Сегодня 18 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Представлена DeepSeek V4 — открытая ИИ-модель, которая потягается с лучшими решениями OpenAI и Google

Китайская компания DeepSeek выпустила предварительную версию большой языковой модели V4. Релиз состоялся спустя более чем год после того, как DeepSeek представила свою модель с поддержкой рассуждения R1, которая потрясла глобальные технологические рынки благодаря высокому уровню производительности и экономической эффективности. Также интересно, что DeepSeek V4 вышла через несколько часов после анонса OpenAI GPT-5.5.

 Источник изображения: AI

Источник изображения: AI

Как и предыдущая модель DeepSeek V3, новая версия алгоритма имеет открытый исходный код, что позволяет разработчикам разворачивать нейросеть локально и модифицировать её по собственному усмотрению. DeepSeek заявила, что V4 демонстрирует высокую производительность по сравнению с китайскими конкурентами, особенно в агентных задачах, обработке данных и логических выводах. В дополнение к этому DeepSeek V4 оптимизирована для использования с популярными ИИ-агентами, такими как OpenClaw и Anthropic Claude Code. Доступны версии «pro» и «flash», отличающиеся размером и производительностью. DeepSeek-V4-Pro предлагает 1,6 триллионов параметров (49 миллиардов активных) и производительность, «сопоставимую с лучшими в мире закрытыми моделями». DeepSeek-V4-Flash обеспечивает только 284 млрд параметров, из которых 13 млрд активных.

Версия Pro превосходит все существующие открытые модели в математике и программировании, и способна потягаться здесь даже с лучшими закрытыми моделями. А знания о мире этой модели «уступают только Gemini 3.1 Pro». В свою очередь версия Flash даёт возможности рассуждения близкие к уровню V4-Pro, и выполняет простые задачи в режиме агента на уровне V4-Pro.

DeepSeek основана в 2023 году, а внимание компания привлекла в 2024 году, когда выпустила бесплатную ИИ-модель V3 с открытым исходным кодом. Этот алгоритм оказался экономически эффективным, поскольку на его создание ушло значительно меньше средств по сравнению с западными конкурентами, например, от OpenAI и Google.

В январе 2025 года DeepSeek выпустила модель R1, которая показала аналогичную производительность или превзошла многих конкурентов. Модель R1 встревожила инвесторов, когда DeepSeek объявила, что на её создание с использованием не самых мощных ускорителей Nvidia потребовалось всего два месяца и менее $6 млн. Это поставило под сомнение лидерство США в сфере ИИ, а также огромные расходы технологических компаний на инфраструктуру для ИИ.

Аналитик MorningStar Айвен Су (Ivan Su) считает, что алгоритм V4 вряд ли окажет на индустрию такое же влияние, как R1, поскольку рынки учли то, что китайский ИИ конкурентоспособен и дешевле в использовании. Он добавил, что новая позиция DeepSeek делает другие китайские ИИ-модели с открытым исходным кодом прямыми конкурентами. «Такой формулировки не существовало во времена R1, и уже это говорит о том, насколько усилилась внутренняя конкуренция», — добавил Су.

Главный вопрос после запуска DeepSeek V4 в том, какие ускорители использовались для обучения модели. Китайский технологический гигант Huawei на этой неделе подтвердил, что его новейший вычислительный ИИ-кластер, работающий на ускорителях Ascend, может поддерживать модель DeepSeek V4. Однако не ясно, в какой степени ускорители Huawei использовались для обучения новой ИИ-модели.

Новые модели DeepSeek уже доступны в веб-версии и приложении чат-бота DeepSeek, где режим Instant основан на V4-Flash, а Expert — на V4-Pro. Разработчики также получили доступ к новинкам через API.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Анонсирован Encryption — хоррор о поисках пропавшей дочери в охваченной лесными пожарами Италии 6 ч.
Новая статья: TOEM 2 — в одну уютную реку дважды. Рецензия 24 ч.
Сервер или люди? ИИ проверили задачей о вагонетке — и пожалели 17-10 17:05
Криптобиржа Bitget закрыла доступ к сервисам жителям России и Беларуси 17-10 16:35
Anthropic предложила американским законодателям собственный законопроект о регулировании отрасли ИИ 17-10 07:11
ИИ-модели Google достигли переломного момента: вскоре они смогут самосовершенствоваться 17-10 06:37
Глава Nvidia призвал отрасль не мириться с инцидентами в сфере безопасности, вызванными ИИ 17-10 05:51
Новая статья: Songs of Glimmerwick — песнь песней. Рецензия 17-10 00:00
Digital Foundry: похоже, в GTA VI наконец исправили проблему, которая преследовала игры Rockstar со времён GTA IV 16-10 22:50
Снуп Догг засветился в новом трейлере криминального боевика Stranger Than Heaven от авторов Yakuza 16-10 21:50
SK hynix придумала энергоэффективные и компактные ядра H-TPU для сверхбыстрых SSD будущего 49 мин.
Fervo Energy запустила первую крупную коммерческую геотермальную электростанцию нового поколения 5 ч.
Просто прийти и купить не выйдет: Apple предупредила о дефиците iPhone Duo на старте продаж 12 ч.
Qualcomm представила платформу Dragonwing FWA Gen 6 Elite с поддержкой 5G, Wi-Fi 8 и спутниковой связи 14 ч.
Офисные коммутаторы QNAP QSW 2000 оснащены портами 2.5GbE 14 ч.
Дата-центр VK в Ленинградской области атакован БПЛА 14 ч.
Asus выпустила свою первую видеокарту Intel Arc — но она не для геймеров 17-10 22:26
Fervo построила геотермальный источник и превратила его в электростанцию — 33 МВт на пустом месте 17-10 21:40
Сетевая «Швейцария»: Cisco изменила стратегию в эпоху агентного ИИ, став более открытой и нейтральной 17-10 18:04
Biomemory представила DNA Shield — коммерческий сервис хранения данных в ДНК 17-10 16:48