DeepSeek-V4 — флагманская модель линейки DeepSeek 2026 года, построенная на масштабируемой архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Серия включает две версии: DeepSeek-V4-Pro с 1.6 трлн параметров (49B активируются на токен) и DeepSeek-V4-Flash с 284 млрд параметров (13B активируются). Обе модели поддерживают контекстное окно в 1 млн токенов — увеличение почти в 8 раз по сравнению с предшественником.
DeepSeek-V4 стала прямым преемником DeepSeek-V3 и технологической основой для reasoning-линии DeepSeek-R1. В отличие от специализированных мультимодальных моделей DeepSeek-VL2, V4 позиционируется как универсальная LLM общего назначения с поддержкой текста, изображений и видео.
Архитектура и масштаб
Общий объём параметров: 1.6T (Pro) / 284B (Flash)
Активируемых параметров на токен: 49B (Pro) / 13B (Flash)
Архитектура: Mixture-of-Experts (MoE)
Контекстное окно: 1M токенов
Предобучение: 33 трлн токенов (Pro) / 32 трлн токенов (Flash)
Разреженная архитектура MoE позволяет активировать лишь часть экспертов для каждого токена, существенно снижая вычислительную стоимость инференса. В режиме длинного контекста V4-Pro требует около 27% FLOPs и 10% KV-кэша по сравнению с предыдущим поколением; V4-Flash — около 10% и 7% соответственно.
Ключевые технологические особенности
Hybrid Attention Architecture
Гибридный механизм внимания сочетает Compressed Sparse Attention (CSA) и Heavily Compressed Attention (HCA), обеспечивая поддержку контекста до 1M токенов при снижении вычислительных затрат в 3–10 раз.
Engram Conditional Memory
Модуль условной памяти Engram отделяет извлечение знаний от процесса рассуждения. Хеш-таблица в DRAM обеспечивает доступ за O(1) к синтаксическим правилам, именам сущностей и сигнатурам функций, снижая нагрузку на вычислительные блоки и выгружая до 20–25% параметров.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Улучшенные остаточные связи повышают стабильность распространения сигнала между слоями без потери выразительности модели.
Оптимизатор Muon и посттренинг
Используется оптимизатор Muon для ускорения сходимости. Посттренинг реализован в два этапа: обучение доменных экспертов (SFT и RL с GRPO), затем их объединение через on-policy дистилляцию.
Аппаратная платформа
Модель обучена и оптимизирована под чипы Huawei Ascend 950PR с использованием стека CANN. Это обеспечивает высокую эффективность вычислений и снижает стоимость развёртывания по сравнению с традиционными GPU-решениями.
Benchmark-показатели
DeepSeek-V4-Pro демонстрирует результаты на уровне ведущих моделей:
MMLU — 92.8%
MMLU-Pro — 87.5
GPQA Diamond — 90.1
AIME 2026 — 99.4%
HumanEval — 90%
SWE-bench Verified — 80.6%
Codeforces — 3206
LiveCodeBench — 93.5
Модель приближается к ведущим закрытым LLM по ряду задач, оставаясь доступной в open-weight вариантах.
Сценарии применения
Универсальные LLM-задачи
интеллектуальные ассистенты;
резюмирование и анализ документов;
корпоративные базы знаний;
генерация текстов;
подготовка аналитических отчётов.
RAG и агентные системы
DeepSeek-V4 оптимизирована как базовая модель для Retrieval-Augmented Generation и AI-агентов. Для сложных многошаговых логических задач используется DeepSeek-R1.
Сравнение с российскими моделями
По сравнению с YandexGPT 5 Pro и GigaChat MAX, DeepSeek-V4 ориентирована на англоязычные и китайские бенчмарки. Российские модели преимущественно оптимизированы под русскоязычные сценарии и ассистентские задачи.
Архитектурно DeepSeek-V4 использует MoE с экстремальным масштабом и Engram-память, тогда как конкуренты не раскрывают детальную архитектуру. Также важным отличием является независимость от NVIDIA — модель обучена на Huawei Ascend.
Ограничения
Не специализирована на глубоком reasoning (используется DeepSeek-R1);
Уступает по общим знаниям ряду ведущих моделей;
Возможны галлюцинации и логические неточности;
Требует значительных вычислительных ресурсов в полной конфигурации;
Отставание от лидеров рынка оценивается в несколько месяцев.
Роль в экосистеме DeepSeek
DeepSeek-V4 является центральной моделью платформы 2026 года. Она объединяет масштаб, длинный контекст и MoE-архитектуру с Engram-памятью, выступая базой для DeepSeek-R1 и DeepSeek-VL2.
Таким образом, DeepSeek-V4 — это ядро всей линейки 2026 года, обеспечивающее баланс между производительностью, масштабом и стоимостью инференса.