Китайская лаборатория DeepSeek (ДипСик) представила две предварительные версии своей новой большой языковой модели — DeepSeek V4. Это долгожданное обновление модели V3.2 и одноимённого рассуждающего движка R1, которые ранее произвели фурор в мире искусственного интеллекта (AI).

Модели с огромным контекстом и эффективной архитектурой

DeepSeek V4 Flash и V4 Pro — это модели типа mixture-of-experts (MoE), каждая с окном контекста в 1 миллион токенов. Это позволяет загружать в промпт целые кодовые базы или объёмные документы.

Подход MoE предполагает, что в каждом конкретном задании задействуется только часть параметров, что снижает стоимость генерации ответов.

Рекордный размер и производительность

Модель V4 Pro насчитывает 1,6 триллиона параметров, из которых 49 миллиардов активны в каждом запросе. Это делает её крупнейшей моделью с открытыми весами на рынке — она превосходит Kimi K 2.6 от Moonshot AI (1,1 триллиона), M1 от MiniMax (456 миллиардов) и более чем вдвое превышает DeepSeek V3.2 (671 миллиард).

Меньшая версия, V4 Flash, имеет 284 миллиарда параметров (13 миллиардов активных).

По заявлению компании, обе модели эффективнее и мощнее предыдущей версии благодаря улучшениям в архитектуре. Они практически сократили разрыв с ведущими закрытыми и открытыми моделями на тестах, связанных с логическими рассуждениями.

DeepSeek утверждает, что её V4-Pro-Max превосходит аналоги с открытым кодом по этим тестам, а также опережает GPT-5.2 от OpenAI и Gemini 3.0 Pro от Google на ряде задач. В бенчмарках по программированию обе модели V4 показывают результаты, сопоставимые с GPT-5.4.

Ограниченные возможности и отставание в знаниях

Однако в тестах на общие знания новые модели немного уступают лидерам — GPT-5.4 от OpenAI и Gemini 3.1 Pro от Google. Лаборатория отмечает, что это говорит о технологическом отставании примерно на 3–6 месяцев от передовых решений.

Также важно, что обе модели V4 работают только с текстом, в отличие от многих закрытых аналогов, которые понимают и генерируют аудио, видео и изображения.

Низкая цена — ключевое преимущество

DeepSeek V4 значительно дешевле любых передовых моделей. V4 Flash стоит 0,14 доллара за миллион входных токенов и 0,28 — за выходные. Это выгоднее, чем GPT-5.4 Nano, Gemini 3.1 Flash, GPT-5.4 Mini и Claude Haiku 4.5.

Более мощная V4 Pro — 0,145 доллара за вход и 3,48 — за выход на миллион токенов. Это также дешевле, чем Gemini 3.1 Pro, GPT-5.5, Claude Opus 4.7 и GPT-5.4.

Запуск состоялся спустя день после того, как США обвинили Китай в массовом краже интеллектуальной собственности американских ИИ-лабораторий с помощью тысяч подставных аккаунтов. Саму DeepSeek ранее Anthropic и OpenAI обвиняли в «дистилляции» — фактически, копировании — своих моделей.

Chinese AI lab DeepSeek has launched two preview versions of its newest large language model,DeepSeek V4, a much-awaited update to last year’s V3.2 model and the accompanyingR1 reasoning modelthat took theAI world by storm.

The company says both DeepSeek V4 Flash and V4 Pro are mixture-of-experts models with context windows of 1 million tokens each — enough to allow large codebases or documents to be used in prompts. The mixture-of-experts approach involves activating only a certain number of parameters per task to lower inference costs.

The Pro model has a total of 1.6 trillion parameters (49 billion active), which makes it the biggest open-weight model available, outstripping Moonshot AI’s Kimi K 2.6 (1.1 trillion), MiniMax’s M1 (456 billion), and more than double DeepSeek V3.2 (671 billion). The smaller, V4 Flash has 284 billion parameters (13 billion active).

DeepSeek says both models are more efficient and performant than DeepSeek V3.2 due to architectural improvements, and have almost “closed the gap” with current leading models, both open and closed, on reasoning benchmarks.

The company claims its new V4-Pro-Max model outperforms its open-source peers across reasoning benchmarks, and outstrips OpenAI’s GPT-5.2 and Gemini 3.0 Pro on some tasks. In coding competition benchmarks, DeepSeek said both V4 models’ performance is “comparable to GPT-5.4.”

However, the models seem to fall slightly behind frontier models in knowledge tests, specifically OpenAI’s GPT-5.4 and Google’s latest Gemini 3.1 Pro. This lag suggests a “developmental trajectory that trails state-of-the-art frontier models by approximately 3 to 6 months,” the lab wrote.

Both V4 Flash and V4 Pro support text only, unlike many of its closed-source peers, which offer support for understanding and generating audio, video, and images.

Meet your next investor or portfolio startup at Disrupt

Your next round. Your next hire. Your next breakout opportunity. Find it at TechCrunch Disrupt 2026, where 10,000+ founders, investors, and tech leaders gather for three days of 250+ tactical sessions, powerful introductions, and market-defining innovation. Register now to save up to $410.

Meet your next investor or portfolio startup at Disrupt

Your next round. Your next hire. Your next breakout opportunity. Find it at TechCrunch Disrupt 2026, where 10,000+ founders, investors, and tech leaders gather for three days of 250+ tactical sessions, powerful introductions, and market-defining innovation. Register now to save up to $410.

Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5.4 Nano, Gemini 3.1 Flash, GPT-5.4 Mini, and Claude Haiku 4.5. The larger V4 Pro model, meanwhile, costs $0.145 per million input tokens and $3.48 per million output tokens, also undercutting Gemini 3.1 Pro, GPT-5.5, Claude Opus 4.7, and GPT-5.4.

The launch comes a day after the U.S.accusedChina of stealing American AI labs’ IP on an industrial scale using thousands of proxy accounts. DeepSeek itself has been accused by Anthropic and OpenAI of “distilling,” essentially copying, their AI models.