Описание
DeepSeek-V4-Pro является частью серии DeepSeek-V4, целью которой является развитие и демократизация искусственного интеллекта через открытые источники и открытую науку. Эта модель включает в себя две мощные языковые модели Mixture-of-Experts (MoE), при этом DeepSeek-V4-Pro имеет 1,6 триллиона параметров и поддерживает длину контекста в один миллион токенов.
Читать далее
Архитектура DeepSeek-V4-Pro включает несколько ключевых обновлений, таких как гибридный механизм внимания, который сочетает в себе Compressed Sparse Attention (CSA) и Heavily Compressed Attention (HCA). Этот дизайн значительно улучшает эффективность работы с длинным контекстом, требуя всего 27% FLOPs для вывода одного токена и 10% кэша KV по сравнению с предшественником, DeepSeek-V3.2. Кроме того, модель использует Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) для повышения стабильности передачи сигналов между слоями, сохраняя при этом выразительность модели.
Для обеспечения более быстрой сходимости и большей стабильности обучения используется оптимизатор Muon. Модель предварительно обучена на разнообразном наборе данных из более чем 32 триллионов токенов, после чего проходит комплексный процесс постобучения, который включает независимое развитие экспертов в конкретных областях и объединение модели через дистилляцию на основе политики.
DeepSeek-V4-Pro-Max, режим максимальных усилий рассуждения DeepSeek-V4-Pro, значительно улучшает знания открытых моделей. Он демонстрирует высокие результаты в тестах программирования и эффективно сокращает разрыв с ведущими закрытыми моделями в задачах рассуждения и агентных задачах. Возможности модели делают её подходящей для широкого спектра приложений, включая сложные задачи решения проблем и планирования, что делает её ценным инструментом для разработчиков и исследователей в области ИИ.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Главное о DeepSeek-V4-Pro
Тип модели: Mixture-of-Experts
Всего параметров: 1.6T
Активированные параметры: 49B
Длина контекста: 1M токенов
Гибридная архитектура внимания: Да
Оптимизатор Muon: Да
Предварительно обучена на: 32T токенов
Лицензия: MIT
Начало работы с DeepSeek-V4-Pro
Доступ к модели: Посетите страницу Hugging Face для DeepSeek-V4-Pro.
Аутентификация: Создайте учетную запись, если это необходимо.
Настройка окружения: Убедитесь, что у вас есть необходимые библиотеки и зависимости.
Интеграция через API: Используйте предоставленную документацию API для подключения к модели.
Оптимизация: Настройте параметры выборки для достижения наилучшей производительности.
Варианты использования DeepSeek-V4-Pro
- Сложное решение проблем
- Тесты программирования
- Научные приложения
- Обработка естественного языка
- Агентные задачи
