Blog deepseek
Cách sử dụng DeepSeek V4 Pro 0813 API vào năm 2026: Hướng dẫn đầy đủ dành cho nhà phát triển
Xin lỗi, tôi không có dữ liệu sau 2024-10 nên không thể xác thực chi tiết về bản DeepSeek V4 Pro 0813 (thay đổi, thông số chính thức, giá, chế độ “thinking”, streaming). Vui lòng gửi văn bản/URL chính thức (release notes, specs, pricing, hướng dẫn “thinking modes”, tài liệu streaming) bạn muốn dịch; tôi sẽ dịch nguyên văn sang tiếng Việt, giữ nguyên cấu trúc và kỹ thuật.
Giải thích về DeepSeek V4 Pro: Điểm chuẩn, Tính năng, & So sánh với đối thủ (Hướng dẫn 2026)
DeepSeek V4 Pro là mô hình V4 có khả năng cao nhất của DeepSeek cho suy luận, lập trình, phân tích ngữ cảnh dài và các quy trình làm việc của tác tử.
DeepSeek V4 Flash 0731 & DeepSeek Harness: Hướng dẫn về bước đột phá trong lập trình tác tử (2026)
DeepSeek V4 Flash 0731, với những cải thiện lớn trên các điểm chuẩn dành cho agent, hỗ trợ Responses API và Codex, và tập trung mới vào DeepSeek Harness.
Cách thiết lập LibreChat với CometAPI
Tìm hiểu cách kết nối LibreChat với 500+ mô hình AI sử dụng CometAPI. Cấu hình endpoint tương thích với OpenAI để truy cập GPT 5.5, Claude 4-7 và DeepSeek V4.
Cách kết nối Open WebUI với các mô hình AI bằng CometAPI
Tìm hiểu cách kết nối Open WebUI với 500+ mô hình AI bằng CometAPI. Cấu hình cổng tương thích với OpenAI để tiết kiệm 20-40% chi phí API trong môi trường sản xuất.
Các mẫu hàng đầu năm 2026: Trí tuệ, tốc độ và phân tích giá
Khám phá các benchmark AI mang tính chuẩn mực năm 2026. So sánh GPT-5.5, Claude Opus 4.7 và DeepSeek V4 Pro về năng lực trí tuệ, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và tối ưu hóa chi phí.
DeepSeek V4 so với GPT-5.5: Điểm chuẩn, giá, trường hợp sử dụng & khuyến nghị của chuyên gia
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 năm 2026: so sánh các bản phát hành chính thức mới nhất, dữ liệu điểm chuẩn, bối cảnh. Có sẵn qua CometAPI.
Cách chạy DeepSeek V4 trên máy cục bộ
Cách thực tế để chạy DeepSeek V4 tại chỗ là sử dụng các trọng số nguồn mở chính thức cùng một ngăn xếp phục vụ hiệu năng cao như vLLM, sau đó cung cấp mô hình thông qua một điểm cuối cục bộ tương thích OpenAI. Tài liệu công khai hiện tại của DeepSeek mô tả hai mô hình trong dòng V4: DeepSeek-V4-Pro với 1.6T tổng số tham số / 49B tham số hoạt động, và DeepSeek-V4-Flash với 284B tổng số tham số / 13B tham số hoạt động, cả hai đều có ngữ cảnh 1M-token và ba chế độ suy luận. Các ví dụ triển khai cục bộ hiện tại của vLLM nhắm tới 8× B200/B300 cho Pro và 4× B200/B300 cho Flash. Nếu bạn không có loại phần cứng đó, một phương án dự phòng được lưu trữ như CometAPI là con đường thực tế hơn.