Çinin süni intellekt şirkəti DeepSeek cümə günü çoxdan gözlənilən yeni flaqman modelinin — V4-ün ilkin versiyasını təqdim edib. Yeni modelin diqqət çəkən cəhətlərindən biri odur ki, əvvəlki nəsillə müqayisədə xeyli daha uzun sorğuları emal edə bilir. Bu, böyük mətn həcmləri ilə daha səmərəli işləməyə imkan verən yeni arxitektura sayəsində mümkün olub. DeepSeek-in əvvəlki məhsulları kimi, V4 də açıq mənbəlidir: istənilən şəxs onu yükləyə, istifadə edə və dəyişdirə bilər.
V4, 2025-ci ilin yanvarında təqdim edilmiş məntiqi tapşırıqlar üçün nəzərdə tutulan R1 modelindən bəri DeepSeek-in ən mühüm buraxılışı sayılır. R1 məhdud hesablama resursları ilə öyrədilmişdi, amma yüksək məhsuldarlığı və səmərəliliyi ilə qlobal süni intellekt sənayesini heyrətləndirmişdi. Bu model DeepSeek-i az tanınan bir tədqiqat qrupundan Çinin ən çox tanınan süni intellekt şirkətlərindən birinə çevirdi. Eyni zamanda digər Çin süni intellekt tərtibatçıları arasında açıq çəkili modellərin ardıcıl buraxılışı dalğasına da təkan verdi.
O vaxtdan bəri DeepSeek diqqəti öz üzərinə çox çəkməməyə çalışırdı. Bununla belə, bu ayın əvvəlində şirkət onlayn modelinə “ekspert” və “ekspress” rejimləri əlavə etməklə faktiki olaraq V4-ün yaxın vaxtlarda çıxacağına işarə etdi. Bu isə yeniləmələrin daha böyük bir relizlə bağlı olduğu barədə şayiələr yaratdı.
Şirkət Çinin süni intellekt sahəsində ambisiyalarının güclü simvollarından birinə çevrilsə də, qabaqcıl modellərin hazırlanmasına qayıdışı aylarla davam edən diqqət fonunda baş verib. Bu müddətdə böyük kadr dəyişiklikləri, əvvəlki modellərin buraxılışındakı gecikmələr, eləcə də ABŞ və Çin hökumətləri tərəfindən artan nəzarət də olub.
Bəs V4 süni intellekt sahəsində R1 qədər səs-küy yarada biləcəkmi? Böyük ehtimalla, yox. Amma bu relizin vacib olmasının üç əsas səbəbi var.
-
Açıq mənbəli model üçün yeni mərhələ
R1-də olduğu kimi, DeepSeek bildirir ki, V4-ün məhsuldarlığı ən yaxşı mövcud modellərlə müqayisə oluna bilər, amma qiyməti xeyli aşağıdır. Bu, texnologiyadan istifadə edən tərtibatçılar və şirkətlər üçün çox yaxşı xəbərdir. Çünki indi onlar sürətlə artan xərclərdən ehtiyat etmədən qabaqcıl süni intellekt imkanlarına öz şərtləri ilə çıxış əldə edə bilərlər.
Yeni model iki versiyada təqdim olunub. Hər ikisi DeepSeek-in saytında və tətbiqində əlçatandır, tərtibatçılar isə API vasitəsilə də ondan istifadə edə bilirlər.
V4-Pro daha böyük modeldir və proqramlaşdırma, eləcə də mürəkkəb agent tipli tapşırıqlar üçün hazırlanıb.
V4-Flash isə daha yüngül versiyadır, daha sürətli işləyir və istismarı daha ucuz başa gəlir.
Hər iki versiya mühakimə rejimini dəstəkləyir: model istifadəçinin sorğusunu diqqətlə təhlil edir və tapşırığın həllinin hər addımını göstərir.
İstifadə qiymətləri belədir:
V4-Pro üçün hər 1 milyon giriş tokeni 1,74 dollar, hər 1 milyon çıxış tokeni isə 3,48 dollardır. Bu, OpenAI və Anthropic-in müqayisə edilə bilən modellərindən xeyli ucuzdur.
V4-Flash üçün hər 1 milyon giriş tokeni təxminən 0,14 dollar, hər 1 milyon çıxış tokeni isə təxminən 0,28 dollardır. Bu, bazardakı ən ucuz yüksək səviyyəli modellərdən biridir və tətbiqlər yaratmaq üçün çox cəlbedici variant sayılır.
Məhsuldarlıq baxımından V4 R1-i xeyli geridə qoyur və son böyük süni intellekt modellərinə ciddi alternativ kimi görünür. Şirkətin dərc etdiyi test nəticələrinə görə, DeepSeek V4-Pro aşağıdakı qapalı mənbəli aparıcı modellərlə rəqabət aparır:
Anthropic-in Claude Opus 4.6 modeli, OpenAI-nin GPT 5.4 modeli, Google-un Gemini 3.1 modeli.
