Сегодня 12 ноября 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 🔥
Google научила ИИ принимать решения без лишних слов — Gemini Decisions API сэкономит на токенах 10 ч.
Google тайно тестирует Gemini 4 Hydrogen — быструю и экономичную альтернативу мощным ИИ-моделям 11 ч.
ЕС объявил войну тёмным паттернам — манипуляции пользователями обойдутся соцсетям, сервисам и магазинам в 6 % оборота 12 ч.
Глава Anthropic пообещал победить рак с помощью ИИ уже через 10 лет 13 ч.
Nintendo нанесла удар по рынку прошивок мод-чипов для Switch — Picofly, SX Core, HWFLY и другие жертвы борьбы с пиратством 13 ч.
Уволенные Xbox разработчики Doom: The Dark Ages объединились в студию Hidden Horses для создания адреналинового шутера старой школы 14 ч.
Microsoft прекратила поддержку Windows 11 23H2, выпустив последний патч безопасности 15 ч.
Apple объявила о закрытии форума поддержки — он уже перешёл в режим чтения 15 ч.
«Базис» представил безопасную платформу для хранения и проверки компонентов ПО 16 ч.
65 миллионов проданных копий, тысячи модов и народная любовь: легендарной The Elder Scrolls V: Skyrim исполнилось 15 лет 16 ч.
Новая статья: Обзор игрового ноутбука MSI Crosshair A16 HX MLG Edition E8W. Стоп, почему только игрового? 7 ч.
Новая статья: AMD EPYC Venice 9006: до 256 ядер на сокет без оглядки на дефицит DRAM 8 ч.
Илон Маск и инвесторы встали на защиту главы Nvidia — без него США рискуют уступить Китаю 9 ч.
ПК по цене однушки в Москве: HP выпустила рабочую станцию ZGX Fury с 748 Гбайт памяти по цене от $132 000 10 ч.
IBM утроила число кубитов в чипе Nighthawk — а в 2027 году создаст 1040-кубитовый квантовый суперкомпьютер 10 ч.
AMD придумала, как сэкономить миллионы на серверной памяти — SSD без потерь «заменят» половину дорогой DRAM 11 ч.
Google научила ИИ читать ДНК на уровне отдельных клеток — это поможет искать корни болезней 12 ч.
США хотят встроить «Локатор» в ИИ-чипы — чтобы находить санкционные ускорители Nvidia, просочившиеся в Китай 13 ч.
Учёные придумали капельное охлаждение процессоров — оно сбивает температуру на 17 °C за 15 секунд 14 ч.
SpaceX создаёт собственную ИИ-стойку на чипах Nvidia Vera Rubin — чтобы отправить её в космос 15 ч.