DeepSeek V3.2 سے تقابل کیسے ہے؟
V4 کی چھلانگ کو سمجھنے کے لیے، ہمیں DeepSeek V3.2 کو دیکھنا ہوگا، جو 2025 کے اواخر میں ایک ہائی پرفارمنس عبوری اپ ڈیٹ کے طور پر جاری ہوا تھا۔
بنیاد: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 ایک اہم سنگِ میل تھا۔ اس نے DeepSeek Sparse Attention (DSA) متعارف کرایا اور Mixture-of-Experts (MoE) روٹنگ حکمتِ عملی کو بہتر بنایا۔
- کارکردگی: V3.2 نے اوپن ویٹس ماڈلز اور GPT-4o جیسے ملکیتی دیو ہیکل ماڈلز کے درمیان خلا کو کامیابی سے پُل کیا۔ یہ ریاضی اور مختصر سیاق کی کوڈنگ میں ممتاز تھا لیکن بڑے سافٹ ویئر منصوبوں میں ہم آہنگی برقرار رکھنے میں اب بھی مشکلات کا شکار تھا۔
- حد: اگرچہ V3.2 مؤثر تھا، یہ بنیادی طور پر V3 آرکیٹیکچر کی ایک اصلاح ہی تھا۔ اس کی مکمل ریزننگ صلاحیت کو کھولنے کے لیے پرومپٹ انجینئرنگ کی ضرورت پڑتی تھی۔
V3.2 کی کارکردگی کی بنیاد پر V4 کے بارے میں قیاس
اگر V3.2 Sparse Attention کے لیے پروف آف کانسیپٹ تھا، تو V4 اس کی صنعتی تطبیق ہے۔
- "Sparse" سے "Infinite" کانٹیکسٹ تک: جہاں V3.2 نے میموری استعمال کم کرنے کے لیے DSA کے ساتھ تجربے کیے، V4 غالباً اسے بازیافت کی درستگی کے لیے بہتر بناتا ہے۔ V3.2 کے صارفین نے کبھی کبھار طویل دستاویزات میں "lost in the middle" مسائل رپورٹ کیے؛ V4 سے توقع ہے کہ یہ اسے حل کرے گا، جس سے یہ 500 صفحات کی تکنیکی مینولز یا لیگیسی کوڈ بیسز کے تجزیے کے لیے قابلِ اعتماد ہو جائے گا۔
- "Code Assistant" سے "Software Engineer" تک: V3.2 اسنیپٹس اور فنکشنز لکھ سکتا تھا۔ V4 کو ماڈیول سطح پر کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اگر V3.2 ایک جونیئر ڈیولپر تھا جسے نگرانی کی ضرورت تھی، تو V4 کا مقصد ایک سینیئر ڈیولپر بننا ہے جو حلوں کی آرکیٹیکچر بنا سکے۔
- استحکام: V3.2 طویل چینز آف ریزننگ میں کبھی کبھار "ہیلوسینیشن لوپس" کا شکار رہا۔ V4 میں mHC آرکیٹیکچر کا انضمام خاص طور پر ماڈل کی منطق کو مضبوط بنیاد دینے کے لیے ہدف ہے، جس سے جنریٹڈ کوڈ میں نحو کی غلطیوں کی شرح کم ہو۔
- خصوصی کوڈ آپٹیمائزیشن لیئرز۔ چونکہ V3.2 پہلے ہی مضبوط ریزننگ اور ایجنٹ کارکردگی کو ہدف بناتا تھا، V4 کا کوڈنگ پر زور مخصوص کوڈ-مرکوز پری ٹریننگ ڈیٹا، کوڈ مرمت اور سنتھیسِس ٹاسکس پر نئی فائن ٹیوننگ، اور ممکنہ طور پر ایسے ڈی کوڈنگ اسٹریٹیجیز کا اضافہ ظاہر کرتا ہے جو قابلِ نفاذ درستگی کو طویل وضاحت پر ترجیح دیں۔ V3.2 کے اوپن کمیونٹی ریویوز اور بینچ مارک نوٹس سے ظاہر ہوتا ہے کہ DeepSeek ان شعبوں میں مسلسل بہتری لا رہا ہے، اور V4 منطقی طور پر اگلا قدم ہے۔
- “maxed out” ریزننگ کے لیے زیادہ ٹوکن-استعمال ویریئنٹس۔ DeepSeek کے V3.2 نے “Speciale” متعارف کرایا، ایک ویریئنٹ جو قیمت کے بدلے اعلیٰ ریزننگ دیتا ہے۔ یہ معقول ہو گا کہ DeepSeek V4 کو درجوں میں پیش کرے: ایک پروڈکشن-مرکوز، لاگت-متوازن ویریئنٹ اور ایک ریسرچ-گریڈ، زیادہ سے زیادہ صلاحیت والا ویریئنٹ شدید انجینئرنگ یا علمی استعمال کے لیے۔
نتیجہ: Open-Weight AI کے لیے نیا دور؟
اگر افواہیں درست ثابت ہوتی ہیں، تو اسپرنگ فیسٹیول کے موقع پر DeepSeek V4 کی ریلیز اے آئی کی دوڑ میں ایک فیصلہ کن لمحہ ہو سکتی ہے۔ اے آئی پروگرامنگ کے اعلیٰ قدر والے شعبے کو ہدف بنا کر اور بظاہر استدلال اور عمومیت کے انضمام کو حل کر کے، DeepSeek سلیکون ویلی کے بند ماخذ دیو ہیکلز کی برتری کو چیلنج کر رہا ہے۔
ڈیولپرز اور اداروں کے لیے، ایسے ماڈل کی صلاحیت جس کی کارکردگی Claude 3.7 یا GPT-5 کلاس کے مساوی ہو—اور ممکنہ طور پر اوپن ویٹس یا جارحانہ API قیمتوں کے ساتھ دستیاب ہو—انتہائی پرکشش ہے۔ جب ہم فروری میں باضابطہ اعلان کا انتظار کر رہے ہیں، ایک بات واضح ہے: "سالِ سانپ" ممکن ہے ایک پائتھن... اسکرپٹ کے ساتھ شروع ہو، جو مکمل طور پر DeepSeek V4 نے لکھا ہو۔
ڈیولپرز اب deepseek v3.2 کو CometAPI کے ذریعے رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ آغاز کے لیے، CometAPI میں ماڈل کی صلاحیتیں تلاش کریں Playground میں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API گائیڈ سے مشورہ کریں۔ رسائی سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API key حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کی انٹیگریشن میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے۔
تیار ہیں؟→ Deepseek v3.2 کا مفت ٹرائل!