Alibaba-nın Qwen 3.5 modeli və Z.ai-nin GLM 5.1 modeli kimi digər açıq mənbəli modellərlə müqayisədə DeepSeek V4 proqramlaşdırma, riyaziyyat və STEM sahələrində onlardan üstündür. Bu, indiyə qədər buraxılmış ən güclü açıq mənbəli modellərdən biridir.
DeepSeek həmçinin bildirir ki, V4-Pro agent əsaslı proqramlaşdırma testlərində ən güclü açıq mənbəli modellərdən biridir və çoxmərhələli tapşırıqları həll etmə bacarığını ölçən digər sınaqlarda da yaxşı nəticələr göstərir. Şirkətin məlumatına görə, model həm yazı keyfiyyəti, həm də dünya bilikləri səviyyəsi üzrə liderlər sırasındadır.
Model ilə birlikdə dərc olunan texniki hesabatda DeepSeek 85 təcrübəli tərtibatçı arasında keçirdiyi daxili sorğunun nəticələrini də bölüşüb. Sorğuda iştirak edənlərin 90%-dən çoxu V4-Pro-nu proqramlaşdırma tapşırıqları üçün favorit modellərindən biri kimi göstərib.
DeepSeek V4-ü xüsusi olaraq Claude Code, OpenClaw və CodeBuddy kimi populyar agent framework-ləri üçün optimallaşdırıb.
-
Yaddaşın səmərəli istifadəsinə yeni yanaşma
V4-ün əsas yeniliyi böyük kontekst pəncərəsidir. Yəni model bir dəfəyə çox böyük mətn həcmini emal edə bilir. Hər iki versiya 1 milyon tokeni dəstəkləyir. Bu həcmdə “Üzüklərin hökmdarı”nın hər üç cildi və “Hobbit” birlikdə yerləşə bilər. Şirkət bildirir ki, bu kontekst ölçüsü artıq DeepSeek-in bütün servislerinde standart olaraq istifadə olunur və Gemini və Claude kimi qabaqcıl modellərin imkanlarına uyğundur.
Burada vacib olan təkcə DeepSeek-in belə bir irəliləyişə nail olması deyil, bunu necə etməsidir. V4 şirkətin əvvəlki modelləri ilə müqayisədə, xüsusən də diqqət mexanizmində ciddi arxitektur dəyişikliklərə məruz qalıb. Bu funksiya süni intellekt modellərinə sorğunun hər hissəsini digər hissələrlə əlaqədə anlamağa kömək edir. Mətn uzandıqca bu müqayisələr xeyli bahalaşır və diqqət mexanizmi uzun kontekstli modellər üçün əsas darboğazlardan birinə çevrilir.
DeepSeek-in yeniliyi ondadır ki, model emal üçün məlumat seçərkən daha seçici davranmağa başlayıb. Bütün əvvəlki mətni eyni dərəcədə vacib saymaq əvəzinə, V4 köhnə məlumatları sıxır və hazırda ən vacib hissələrə fokuslanır. Bununla yanaşı, vacib detalları itirməmək üçün mətni tam saxlayır.
DeepSeek-in bildirdiyinə görə, bu yanaşma uzun kontekstdən istifadənin xərclərini kəskin şəkildə azaldır:
1 milyon tokenlik kontekstdə V4-Pro əvvəlki V3.2 modelinin tələb etdiyi hesablama gücünün cəmi 27%-ni istifadə edir, yaddaş sərfi isə 10%-ə enir.
V4-Flash-da təsir daha da güclüdür: o, hesablama gücünün cəmi 10%-ni, yaddaşın isə 7%-ni istifadə edir.
Praktikada bu, çox böyük məlumat həcmləri ilə işləyən alətlərin yaradılmasını ucuzlaşdıra bilər. Məsələn, bütün kod bazasını oxuyan proqramlaşdırma assistenti və ya uzun sənəd arxivini konteksti itirmədən təhlil edən tədqiqat agenti kimi alətlər üçün bu, ciddi üstünlükdür.
DeepSeek-in uzun kontekst pəncərələrinə marağı V4 ilə başlamayıb. Son ilyarım ərzində şirkət süni intellekt modellərinin informasiyanı necə “yadda saxladığı” ilə bağlı bir sıra məqalələr sakit şəkildə dərc edib, sıxma metodları və süni intellektin real imkanlarını genişləndirmək üçün riyazi üsullarla eksperimentlər aparıb.
-
Nvidia-dan imtinaya aparan çətin yolun ilk addımları
V4 DeepSeek-in Çin istehsalı çiplər, məsələn Huawei Ascend üçün optimallaşdırılmış ilk modelidir. Bu addım relizi bir növ sınağa çevirib: Çin süni intellekt sənayesi Amerikanın çip nəhəngi Nvidia-dan asılılığı zəiflətməyə başlaya biləcəkmi?
