تکنیکی خصوصیات
| آئٹم | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|
| فراہم کنندہ | DeepSeek |
| API ماڈل کا نام | deepseek-v4-pro |
| بنیادی URLs | https://api.deepseek.com اور https://api.deepseek.com/anthropic |
| ان پٹ کی قسم | متن |
| آؤٹ پٹ کی قسم | متن، ٹول کالز، ریزننگ آؤٹ پٹ |
| کانٹیکسٹ کی لمبائی | 1,000,000 tokens |
| زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ | 384,000 tokens |
| استدلالی موڈز | Non-thinking, thinking (default) |
| ایجنٹ/کوڈنگ ڈیفالٹس | reasoning_effort کو high تک سیٹ کیا جا سکتا ہے؛ پیچیدہ ایجنٹ درخواستیں max استعمال کر سکتی ہیں |
| تعاون یافتہ خصوصیات | JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode) |
| مقامی/اوپن-ویٹس ریلیز | 1.6T کل پیرامیٹرز، 49B فعال پیرامیٹرز، FP4 + FP8 مکسڈ پریسِژن |
| لائسنس (ماڈل کارڈ) | MIT |
| حوالہ جاتی ماڈل کارڈ | Hugging Face پر DeepSeek-V4-Pro پریویو |
DeepSeek-V4-Pro کیا ہے؟
DeepSeek-V4-Pro، DeepSeek کی V4 پریویو فیملی کا زیادہ طاقتور رکن ہے۔ آفیشل ماڈل کارڈ اسے 1.6T-پیرامیٹر MoE ماڈل قرار دیتا ہے جس میں 49B فعال پیرامیٹرز اور ایک ملین ٹوکن کا کانٹیکسٹ ونڈو شامل ہے، جو طویل المدتی علمی کام، کوڈ جنریشن اور ایجنٹ ٹاسکس کے لیے موزوں ہے۔ API ڈاکس اسے معیاری DeepSeek چیٹ-کمپلیشنز انٹرفیس کے ذریعے پیش کرتی ہیں اور OpenAI اور Anthropic دونوں SDK اسٹائلز کو سپورٹ کرتی ہیں۔
اہم خصوصیات
- ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ: DeepSeek 1M-ٹوکن کانٹیکسٹ لمبائی دستاویزی طور پر بیان کرتا ہے، جو ماڈل کو بہت بڑے دستاویزی مجموعوں، ریپوزٹریز اور کثیر مرحلہ ایجنٹ سیشنز کے لیے موزوں بناتا ہے۔
- دو استدلالی موڈز: API non-thinking اور thinking موڈز کو سپورٹ کرتی ہے؛ thinking ڈیفالٹ ہے، اور ڈاکس نوٹ کرتی ہیں کہ Claude Code یا OpenCode جیسے پیچیدہ ایجنٹ ریکوئیسٹس خودکار طور پر max effort استعمال کر سکتی ہیں۔
- ٹول کال کی صلاحیت: DeepSeek کا thinking موڈ ٹول کالز کو سپورٹ کرتا ہے، جو ان ایجنٹس کے لیے اہم ہے جنہیں سرچ، فائل آپریشنز یا بیرونی فنکشنز درکار ہوں۔
- لانگ-کانٹیکسٹ ایفیشنسی: ماڈل کارڈ کے مطابق V4 ایک ہائبرڈ اٹینشن ڈیزائن استعمال کرتا ہے جس میں Compressed Sparse Attention اور Heavily Compressed Attention شامل ہیں، تاکہ V3.2 کے مقابلے میں طویل کانٹیکسٹ کی کمپیوٹ اور KV cache لاگت کم ہو۔ citeturn980363view2
- کوڈنگ اور استدلال پر توجہ: DeepSeek کے مطابق V4-Pro-Max reasoning موڈ کوڈنگ بینچ مارکس میں ترقی لاتا ہے اور استدلال اور ایجنٹک ٹاسکس پر نمایاں بند-سورس ماڈلز کے ساتھ فاصلے کو کافی حد تک کم کرتا ہے۔ citeturn980363view2
- SDK کی لچک: اسے معیاری OpenAI-مطابق چیٹ کمپلیشنز کے ذریعے یا ٹول-مرکوز ورک فلو کے لیے DeepSeek کے Anthropic-مطابق اینڈ پوائنٹ کے ذریعے ایکسیس کیا جا سکتا ہے۔
بینچ مارک کارکردگی
آفیشل DeepSeek ماڈل کارڈ بیس ماڈل فیملی اور V4-Pro-Max کے موازنہ سیٹ کے لیے درج ذیل جانچ نتائج رپورٹ کرتا ہے۔ بیس-ماڈل ٹیبل میں، V4-Pro کئی علمی اور طویل کانٹیکسٹ بینچ مارکس پر V3.2-Base سے زیادہ اسکور کرتا ہے، جن میں MMLU-Pro (73.5 بمقابلہ 65.5)، FACTS Parametric (62.6 بمقابلہ 27.1)، اور LongBench-V2 (51.5 بمقابلہ 40.2) شامل ہیں۔
