Flagowy model DeepSeek V4 - preview wypuszczone przez chińskie laboratorium AI. Hybrydowy tryb thinking/non-thinking, okno kontekstowe 1M tokenów, max output 384K, zdolności agentowe klasy frontier.
Okno kontekstowe
1M
tokenów
Parametry
not disclosed (successor to V3/V3.1 MoE with 671B total / 37B activated)
parametrów
Max output
384 000
tokenów
Data premiery
1 lipca 2026
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 1M
🧩 Parametry: not disclosed (successor to V3/V3.1 MoE with 671B total / 37B activated)
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, dane strukturalne, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
1M
tokenów
Parametry
not disclosed (successor to V3/V3.1 MoE with 671B total / 37B activated)
parametrów
Max output tokens
384 000
tokenów na odpowiedź
Knowledge cutoff
1 mar 2026
Data graniczna wiedzy
Licencja
Proprietary (DeepSeek Open Platform commercial). Ważne: wagi V4 nie zostały opublikowane w przeciwieństwie do wcześniejszych modeli V3/R1 (MIT/DeepSeek License).
Wymagania sprzętowe
Model dostępny wyłącznie przez DeepSeek Open Platform (platform.deepseek.com) i chat.deepseek.com - wagi V4 nie są udostępnione do samodzielnego hostingu (stan na lipiec 2026). Wcześniejsze modele DeepSeek (V3, R1) są dostępne open-weights na GitHubie.
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textstructured_datadocuments
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_data
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Zaawansowane rozumowanie
Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.
Kategoria: reasoning
Rozszerzony tryb rozumowania
Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).
Kategoria: reasoning
Adaptacyjny wysiłek rozumowania
Model sam decyduje ile 'myślenia' poświęcić na konkretne zapytanie: proste pytania odpowiadane szybko, złożone problemy dostają więcej cykli inferencji. Cecha GPT-5.1 (Instant i Thinking) skracająca czas dla łatwych zadań, wydłużająca dla trudnych.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie matematyczne
Zdolność modelu do rozwiązywania zadań matematycznych wymagających wieloetapowego rozumowania — równania, dowody, kombinatoryka, geometria, rachunek różniczkowy, zadania konkursowe.
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Cachowanie promptów
Optymalizacja kosztowo-wydajnościowa: powtarzane fragmenty promptów (np. system prompt, długa dokumentacja) są cachowane po stronie serwera i tańsze w kolejnych wywołaniach. Znacząco obniża koszt aplikacji z długimi kontekstami.
Kategoria: other
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Cennik
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Wdrożenie i bezpieczeństwo
🔒 Security / Enterprise
✓ Zweryfikowane informacje enterprise
Model hostowany na infrastrukturze DeepSeek w Chinach (Hangzhou). Ze względu na siedzibę firmy w ChRL model podlega chińskim regulacjom AI (m.in. filtry treści polityczno-wrażliwej wymagane przez Cyberspace Administration of China). Wagi V4 nie są dostępne do offline deployment - firmy z wymogami data residency poza Chinami powinny to uwzględnić. DeepSeek posiada politykę prywatności zgodną z chińskim PIPL.