Основные направления обновлений
Обновления DeepSeek сосредоточены вокруг улучшений reasoning, оптимизации вычислений, повышения точности и расширения инструментов для разработчиков. Новые версии моделей выходят регулярно и отражают инженерный подход компании: меньше затрат — больше качества.
Обновления линейки V
- Улучшение устойчивости к длинному контексту: новые поколения модели лучше удерживают структуру больших документов и сложных диалогов.
- Оптимизация архитектур внимания: усовершенствования разреженного внимания и MOE снижают задержки и стоимость inference.
- Повышение качества генерации: улучшения в обучении и настройке параметров делают ответы модели более точными и логичными.
- Инженерные обновления: модели стали лучше работать с JSON, таблицами, логами и смешанными форматами данных.
Обновления reasoning-линейки R1
- Усиление chain-of-thought: модели глубже и последовательнее строят логические цепочки.
- Снижение ошибок в математике: обновления подняли точность на задачах, требующих формального мышления.
- Улучшенная интерпретируемость: повышена прозрачность reasoning-выводов.
- Оптимизация вычислений: новые версии R1 потребляют меньше ресурсов при сохранении глубины рассуждений.
Обновления API и инструментов разработчика
- Новые режимы генерации: появились параметры для гибкого контроля reasoning и стиля ответа.
- Повышение стабильности: улучшена работа под высокой нагрузкой.
- Ускорение потокового вывода: снижены задержки в интерактивных сценариях.
- Расширение SDK: добавлены инструменты для интеграций, тестирования и анализа качества.
Документные и data-centric улучшения
- Анализ больших файлов: улучшена работа с многостраничными документами и вложенными структурами.
- Поведение на смешанных данных: модели точнее интерпретируют таблицы, JSON, текстовые блоки и логи в одном запросе.
- Расширенные форматы: появление улучшенных data-centric режимов.
Корпоративные обновления
- Усиление RAG-сценариев: улучшены модели для работы с внутренними документами и локальными хранилищами.
- Поддержка приватных контуров: оптимизация моделей для развёртывания в защищённой инфраструктуре.
- Масштабирование запросов: улучшенная поддержка высокой параллельности..