Az új DeepSeek V4 modell bevezetése jelentős hatékonyságnövekedéssel hívja fel magára a figyelmet: egymillió tokenes kontextus mellett kevesebb, mint tizedannyi memóriát használ, mint a korábbi V3.2-es verzió. A V4 Pro és a V4 Flash modellek paraméterszáma különösen impresszív, ráadásul natív egymillió tokenes kontextusablakkal is rendelkeznek.
A hibrid ‘attention stack’ architektúra két új, egymást váltó rétegre épül: az egyik a tömörített ritka attention (Compressed Sparse Attention), a másik pedig a nagymértékű tömörített attention (Heavy Compressed Attention). Ezek a megoldások jelentős működési sebességet és memóriahatékonyságot eredményeznek.
Az új modellek tudásalapú és ügynöki benchmarkokon is kimagaslóan teljesítenek, néhány területen pedig közvetlenül versenyeznek a piacvezető rendszerekkel. Külön érdekesség, hogy a V4 sorozat kifejezetten az AI ügynökök számára készült optimalizációkat tartalmaz, amely globális, hosszú távú ügynöki folyamatok kezelésére is lehetőséget ad.
Szó esik arról is, hogy a hosszú kontextusablak hogyan teszi lehetővé komplex alkalmazások és ügynök loop-ok megvalósítását, illetve milyen gazdasági akadályokat háríthat el a V4 modell kedvező árazásával. A hozzáférési lehetőségek és az API-funkciók aktualitásai szintén bemutatásra kerülnek.
