Tháng 2 năm 2026, startup AI Trung Quốc DeepSeek đã triển khai một bản cập nhật đáng kể cho ứng dụng trực tuyến và giao diện web, báo hiệu đà tiến tới phát hành mô hình thế hệ tiếp theo, DeepSeek V4. Mặc dù bản cập nhật đến trước phiên bản V4 đầy đủ, nó đã khơi dậy thảo luận giữa người dùng và giới quan sát ngành về các thay đổi trong hành vi tương tác, khả năng ngữ cảnh dài, và kiểm thử chuẩn bị cho tiềm năng tương lai.
DeepSeek gây tiếng vang trên toàn cầu với các biến thể trước đó — đáng chú ý nhất là DeepSeek V3.2 và DeepSeek–R1 — kết hợp hiệu suất tác vụ cao với khả năng mở rộng hiệu quả về chi phí. Bản phát hành R1, đặc biệt, đã thu hút sự chú ý quốc tế vào đầu năm 2025 vì làm rung chuyển thị trường toàn cầu và kéo giảm giá cổ phiếu của đối thủ, minh họa tiềm năng gây đột phá của DeepSeek.
Chính xác thì có gì thay đổi trong bản cập nhật DeepSeek gần đây?
Phiên bản nào và đã thay đổi gì?
Bản cập nhật gần đây ảnh hưởng đến ứng dụng trực tuyến và giao diện web của DeepSeek, nhưng điều quan trọng là chưa tác động đến mô hình API. Theo nhiều nguồn:
- Bản cập nhật ứng dụng hiện tại tốt nhất được mô tả như một thử nghiệm cấu trúc ngữ cảnh dài — cho phép người dùng web và ứng dụng truy cập hỗ trợ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token. Đây là một bước nhảy vọt từ cửa sổ ngữ cảnh ~128 K trong API của DeepSeek V3.2.
- Nâng cấp này tăng bộ nhớ hiệu dụng cho một cuộc trò chuyện hoặc tác vụ đơn lẻ, cho phép mô hình ghi nhớ và xử lý nhiều thông tin hơn đáng kể. Báo cáo cho thấy điều này tương đương gấp 10× dung lượng bộ nhớ trước đây — một đột phá cho suy luận đa giai đoạn và dài hạn.
- Về tên phiên bản, hầu hết tín hiệu công khai cho thấy bản cập nhật này là một bước đẩy kỹ thuật trước V4 — chưa phải là phát hành DeepSeek V4 chính thức, nhưng mang tính chuẩn bị mạnh mẽ cho nó.
Bên dưới lớp vỏ: Điều gì thúc đẩy thay đổi?
Kho lưu trữ GitHub của DeepSeek hé lộ các bổ sung được gắn nhãn bằng một định danh nội bộ (“MODEL1”), gợi ý về một kiến trúc mô hình mới khác biệt với V3.2. Cấu trúc mã cho thấy các kỹ thuật tối ưu hóa bộ nhớ, tăng cường hỗ trợ FP8, và tương thích với các kiến trúc GPU mới hơn của Nvidia — tất cả đều là thành phần cốt lõi kỳ vọng có trong DeepSeek V4.
Ngoài ra, DeepSeek đã công bố nghiên cứu về “Engram”, một mô-đun tra cứu bộ nhớ tái tư duy cách các mô hình ngôn ngữ lớn quản lý ngữ cảnh dài và các sự kiện quan trọng. Engram có vẻ được định vị như công nghệ nền tảng cho thế hệ tiếp theo — có thể cung cấp khả năng bộ nhớ mở rộng của DeepSeek V4.
Phản ứng của người dùng
Việc triển khai đã tạo ra nhiều phản hồi:
- Một mặt, nhiều người dùng hào hứng với việc mở rộng ngữ cảnh và tiềm năng cho tương tác sâu hơn, giải quyết vấn đề phức tạp hơn.
- Mặt khác, một bộ phận đáng kể người dùng đã bình luận công khai về các thay đổi trong giọng điệu và phong cách hội thoại, mô tả phản hồi kém hấp dẫn, kém đồng cảm, hoặc đơn giản là “lạnh lùng” hơn trước — dẫn đến thảo luận lan truyền trên mạng xã hội.
Sự khác biệt này nêu bật một thực tế quan trọng của triển khai AI: nâng cấp năng lực kỹ thuật có thể tái định hình trải nghiệm người dùng theo những cách khó lường, đòi hỏi tinh chỉnh lặp lại trước khi phát hành chính thức.
Những tính năng chính của bản cập nhật này là gì?
1. Mở rộng ngữ cảnh lớn
Hỗ trợ tới 1 triệu token ngữ cảnh trong tương tác web/app khiến DeepSeek trở thành một trong số ít mô hình có khả năng hiểu toàn cục, không bị đứt đoạn các bản ghi dài, codebase, tài liệu pháp lý, hoặc cả một cuốn sách trong một phiên. Điều này có hàm ý lớn cho ứng dụng thực tiễn, từ nghiên cứu và viết lách đến phân tích tài liệu doanh nghiệp.
