DeepSeek V4 išleistas: kinų modelis su 1,6 trilijono parametrų kainuoja centus

1,6 trilijono parametrų. Atvirasis kodas. Kaina, nuo kurios OpenAI tikriausiai nurijo gurkšnį kavos ne tuo keliu. DeepSeek vakar oficialiai paleido V4 modelį, ir DI pasaulis vėl turi apie ką kalbėti.

Praėjus vos metams po to, kai DeepSeek pirmą kartą sukrėtė Silicio slėnį savo pigiu, bet galingų modeliu, kinų startuolis grįžta su dar ambicingesniu projektu. Ir šį kartą skaičiai kalba patys už save.

Kas yra DeepSeek V4 ir kuo jis ypatingas

DeepSeek V4 naudoja vadinamąją Mixture-of-Experts (MoE) architektūrą. Paprastai tariant, modelis turi 1,6 trilijono parametrų, bet atsakydamas į tavo klausimą aktyvuoja tik 49 milijardus. Tai kaip turėti milžinišką biblioteką, bet kiekvieną kartą atversti tik reikiamus puslapius.

Yra ir pigesnė versija, V4-Flash: 284 milijardai parametrų, iš kurių aktyvuojami 13 milijardų. Greita. Pigi. Pakankama daugumai užduočių.

Abu modeliai palaiko iki 1 milijono tokenų kontekstą. Tai reiškia, kad gali įmesti visą knygą ir modelis nesusimaus.

Kaina, kuri keičia žaidimo taisykles

Štai kur prasideda įdomiausia dalis.

V4-Pro kainuoja 3,48 dolerio už milijoną išvesties tokenų. V4-Flash? 0,28 dolerio. Palyginimui, GPT-5.5 kainuoja kelis kartus daugiau už panašų rezultatą.

Ir tai dar ne viskas. DeepSeek teigia, kad V4 treniravimas kainavo tik apie 5,2 milijono dolerių. Kai žinai, kad OpenAI ir Google modelių treniravimui išleidžia šimtus milijonų, šis skaičius atrodo beveik nerimą keliantis.

Kaip jis lyginasi su konkurentais

DeepSeek pats pripažįsta, kad V4 nėra absoliutus lyderis. Jų techniniame raporte rašoma, kad modelis „nežymiai atsilieka nuo GPT-5.4 ir Gemini 3.1 Pro”, o tai rodo maždaug 3-6 mėnesių atotrūkį nuo pačių galingiausių modelių.

Bet palūkėk. Atsilieka nežymiai, o kainuoja kartais pigiau? Daugumai įmonių tai yra ne trūkumas, o privalumas.

Benchmarkuose V4 rodo rezultatus, artimus Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro ir GPT-5.4 lygiui. Kodavime, matematikoje, teksto analizėje rezultatai itin solidūs.

Atviras kodas ir Huawei lustuose

V4 platinamas su Apache 2.0 licencija. Tai reiškia, kad gali jį parsisiųsti, paleisti savo serveryje, modifikuoti ir naudoti komerciniais tikslais. Jokių apribojimų, jokių papildomų mokesčių.

Įdomi detalė: DeepSeek V4 optimizuotas veikti ant Huawei Ascend lustų. Ne tik ant NVIDIA, kurios tiekimas Kinijai vis dar ribojamas dėl JAV sankcijų. Tai strateginis žingsnis, kuris rodo, kad Kinija kuria savo DI infrastruktūrą nepriklausomai nuo Vakarų tiekimo grandinių.

Platesniame kontekste tai susišaukia su DI lustų boomu, kuris šį mėnesį pasiekė naują piką.

Ką tai reiškia tau

Jei dirbi su DI įrankiais, DeepSeek V4 yra dar viena galimybė. Ir labai pigi galimybė. Startuoliai, kurie negali sau leisti GPT-5.5 sąskaitų, dabar turi alternatyvą, kuri veikia beveik taip pat gerai.

Jei esi programuotojas, gali parsisiųsti modelį ir paleisti lokaliai. Jokių API apribojimų, jokių mėnesinių mokesčių.

O jei tiesiog stebi DI rinką, tai dar vienas signalas, kad šis balandis yra pats karščiausias DI mėnuo per pastaruosius metus. Modelių karas tarp JAV ir Kinijos tik įsibėgėja.

Tiesą sakant, labiausiai neramina ne pats modelis, o tendencija. Kai atviro kodo modeliai pasiekia 95% uždarų modelių pajėgumo už 10% kainos, kas lieka tiems, kurie prašo mokėti pilną kainą?

Gal pats laikas pabandyti. DI įrankiai dar niekada nebuvo tokie prieinami.

Dažnai užduodami klausimai

Ar DeepSeek V4 yra nemokamas?

Taip, modelis platinamas su Apache 2.0 licencija ir gali būti naudojamas nemokamai, įskaitant komercinius tikslus. Per DeepSeek API kaina prasideda nuo 0,28 dolerio už milijoną tokenų.

Kuo DeepSeek V4 skiriasi nuo GPT-5.5?

DeepSeek V4 yra atviro kodo ir kainuoja kelis kartus pigiau. GPT-5.5 kol kas rodo geresnius rezultatus sudėtingose užduotyse, bet skirtumas mažėja su kiekviena nauja versija.

Ar galiu paleisti DeepSeek V4 savo kompiuteryje?

Pilnas V4-Pro modelis reikalauja didelių serverių resursų dėl savo dydžio. V4-Flash versija yra kompaktiškesnė ir labiau tinka lokaliam naudojimui, nors vis tiek reikia galingos GPU.