Bu addım müəyyən qədər gözlənilən idi. The Information daha əvvəl xəbər vermişdi ki, DeepSeek V4-ə Nvidia və AMD kimi Amerika çip istehsalçılarına erkən çıxış verməyib. Halbuki adətən belə çıxış ona görə verilir ki, istehsalçılar yeni modelin dəstəyini relizdən əvvəl optimallaşdıra bilsinlər. Bunun əvəzinə şirkət, bildirilir ki, erkən çıxışı yalnız Çin çip istehsalçılarına təqdim edib.
Cümə günü Huawei bəyan edib ki, Ascend 950 seriyası əsasında qurulan Ascend supernode məhsulları DeepSeek V4-ü dəstəkləyəcək. Bu o deməkdir ki, DeepSeek V4-ün öz dəyişdirilmiş versiyasını işə salmaq istəyən şirkətlər və fərdi istifadəçilər Huawei çiplərindən rahat şəkildə istifadə edə biləcəklər.
Reuters daha əvvəl yazmışdı ki, Çin rəsmiləri DeepSeek-i modelin təlim prosesinə Huawei çiplərini inteqrasiya etməyə təşviq ediblər. Bu təzyiq Çinin ümumi sənaye siyasətinə uyğundur: strateji sahələr çox vaxt milli özünütəminetmə məqsədlərinə uyğunlaşmağa sövq edilir, bəzən isə buna faktiki olaraq məcbur edilirlər. Süni intellekt sahəsində bu məqsəd xüsusilə aktualdır.
2022-ci ildən bəri ABŞ-ın ixrac məhdudiyyətləri Çin şirkətlərini Nvidia-nın ən güclü çiplərinə çıxışdan məhrum edib, daha sonra isə Çin bazarı üçün sadələşdirilmiş versiyalara da giriş məhdudlaşdırılıb. Buna cavab olaraq Pekin çiplərdən proqram framework-lərinə və data mərkəzlərinədək bütün yerli süni intellekt ekosisteminin inkişafını sürətləndirib.
Bildirilir ki, Çin hakimiyyəti data mərkəzlərini və dövlət hesablamaları layihələrini yerli çiplərdən daha fəal istifadə etməyə yönəldir. Buna xarici çiplərə qadağalar, satınalma kvotaları və Nvidia çiplərinin Huawei və Cambricon kimi Çin analoqları ilə birlikdə istifadə olunması tələbləri də daxildir.
Bununla belə, Nvidia-nı əvəz etmək sadəcə bir çipi o biri ilə dəyişmək qədər sadə deyil. Nvidia-nın üstünlüyü yalnız çiplərin özündə deyil, həm də tərtibatçıların illərlə formalaşdırdığı proqram ekosistemindədir. Huawei Ascend çiplərinə keçid model kodunun uyğunlaşdırılmasını, alətlərin yenidən qurulmasını və həmin çiplər üzərində çalışan sistemlərin ciddi istifadə üçün yetərincə stabil olduğunun sübut edilməsini tələb edir.
Burada bir məqamı dəqiqləşdirmək lazımdır: görünən odur ki, DeepSeek hələ Nvidia-dan tam imtina etməyib. Şirkətin texniki hesabatı göstərir ki, Çin çipləri inference, yəni kimsə modeldən tapşırıq yerinə yetirməsini istəyəndə istifadə olunan mərhələ üçün tətbiq edilir. Amma Tsinxua Universitetinin kompüter elmləri professoru Lyu Cjiyuan MIT Technology Review-ya bildirib ki, DeepSeek V4-ün təlim prosesinin yalnız bir hissəsini Çin çiplərinə uyğunlaşdırıb. Hesabatda uzun kontekst funksiyalarının yerli çiplər üçün uyğunlaşdırılıb-uyğunlaşdırılmadığı deyilmir. Buna görə də Lyunun sözlərinə görə, V4 çox güman ki, əsasən Nvidia çiplərində öyrədilib.
MIT Technology Review-nun siyasi həssaslıq səbəbindən anonim saxladığı bir neçə mənbə bildirib ki, Çin çipləri hələ Nvidia səviyyəsinə çatmır, amma təlimdən daha çox inference üçün uyğundur.
DeepSeek gələcəkdə V4-dən istifadə xərclərini də bu yeni avadanlığa keçidlə əlaqələndirir. Şirkət bildirir ki, Huawei Ascend 950 supernodeləri ilin ikinci yarısında kütləvi şəkildə tədarük etməyə başlayandan sonra V4-Pro-nun qiymətləri ciddi şəkildə aşağı düşə bilər.
Əgər bu plan işləsə, V4 Çinin süni intellekt inkişafı üçün paralel infrastruktur qurmaqda uğur qazanmasının ilk əlamətlərindən birinə çevrilə bilər.