2. Thay đổi phong cách tương tác
Đợt triển khai gần đây đã thay đổi đáng chú ý giọng điệu hội thoại của DeepSeek. Nhiều người dùng ghi nhận tương tác của mô hình cập nhật trung tính hơn hoặc “đơn giản” hơn — sử dụng định danh chung như “User” thay vì biệt danh cá nhân hóa và đưa ra phản hồi súc tích hơn trong chế độ suy luận sâu. Những dịch chuyển phong cách này đã tạo ra làn sóng bàn tán trên mạng xã hội, với một số người dùng bày tỏ cảm giác không thoải mái hoặc ngạc nhiên.
3. Mốc kiến thức và ngữ cảnh cập nhật
Cơ sở tri thức phía sau ứng dụng đã được cập nhật để phản ánh thông tin đến tháng 5 năm 2025, dù dịch vụ API vẫn ở V3.2 với mốc kiến thức trước đó. Sự phân tách này cho thấy DeepSeek đang thử nghiệm các cải tiến gia tăng trước khi nâng cấp đầy đủ nền tảng lên V4.
4. Chuẩn bị tích hợp V4
Một mục tiêu chiến lược rõ ràng của bản cập nhật là kiểm thử hạ tầng và trải nghiệm người dùng trước thềm DeepSeek V4 sắp tới. Hỗ trợ ngữ cảnh lớn và thay đổi bộ nhớ nhiều khả năng đóng vai trò như bài kiểm tra chịu tải trong thế giới thực cho các kiến trúc đang phát triển — giúp nhà phát triển đánh giá hiệu năng, độ tin cậy và phản hồi trước khi triển khai đầy đủ.
Những tính năng kỹ thuật mới nào được đưa vào Bản cập nhật và chúng hoạt động như thế nào?
Phản ứng của người dùng
Việc triển khai đã tạo ra nhiều phản hồi:
- Một mặt, nhiều người dùng hào hứng với việc mở rộng ngữ cảnh và tiềm năng cho tương tác sâu hơn, giải quyết vấn đề phức tạp hơn.
- Mặt khác, một bộ phận đáng kể người dùng đã bình luận công khai về các thay đổi trong giọng điệu và phong cách hội thoại, mô tả phản hồi kém hấp dẫn, kém đồng cảm, hoặc đơn giản là “lạnh lùng” hơn trước — dẫn đến thảo luận lan truyền trên mạng xã hội.
Sự khác biệt này nêu bật một thực tế quan trọng của triển khai AI: nâng cấp năng lực kỹ thuật có thể tái định hình trải nghiệm người dùng theo những cách khó lường, đòi hỏi tinh chỉnh lặp lại trước khi phát hành chính thức.
Engram: bộ nhớ có điều kiện cho truy hồi chọn lọc
Engram là ý tưởng nổi bật trong bản cập nhật. Về mặt khái niệm, đó là cơ chế truy xuất có điều kiện nằm trong kiến trúc mô hình: khi đầu vào chứa các tín hiệu gắn với những engram đã lưu, mạng sẽ truy xuất các biểu diễn vector được tính sẵn để bổ sung (hoặc đôi khi thay thế) các tầng suy luận tốn kém. Lợi ích được tuyên bố là hai mặt: giảm tính toán lặp lại trên tri thức tĩnh, và cung cấp cơ chế vững chắc để cập nhật hoặc vá bộ nhớ sự kiện thực mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Tóm lược kỹ thuật và bản xem trước cho nhà phát triển cho thấy Engram nhắm đến cả tri thức về mã (thư viện, chữ ký hàm) và truy hồi sự kiện trong tài liệu.
mHC (các siêu kết nối bị ràng buộc theo đa tạp)
mHC, như được trình bày trong bản xem trước và ghi chú kỹ thuật hỗ trợ, là một chiến lược kiến trúc nhằm ràng buộc tương tác tham số vào các đa tạp con có ý nghĩa. Sự ràng buộc đó giảm số lượng kích hoạt theo cặp cần tính toán, cải thiện hiệu quả tính toán trong cả huấn luyện và suy luận. Lý thuyết là bạn giữ được năng lực biểu đạt ở nơi quan trọng (các đa tạp liên quan đến tác vụ) đồng thời cắt giảm tính toán lãng phí ở nơi khác — nhằm vắt nhiều giá trị hơn từ cùng phần cứng. Mô tả ban đầu mang tính kỹ thuật và đầy hứa hẹn, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về triển khai và kiểm chứng (xem bên dưới).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) và ngữ cảnh hàng triệu token
Một tuyên bố hữu hình là hỗ trợ ngữ cảnh 1M+ token thông qua kết hợp các kỹ thuật chú ý thưa và logic kích hoạt động. Nếu được hiện thực trong môi trường sản xuất, điều này cho phép một lượt suy luận duy nhất xem xét toàn bộ repository, các bản ghi dài, hoặc các bản vá đa tệp — một cú hích cho các tác vụ như tóm tắt codebase, tái cấu trúc đa tệp, và tác nhân hội thoại dài. Tài liệu xem trước và benchmark của nhà cung cấp báo cáo thông lượng ngữ cảnh lớn và gợi ý các cải thiện hiệu quả đáng kể so với một số đối thủ. Việc kiểm chứng độc lập hiện vẫn còn hạn chế ở giai đoạn này.