| بینچ مارک | V3.2-Base | V4-Flash-Base | V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| FACTS Parametric (EM) | 27.1 | 33.9 | 62.6 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
اسی ماڈل کارڈ میں یہ بھی دکھایا گیا ہے کہ V4-Pro-Max منتخب ٹاسکس پر صفِ اوّل کے ماڈلز کے ساتھ مسابقتی رہتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ MMLU-Pro پر 87.5، SimpleQA-Verified پر 57.9، GPQA Diamond پر 90.1، اور Terminal Bench 2.0 پر 67.9 اسکور کرتا ہے جیسا کہ شائع شدہ موازنہ ٹیبل میں درج ہے۔
DeepSeek-V4-Pro بمقابلہ DeepSeek-V4-Flash بمقابلہ DeepSeek-V3.2
| ماڈل | بہترین استعمال | کانٹیکسٹ | نوٹس |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | بھاری استدلال، کوڈنگ، ایجنٹس، بڑی دستاویزات | 1M | V4 کا سب سے بڑا ماڈل، 49B فعال پیرامیٹرز، اس سیریز میں مجموعی طور پر سب سے زیادہ صلاحیت۔ citeturn980363view2turn980363view0 |
| DeepSeek-V4-Flash | تیز تر، ہلکے عام استعمال کے لیے | 1M | چھوٹا 284B/13B ماڈل، ابھی بھی thinking اور ٹول کالز کو سپورٹ کرتا ہے۔ citeturn980363view2turn980363view0 |
| DeepSeek-V3.2 | سابقہ نسل کا لانگ-کانٹیکسٹ بیس لائن | پرانی API ڈاکس میں 128K؛ V4 ایک مختلف 1M کانٹیکسٹ ڈیزائن استعمال کرتا ہے | کارکردگی میں بہتری کے لیے حوالہ نقطہ کے طور پر مفید؛ V4-Pro کے ماڈل کارڈ کے مطابق V3.2 کے مقابلے میں لانگ-کانٹیکسٹ FLOPs اور KV cache میں بڑی کمی رپورٹ کی گئی ہے۔ citeturn321011view1turn980363view2 |
بہترین استعمالات
- ریپوزٹری-سکیل کوڈنگ اسسٹنٹس اور ریفیکٹرنگ ٹولز
- طویل دستاویزات کا تجزیہ اور ترکیب
- وہ ایجنٹس جو ٹولز استعمال کرتے ہیں اور جنہیں متعدد موڑ والا استدلال درکار ہو
- ٹیکنیکل سپورٹ ورک فلو جنہیں طویل میموری اور منظم آؤٹ پٹس سے فائدہ ہو
- چینی اور کثیر لسانی علمی ٹاسکس جہاں ماڈل کارڈ مضبوط بینچ مارک کارکردگی دکھاتا ہے
Deepseek v4 pro API تک رسائی اور استعمال کا طریقہ
مرحلہ 1: API Key کے لیے سائن اپ کریں
cometapi.com میں لاگ اِن کریں۔ اگر آپ ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI console میں سائن اِن کریں۔ انٹرفیس کے لیے ایکسس کریڈنشل API key حاصل کریں۔ پرسنل سینٹر میں API ٹوکن پر “Add Token” پر کلک کریں، ٹوکن key حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کروائیں۔
مرحلہ 2: Deepseek v4 proAPI کو درخواست بھیجیں
API درخواست بھیجنے کے لیے “deepseek-v4-pro” اینڈپوائنٹ منتخب کریں اور ریکوئیسٹ باڈی سیٹ کریں۔ ریکوئیسٹ میتھڈ اور ریکوئیسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کے API ڈاک سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ آپ کی سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ اپنے اکاؤنٹ کی حقیقی CometAPI key سے <YOUR_API_KEY> کو تبدیل کریں۔ کہاں کال کریں: Anthropic Messages فارمیٹ اور Chat فارمیٹ۔
اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں—اسی پر ماڈل جواب دے گا۔ API ریسپانس کو پروسیس کریں تاکہ جنریٹڈ جواب حاصل ہو۔
مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور تصدیق کریں
API ریسپانس کو پروسیس کریں تاکہ جنریٹڈ جواب حاصل ہو۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک کی حیثیت اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔ معیاری پیرامیٹرز کے ذریعے اسٹریمنگ، پرامپٹ کیشنگ یا لانگ-کانٹیکسٹ ہینڈلنگ جیسی خصوصیات فعال کریں۔