DeepSeek‑V4: новый флагманский LLM с улучшенными агентскими возможностями
DeepSeek выпустила превью‑версию DeepSeek‑V4, демонстрирующую мировую скорость вывода и значительно усиленные функции агентов, уже доступные через веб, приложение и API.
10 мая 2026 г. компания DeepSeek анонсировала выпуск превью‑версии своей новой модели DeepSeek‑V4. По заявлению разработчиков, V4 демонстрирует одни из лучших в мире показателей инференса: латентные задержки сокращены на 30 % по сравнению с предшественником V3, а пропускная способность выросла до 1 Токен/мс на современных GPU.
Самым заметным новшеством стала кардинальная модернизация агентских функций. Модель теперь умеет планировать многослойные задачи, поддерживает контекстуальное переключение ролей и умеет «само‑корректировать» свои выводы в режиме реального времени. Это открывает возможности для более сложных чат‑ботов, автоматизированных помощников и систем обработки запросов с динамическим контекстом.
DeepSeek‑V4 уже доступна на трёх платформах: в веб‑интерфейсе DeepSeek, в мобильном приложении (iOS/Android) и через публичный API. Для разработчиков подготовлена подробная документация, включающая примеры интеграции с популярными фреймворками (LangChain, OpenAI‑compatible wrappers). Ценовая политика остаётся прежней – платные тарифы с бесплатным «стартовым» лимитом 10 М токенов в месяц, что позволяет быстро протестировать модель.
Компания также объявила о планах дальнейшего масштабирования: полная версия V4 будет выпущена в конце 2026 года, а уже сейчас собираются отзывы от early‑adopters. Подробнее о релизе и технических характеристиках можно узнать в официальном блоге DeepSeek: https://www.deepseek.com/blog/v4‑preview.
Таким образом, DeepSeek‑V4 представляет собой значительный шаг вперёд в области больших языковых моделей, сочетая высочайшую производительность и расширенные агентские возможности, доступные сразу для широкого круга пользователей.
Для AI‑разработчиков DeepSeek‑V4 открывает двери к более быстрым и интерактивным агентам без необходимости дорогостоящей инфраструктуры. Студенты и исследователи получат доступ к передовым возможностям планирования и самокоррекции, что ускорит прототипирование сложных систем. Однако стоит учитывать, что превью‑версия может иметь недоработки, поэтому критически важные проекты лучше ждать полной релизной версии.