Chúng ta có thể kỳ vọng gì tiếp theo — và bản cập nhật này cho chúng ta biết gì về DeepSeek v4?
Câu trả lời ngắn: bản cập nhật công khai vừa là một nâng cấp chức năng vừa là bàn đạp cho đợt ra mắt lớn hơn. Các báo cáo trong ngành và chính lộ trình của DeepSeek cho thấy v4 sắp ra mắt (nhắm tới khung thời gian Tết Nguyên Đán) nhiều khả năng sẽ đóng gói bộ nhớ ngữ cảnh dài, kiến trúc bộ nhớ kiểu Engram chuyên biệt, và năng lực coding cùng tác nhân được cải thiện.
Dưới đây là suy đoán thận trọng, dựa trên bằng chứng về những gì DeepSeek v4 có thể bao gồm — dựa trên tín hiệu thay đổi hiện tại và kỳ vọng trong ngành.
Kỳ vọng 1 — Bộ nhớ nội tại dài hạn và truy xuất có chỉ mục
Xét các thử nghiệm ngữ cảnh triệu token trên ứng dụng và trọng tâm rõ ràng vào agent trong V3.2, v4 có khả năng sẽ chính thức hóa một hệ thống bộ nhớ duy trì tri thức được đánh chỉ mục xuyên suốt các phiên (không chỉ là một ngữ cảnh tạm thời lớn hơn). Hệ thống đó sẽ kết hợp:
- Truy xuất dày đặc trên các embedding đã lưu trữ.
- Chia khúc hiệu quả để cân bằng độ trễ và chi phí token.
- Một lớp gắn kết để ráp các mảnh truy xuất vào cửa sổ ngữ cảnh nội bộ của mô hình.
Nếu được triển khai, điều đó sẽ cho phép agent duy trì tính cách bền bỉ, sở thích người dùng, và lịch sử dự án phong phú mà không cần nạp lại dữ liệu mỗi phiên.
Kỳ vọng 2 — Sinh mã chuyên biệt và suy luận đa tệp
Khả năng coding là ưu tiên cho v4, ám chỉ các tối ưu hóa mô hình và cải thiện benchmark nhắm tới quy trình làm việc của nhà phát triển. Kỳ vọng khả năng tái cấu trúc đa tệp nguyên bản, tổng hợp unit test tốt hơn, và sinh mã nhận biết công cụ có thể chạy, đánh giá và lặp trên mã thông qua các chuỗi công cụ trong sandbox. Đó chính là loại tác vụ được mở khóa bởi các mô hình ngữ cảnh dài.
Kỳ vọng 3 — Nhấn mạnh hơn vào an toàn và xác thực của agent
Với sự soi xét công khai về thực hành huấn luyện, DeepSeek nhiều khả năng sẽ ưu tiên khả năng kiểm toán: nhật ký huấn luyện có thể tái lập, tuyên bố nguồn gốc rõ ràng hơn, và các biện pháp an toàn được gia cố để gắn cờ hiện tượng ảo tưởng hoặc khoảng trống về nguồn gốc trong tương tác công cụ nhiều bước. Kỳ vọng các tính năng sản phẩm giúp nguồn gốc trở nên hiển thị với khách hàng doanh nghiệp và giới nghiên cứu.
Kỳ vọng 4 — Lộ trình cạnh tranh và hệ sinh thái đối tác
Lộ trình v4 sẽ được đọc như một tín hiệu thị trường bởi các bên trong nước và toàn cầu. Khi đối thủ tung ra các cập nhật mạnh mẽ (từ những ông lớn nhắm tới hiệu quả và triển khai di động đến các bên ngách tập trung vào mô hình mã nguồn mở), DeepSeek phải cân bằng giữa tính mở và khả năng phòng thủ. Nếu v4 mang lại các mức tăng đáng kể với chi phí thấp hơn, nó sẽ thúc đẩy xu hướng hướng tới các mô hình có năng lực cao với chi phí phải chăng ở Trung Quốc và xa hơn — và có thể làm gia tăng giám sát chính sách xuyên biên giới.
Kết luận: Một lực lượng AI đang lớn mạnh
Bản cập nhật DeepSeek gần đây đánh dấu một bước đi ý nghĩa hướng tới sự chuyển đổi rộng hơn trong trí tuệ AI. Dù công ty chưa ra mắt V4 đầy đủ, các cải tiến xem trước — đặc biệt quanh độ dài ngữ cảnh và tái cấu trúc tương tác — cho thấy cam kết thúc đẩy năng lực LLM. Với V4 ở chân trời, DeepSeek đang ở vị thế trung tâm để định hình kỷ nguyên tiếp theo của AI quy mô lớn, hiệu quả chi phí, hiệu năng cao.
Các nhà phát triển có thể truy cập Deepseek API qua CometAPI ngay bây giờ. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Playground và tham khảo API guide để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký Deepseek hôm nay !
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!