Развитие семейства V (универсальные модели)
- Улучшение устойчивости к сложным вводным: новые версии V-моделей получают более предсказуемое поведение в многошаговых диалогах.
- Расширение длины контекста: очередные поколения нацелены на уверенную работу с очень длинными документами и историями.
- Оптимизация архитектуры внимания: совершенствование разреженного внимания и MOE-механизмов для дальнейшего снижения затрат.
- Повышение качества в задачах кода: улучшение понимания структур, шаблонов и логики программ.
- Инженерные улучшения: стабильное поведение при обработке смешанных данных, логов, JSON, таблиц.
Развитие reasoning-линейки R1
- Усиление многошаговых рассуждений: улучшение chain-of-thought, уменьшение ошибок логики и повышение точности решений.
- Оптимизация вычислений: снижение стоимости reasoning-вычислений без потери глубины рассуждений.
- Поддержка сложных задач: расширение возможностей R1 для математики, формальных доказательств, аналитики данных.
- Повышение интерпретируемости: улучшенные механизмы «прозрачного хода мыслей».
Мультимодальность и работа с данными
- Data-centric мультимодальность: развитие моделей, работающих с логами, таблицами, структурированными наборами данных.
- Документные модели: усиление сценариев анализа отчётов, спецификаций, многостраничных файлов.
- Унификация форматов: расширенные возможности подавать несколько типов данных в одном запросе.
Инструменты для разработчиков
- Обновления API: улучшенная стабильность, новые режимы, расширенные параметры генерации.
- SDK и библиотеки: инструменты, упрощающие интеграцию в продукты, серверы и пайплайны.
- Средства тестирования: улучшенные демо-среды и утилиты для оценки качества моделей.
- Интеграции в IDE: развитие технологий ассистентов для программистов.
Корпоративные сценарии
- Расширение поддержки RAG: инструменты для подключения внутренних хранилищ и работы с корпоративными документами.
- Оптимизация приватных контуров: стабильная работа в закрытых инфраструктурах с повышенными требованиями.
- Гибридные решения: сочетание локальных моделей и облачного inference в одном корпоративном пайплайне.
- Масштабируемость: улучшенная поддержка высокой параллельности запросов и больших нагрузок.
Инженерные исследования и оптимизация вычислений
- Снижение стоимости обучения: совершенствование методик распределённых тренировок.
- Оптимизация inference: новый поколенческий подход к sparsity, снижению памяти и ускорению генерации.
- Изучение архитектур MOE: тонкая настройка экспертов для повышения качества и стабильности.
Общий вектор развития
DeepSeek продолжает двигаться в сторону усиления reasoning, удешевления вычислений и расширения инженерных сценариев применения. Экосистема сохраняет фокус на практическом использовании моделей: точность, стабильность, предсказуемость и возможность работы с реальными корпоративными данными остаются ключевыми приоритетами.