DeepSeek-ը թարմացրել է DeepSeek-V4-Flash-0731-ը՝ բարելավելով գործակալային և ծրագրավորման հնարավորությունները

Ամենադիտվածներ

deepseek

Արագ Ընթերցում

  • DeepSeek-V4-Flash-0731-ը հասանելի է հանրային բետա տարբերակով:
  • Արդյունավետության աճը պայմանավորված է հետմարզմամբ, ոչ թե ճարտարապետական փոփոխություններով:
  • Գինը կազմում է 0.14 դոլար 1 միլիոն մուտքային տոկենի համար:
  • Մոդելը ներառում է DSpark մոդուլ՝ ինֆերենցիայի արագացման համար:

Պաշտոնական API-ի թողարկում

DeepSeek-ը հուլիսի 31-ին պաշտոնապես հանրային բետա տարբերակով թողարկեց իր V4-Flash մոդելը՝ DeepSeek-V4-Flash-0731 անվանումով: Այս թողարկումը նշանավորում է նախադիտումից դեպի պաշտոնական արտադրանք անցումը՝ զգալիորեն բարելավելով ծրագրավորման և ինքնավար գործակալների (agentic) առաջադրանքների կատարողականը: Ըստ ընկերության մոդելային քարտի՝ ճարտարապետությունը մնացել է անփոփոխ՝ 284 միլիարդ պարամետր ունեցող Mixture-of-Experts (MoE) կառուցվածքով, որտեղ յուրաքանչյուր տոկենի համար ակտիվանում է 13 միլիարդ պարամետր, իսկ կոնտեքստային պատուհանը կազմում է 1 միլիոն տոկեն:

Արդյունավետության աճը հետմարզման շնորհիվ

0731 տարբերակում նկատվող արդյունավետության աճը պայմանավորված է ինտենսիվ հետմարզմամբ (re-post-training), այլ ոչ թե ճարտարապետական փոփոխություններով: DeepSeek-ի հրապարակած թեստային արդյունքները ցույց են տալիս զգալի առաջընթաց: Օրինակ, Cybergym թեստում մոդելը 38.7-ից բարձրացել է 76.7-ի, իսկ DeepSWE ծրագրավորման թեստում՝ 7.3-ից 54.4-ի: Այս տվյալները վկայում են, որ մոդելն այժմ ավելի արդյունավետ է գլուխ հանում ծրագրային ապահովման մշակման բարդ աշխատանքներից և բազմաքայլ գործակալային տրամաբանությունից:

Տեղակայում և հասանելիություն

DeepSeek-V4-Flash-0731-ն այժմ հասանելի է API-ի միջոցով՝ 1 միլիոն մուտքային տոկենի դիմաց 0.14 դոլար գնով, ինչը մոտ երեք անգամ ավելի էժան է, քան V4-Pro տարբերակը: Այս մատչելիությունը թույլ է տալիս ստարտափներին և մշակողներին գործարկել գործակալային ցիկլեր առանց մեծ ենթակառուցվածքային ծախսերի: Ձեռնարկությունների համար, որոնք նախընտրում են սեփական սերվերները, մոդելը հասանելի է MIT լիցենզիայով: Այնուամենայնիվ, սեփական սարքավորումների վրա տեղակայումը պահանջում է զգալի ռեսուրսներ՝ մոտ 110 ԳԲ հիշողություն՝ 3-բիթանոց քվանտավորման դեպքում:

Հետևեք մեզ Telegram-ում
|
Հրապարակող:Ազատ TV Խմբագրություն

Ամենաթարմ