הדור החדש של המודלים של DeepSeek הפך למוקד הדיון הטכנולוגי עם הצעה ברורה מאוד: הקשר של עד מיליון טוקנים וארכיטקטורה של יותר מטריליון פרמטרים החברה הסינית, שנועדה להיות יעילה, ומעל הכל, זולה בהרבה מחלופות בלולאה סגורה בארצות הברית, בחרה ב-V4, משפחה המשלבת משקלים פתוחים, חלון הקשר עצום ואסטרטגיית תמחור אגרסיבית.
צעד זה מגיע בתקופה שבה אירופה וספרד בוחנות במדויק את העלות והריבונות הטכנולוגית של הבינה המלאכותית. DeepSeek V4 מציג את עצמו כאופציה אטרקטיבית עבור סטארט-אפים, עסקים קטנים ובינוניים וחברות גדולות אירופאיות. שצריכים יכולות ברמת חזית, אך אינם יכולים - או אינם רוצים - להסתמך לחלוטין על ממשקי API קנייניים יקרים או חומרה בלעדית כמו כרטיסי המסך המבוקשים ביותר של NVIDIA.
משפחת V4 שבמרכזה 1T של פרמטרים והקשר של 1M טוקנים
DeepSeek הכריזה על הגעת DeepSeek-V4 Preview כמשפחת דגמים פתוחים הסובבת סביב שני רעיונות: חלון הקשר של עד מיליון טוקנים וארכיטקטורות ענק המבוססות על תערובת מומחים (MoE)בתוך משפחה זו, בולטות שתי גרסאות עיקריות: DeepSeek-V4-Pro ו-DeepSeek-V4-Flash, שתיהן עם ההקשר של 1M כסימן היכר.
בקצה השאפתני ביותר, V4-Pro פועלת במספרים של עד 1,6 טריליון פרמטרים בסך הכל (1,6T), למרות שהוא מפעיל רק בין 32 ל-49 מיליארד פרמטרים בכל שלב הסקה הודות לסכימת MoE, שהיא קריטית לשמירה על יעילות. במקביל, החברה הציגה גרסאות קלות יותר, כגון V4-Flash ו-V4-Lite, עם כ-284-285 מיליארד פרמטרים בסך הכל וכ-13 מיליארד פרמטרים פעילים, המיועדים לפריסה שבה מהירות ועלות הן בראש סדר העדיפויות.
המספר הכולל של הפרמטרים מציב את משפחת V4 בראש השוק, אך הפרט החשוב הוא ש רק חלק קטן מהמומחים האלה מופעלים באמצעות אסימונים.זה מאפשר לו להתנהג כמודל ענק מבחינת קיבולת, אבל עם צריכת כוח מחשוב קרובה יותר לזו של דגמים קטנים בהרבה. זוהי גישה שמתאימה לנרטיב של DeepSeek: להתחרות בדגמים גדולים בקוד סגור מבלי להרקיע שחקים את עלות השימוש.
החברה גם פרסמה גרסאות ראשוניות כמו V4-Lite, המשמשות כאימות טכני, והתאימה את לוח הזמנים של הפריסה. למרות זאת גרסה 4 עדיין בשלב בדיקות מוגבל בהקשרים מסוימים, ניתן כבר להשתמש במשפחת V4 Preview בצ'אטבוט הרשמי ודרך ה-API המעודכן של החברה, כאשר ההקשר 1M הוא ערך ברירת המחדל בשירותים שלה.
ארכיטקטורה היברידית ושילוב של מומחים כדי להפוך את ההקשר לטווח ארוך בר-קיימא
המפתח ליכולתה של DeepSeek להציע חלון הקשר של מיליון טוקנים מבלי שעלות ההסקה תרקיע שחקים טמונה בארכיטקטורה שלה. היצרן מסביר ש-V4 מציג... שילוב של טיפול היברידי, שילוב מומחים וטכניקות דחיסה נועד לעבוד עם רצפים ארוכים מאוד, מה שמפחית הן את מספר ה-FLOP לכל אסימון והן את הזיכרון הנדרש.
בין הרכיבים הטכניים שהחברה מציינת, בולטים הבאים: MLA (תשומת לב סמוי מרובת ראשים), DSA או DeepSeek Sparse Attention, ומנגנוני זיכרון מותנים כמו אנגרםיחד, רכיבים אלה שואפים להפחית את נטל חישוב הקשב, במיוחד כאשר המודל צריך לטפל במאות אלפי או מיליון אסימונים במעבר אחד.
