Deskripsi
DeepSeek-V4-Pro adalah bagian dari seri DeepSeek-V4, yang bertujuan untuk memajukan dan mendemokratisasi kecerdasan buatan melalui sumber terbuka dan ilmu terbuka. Model ini menggabungkan dua model bahasa Mixture-of-Experts (MoE) yang kuat, dengan DeepSeek-V4-Pro memiliki 1,6 triliun parameter dan mendukung panjang konteks satu juta token.
Baca Selengkapnya
Arsitektur DeepSeek-V4-Pro mencakup beberapa peningkatan kunci, seperti mekanisme perhatian hibrida yang menggabungkan Compressed Sparse Attention (CSA) dan Heavily Compressed Attention (HCA). Desain ini secara dramatis meningkatkan efisiensi konteks panjang, hanya memerlukan 27% dari FLOPs inferensi token tunggal dan 10% dari cache KV dibandingkan dengan pendahulunya, DeepSeek-V3.2. Selain itu, model ini menggunakan Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) untuk meningkatkan stabilitas dalam propagasi sinyal di seluruh lapisan sambil mempertahankan ekspresivitas model.
Untuk memastikan konvergensi yang lebih cepat dan stabilitas pelatihan yang lebih besar, pengoptimal Muon digunakan. Model ini dilatih sebelumnya pada dataset beragam yang terdiri dari lebih dari 32 triliun token, diikuti oleh jalur pasca-pelatihan yang komprehensif yang mencakup pengembangan independen dari ahli spesifik domain dan konsolidasi model terpadu melalui distilasi on-policy.
DeepSeek-V4-Pro-Max, mode usaha penalaran maksimum dari DeepSeek-V4-Pro, secara signifikan meningkatkan kemampuan pengetahuan model sumber terbuka. Model ini mencapai kinerja terbaik dalam tolok ukur pengkodean dan secara efektif menjembatani kesenjangan dengan model sumber tertutup terkemuka dalam tugas penalaran dan agen. Kemampuan model ini menjadikannya cocok untuk berbagai aplikasi, termasuk pemecahan masalah kompleks dan tugas perencanaan, menjadikannya alat yang berharga bagi pengembang dan peneliti di bidang AI.
- KategoriModel AI & LLM
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Sorotan DeepSeek-V4-Pro
Tipe Model: Mixture-of-Experts
Total Parameter: 1.6T
Parameter Diaktifkan: 49B
Panjang Konteks: 1M token
Arsitektur Perhatian Hibrida: Ya
Pengoptimal Muon: Ya
Dilatih sebelumnya pada: 32T token
Lisensi: MIT
Memulai dengan DeepSeek-V4-Pro
Akses model: Kunjungi halaman Hugging Face untuk DeepSeek-V4-Pro.
Autentikasi: Buat akun jika perlu.
Siapkan lingkungan: Pastikan Anda memiliki pustaka dan ketergantungan yang diperlukan.
Integrasi melalui API: Gunakan dokumentasi API yang disediakan untuk terhubung ke model.
Optimalkan: Sesuaikan parameter pengambilan untuk kinerja terbaik.
Kasus Penggunaan DeepSeek-V4-Pro
- Pemecahan Masalah Kompleks
- Tolok Ukur Pengkodean
- Aplikasi Penelitian
- Pemrosesan Bahasa Alami
- Tugas Agen