לפי נתונים ששיתפה החברה עצמה, בתרחישים של מיליון טוקנים DeepSeek-V4-Pro עשוי לדרוש כ-27% ממספר ה-FLOP לכל טוקן ורק 10% מזיכרון המטמון של KV בהשוואה לגרסאות קודמות כמו DeepSeek-V3.2.גרסאות קלות יותר, כגון V4-Flash, מפחיתות עוד יותר את הנתונים הללו, וממצבות את עצמן כפתרונות הסקה מהירים עבור יישומים שבהם השהייה היא קריטית.
שיפורים מסוג זה אינם רק תיאורטיים: החברה טוענת שהשילוב של MoE, קשב מפוזרת והבנת הקשר מאפשר פעולה עם הקשר ארוך במיוחד ב חומרה פחות קיצונית כבר עכשיו, עלות למיליון אסימונים נמוכה משמעותית מזו של דגמים סגורים רבים עם חלונות של 128 או 200 אסימונים.
ביצועים בהיגיון, תכנות ומשימות סוכנות
DeepSeek לא רוצה להתבלט רק בגלל גודלה והקשרה. בהשוואות הפנימיות שלה, החברה מתעקשת ש... V4-Pro והגרסאות שלו עברו אופטימיזציה מיוחדת עבור חשיבה מורכבת, תכנות וסוכניםשלושת התחומים הללו מהווים כיום חלק משמעותי מהביקוש העסקי. מדדי ביצועים כמו SWE-bench, שנועדו למדוד את הקיבולת של הבנה ושינוי של מאגרי קודיש דיבורים על נתונים מעל 80% דיוק, בהתאם למודלים סגורים מובילים.
בהיגיון כללי יותר - כולל מתמטיקה, תחומי STEM ובעיות שרשרת מחשבה - החברה ממקמת את V4-Pro כאחד הדגמים הפתוחים החזקים ביותרוטוען שהוא מתקרב לרמה של הצעות לגבולות סגורים. מבחינת מודעות עולמית, נתונים פנימיים מציבים אותו בחזית המערכת האקולוגית הפתוחה ורק מאחורי כמה מודלים קנייניים ספציפיים מאוד, כגון גרסאות מתקדמות מסוימות של תאומים.
מעבר למספרים, הדגש הוא על משימות סוכניות זה מצביע על שימוש החורג הרבה מעבר לצ'אט בסיסי. DeepSeek טוענת ש V4 כבר מפעילה תשתית משלה של סוכני קוד ומערכות ששרשרו מספר שלביםהם ניגשים לכלים ועובדים על מאגרים נרחבים או מסדי נתונים של מסמכים. גישה זו תואמת את המגמה הנוכחית בתעשייה, שבה חברות רבות כבר לא מחפשות רק צ'אטבוט, אלא עוזרים המסוגלים לפעול כ"עמיתים דיגיטליים" בתוך זרימות עבודה מורכבות.
יש לקחת את ההשוואות הללו בערבון מוגבל: כמו כמעט כל מהדורות הבינה המלאכותית האחרונות, חלק ניכר מהנתונים מגיע מהחברה עצמה ומבדיקות בסביבות מבוקרות.למרות זאת, השילוב של הקשר ארוך טווח, ארכיטקטורה יעילה וביצועים תחרותיים מעורר תשומת לב בקרב מפתחים אירופאים שמשווים עלויות ויכולות מול אפשרויות כמו GPT, Claude, Llama או Mistral.
מודלים פתוחים, משקלים שפורסמו ותאימות עם ממשקי API פופולריים
אחד הגורמים המרכזיים שהביאו את DeepSeek למוניטין שלה הוא מחויבותה למערכת האקולוגית הפתוחה. עם V4, החברה מחזקת גישה זו: פרסם את הדוח הטכני ושחרר משקלים פתוחים של המשפחה בפלטפורמות כמו Hugging Faceמה שמאפשר לחוקרים, חברות ומנהלים ציבוריים להוריד את המודלים ולהפעיל אותם על התשתית שלהם.
לגישה פתוחה זו, בניגוד להצעות סגורות לחלוטין של מעבדות אמריקאיות רבות, יש השלכות ברורות על ספרד והאיחוד האירופי. האפשרות לפרוס מודלים אלה ב מרכזי נתונים בתוך האיחוד האירופיתחת מסגרות כמו ה-GDPR והרגולציה העתידית של האיחוד האירופי בנושא בינה מלאכותיתזה מציע דרך לשמור על שליטה רבה יותר על נתונים מבלי לוותר על יכולות מהשורה הראשונה.
מבחינת אינטגרציה מעשית, DeepSeek בחרה להפחית חיכוכים: ממשק ה-API שומר על אותו base_url והוא תואם לסכמות ChatCompletions של OpenAI ול- ממשקים אנתרופייםעבור צוותי פיתוח רבים, משמעות הדבר היא שהעברת בדיקות או חלקים מהתעבורה לגרסה 4 מוגבלת למעשה לשינוי מזהה המודל ל-deepseek-v4-pro או deepseek-v4-flash והתאמת מספר פרמטרים.
במקביל, החברה קבעה לוח זמנים להוצאת דגמים ישנים יותר, כמו deepseek-chat ו-deepseek-reasoner, לפרוש. הם יופסקו ויופנו ל-V4-Flash עד לנסיגה מוחלטת שלהם, מה שמאלץ את אלו שהשתמשו בהם להתחיל להתכונן למעבר. זוהי דרך ברורה לרכז את ההיצע בדור החדש ולהימנע מפיצול בסיס המשתמשים למספר רב מדי של גרסאות מדור קודם.
עלויות הסקה מרוכזות ומיקוד ביעילות כלכלית
הנרטיב של DeepSeek סובב סביב יעילות מאז הקמתה. עם V4, שיח זה מתחזק על ידי שילוב של ארכיטקטורת MoE, קשב מבוזר ואופטימיזציה של חומרה שמטרתה... להוריד את העלות למיליון טוקנים לרמות נמוכות בהרבה מאלה של ממשקי ה-API הפרימיום הידועים ביותר.חלק מהניתוחים החיצוניים מזכירים נתונים של כ-0,30 דולר למיליון אסימוני כניסה עבור תצורות מסוימות, חלק קטן ממה שגובים דגמים סגורים יוקרתיים.
בהקשר האירופי, שבו עלויות תשתית ואנרגיה רלוונטיות, התמקדות זו ביעילות משתלבת היטב עם הצרכים של חברות הזנק ועסקים קטנים ובינוניים. עיבוד מסמכים משפטיים נרחבים, רשומות רפואיות ארוכות או מאגרי תוכנה שלמים זה מפסיק להיות מותרות השמורות לחברות עם תקציבים כמעט בלתי מוגבלים והופך לחלק מתרחישים במחיר סביר עבור פרויקטים מתפתחים.
חלק מספקי תשתית הבינה המלאכותית כבר מציעים גישה מוקדמת לצמתים מבוססי DeepSeek V4 כחלק מהקטלוגים שלהם, מה שמקל על חברות אירופאיות. הם יכולים להעריך ביצועים ועלויות אמיתיים מבלי לבנות תשתית משלהם מאפס.עבור ארגונים רבים, שלב הבדיקה הזה הוא השלב המקדים לפני ההחלטה האם להמשיך עם מודל מיקור חוץ או לבחור בפריסות מקומיות.
בינתיים, שתיקתה החלקית של החברה בנוגע לעלויות ההכשרה המדויקות ולחומרה הספציפית בה נעשה שימוש עוררה ספקות בקרב מגזרים מסוימים. מאז 2025, נפוצו חשדות לגבי היקף המשאבים האמיתי הנדרש לאימון המודלים שלה, כולל הערכות המצביעות על עשרות אלפי כרטיסי מסך מתקדמים. DeepSeek מתעקשת שהגיעה לשלב חדש של "הקשר רווחי לטווח ארוך"אבל היא עדיין לא הבהירה לחלוטין את הנעלמים לגבי היקף פעילותה.
השפעה על סטארט-אפים וחברות בספרד ובאירופה
עבור המערכת האקולוגית היזמית האירופית, ובפרט עבור סטארט-אפים טכנולוגיים בספרד, הופעתם של מודלים כמו DeepSeek V4 פותחת אפשרויות שעד לאחרונה היו קשות לשקול. גישה למודל עם למעלה מטריליון פרמטרים בהקשר של מיליון טוקנים ומשקלים פתוחים זה מאפשר לך לחקור מוצרים מתקדמים מבלי להסתמך אך ורק על ספקים מעמק הסיליקון.
במגזרים מוסדרים - פיננסים, בריאות, משפט, מינהל ציבורי - האפשרות של להפעיל את המודל במרכזי נתונים בתוך האיחוד האירופי או אפילו במתקנים שלכם זה רלוונטי במיוחד. עמידה בתקנות ה-GDPR ובתקנות הגנת המידע הלאומיות הופכת לניתנת לניהול בקלות רבה יותר כאשר מידע אינו צריך לעזוב את תחומי השיפוט האירופיים כדי שיעובד על ידי מודל בינה מלאכותית.
סטארט-אפים ספרדיים שעובדים עם כמויות גדולות של מסמכים, כגון טכנולוגיה משפטית, טכנולוגיית בריאות או כלי פיתוח, יכולים למנף את ההקשר של מיליון טוקנים כדי... ניתוח קבצים שלמים, היסטוריות רפואיות ארוכות מאוד, או מאגרי קוד מונוליטיים מבלי הצורך לחלק אותם למספר חלקים ולתכנן מערכות שחזור מורכבות. זה מפחית את המורכבות הטכנית, ובמקרים רבים גם את זמן ההשהיה.
יחד עם זאת, חשוב לזכור את הסיכונים: המערכת האקולוגית של הכלים סביב DeepSeek צעירה יותר מזו של מודלים פתוחים אחרים כמו Llama, ו- התיעוד ותמיכת הקהילה עדיין מתפתחים.יתר על כן, העובדה שמדובר בחברה סינית מציגה מרכיב גיאופוליטי שחלק מהארגונים האירופיים רואים בזהירות, במיוחד בפרויקטים הקשורים לממשלים או לתשתיות קריטיות.
מהלך שמפעיל לחץ על דגמים סגורים ויקרים
מעבר למפרטים הספציפיים שלו, DeepSeek V4 מתפרש בתוך המגזר כ... צעד נוסף בלחץ התחרותי על הדגמים הסגורים היקרים ביותר בשוקעל ידי ביסוס הקשר האסימון 1M כסטנדרט בכל שירותיה הרשמיים וליוויו במשקלים פתוחים, החברה הסינית שולחת מסר ברור: ההקשר האולטרה-ארוך כבר לא צריך להיות מאפיין בלעדי של כמה דגמים קנייניים יקרים.
עבור מעבדות מערביות גדולות, זה מהווה אתגר. OpenAI, Anthropic וגוגל השתמשו באופן היסטורי בשילוב של איכות גבוהה יותר, הקשר רחב יותר ומערכת אקולוגית קניינית כהצעת ערך. הופעתה של אלטרנטיבה פתוחה עם הקשר עדיף אף יותר במקרים מסוימים ועלויות נמוכות מאוד מאלצת חשיבה מחודשת על אסטרטגיות המוצר והתמחור, במיוחד במגזרים שבהם שולי הרווח של חברות המשתמשים הם דלים.
בעולם דובר הספרדית, שבו סטארט-אפים רבים פועלים עם תקציבים צנועים בהרבה מאשר עמיתיהם בארצות הברית, לחץ תחרותי פועל לטובתם. ככל שמודלים חזקים ופתוחים יותר זמינים, כך גדלה יכולת הבחירה של צוותים טכניים על סמך מחיר, תאימות לתקנות ומקרה השימוש.ולא רק מהמותג שמאחורי ה-API.
במקביל, DeepSeek יודעת שההימור שלה אינו חף מאתגרים: רוב המדדים וההשוואות מגיעים מתיעוד שלה או מבדיקות בשלבי תצוגה מקדימה, והשוק עדיין ממתין לראות כיצד דגמי ה-V4 יתפקדו כאשר ייפרסו באופן מסיבי בסביבות ייצור תובעניות, כולל אירופיות.
בסך הכל, הגעתו של DeepSeek V4 מחזקת מגמה שהתפתחה כבר זמן מה: מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית אינם עוד נחלתן הבלעדית של חברות מעטות עם מערכות סגורות ותקציבים אסטרונומיים.עם שילוב של למעלה מ-1 טריליון פרמטרים, הקשר של מיליון טוקנים, משקלים פתוחים ושיח המתמקד ביעילות, החברה הסינית מציגה אלטרנטיבה שחברות ומפתחים בספרד ובאירופה לא יוכלו להתעלם ממנה בתוכניותיהם הקרובות לאימוץ וחידוש תשתית בינה מלאכותית.
