DeepSeek V4 запускається з NVIDIA Blackwell, забезпечуючи контекстний ШІ з 1М токенів

Iris Coleman 25 квітня 2026 00:10

DeepSeek V4 на базі NVIDIA Blackwell пропонує контекстний ШІ з 1М токенів зі зменшеними витратами пам'яті та швидшим інференсом, орієнтуючись на робочі процеси з довгим контекстом.

DeepSeek представив моделі ШІ четвертого покоління — DeepSeek-V4-Pro та DeepSeek-V4-Flash, розсуваючи межі інференсу з довгим контекстом. Ці моделі, доступні зараз через GPU-прискорені ендпойнти NVIDIA Blackwell, розроблені для обробки контекстного вікна до 1 мільйона токенів — значний крок вперед для таких застосунків, як розширене кодування, аналіз документів та агентні робочі процеси ШІ.

Флагманський DeepSeek-V4-Pro має 1,6 трильйона загальних параметрів із 49 мільярдами активних параметрів, тоді як більш орієнтований на ефективність DeepSeek-V4-Flash — 284 мільярди загальних параметрів і 13 мільярдів активних параметрів. Обидві моделі ліцензовані за MIT і орієнтовані на різні випадки використання: Pro — для розширеного міркування, Flash — для швидкісних завдань, таких як підсумовування та маршрутизація.

Архітектурні прориви для ШІ з довгим контекстом

DeepSeek V4 побудований на архітектурі Mixture-of-Experts (MoE) компанії, впроваджуючи інновації, спрямовані на подолання труднощів інференсу з довгим контекстом. Новий гібридний механізм уваги поєднує Compressed Sparse Attention (CSA) та Heavily Compressed Attention (HCA), забезпечуючи зниження FLOPs інференсу на токен на 73% і зменшення використання пам'яті KV-кешу на 90% порівняно з попередником — DeepSeek V3.2.

Чому це важливо? З розширенням контекстних вікон управління ефективністю пам'яті та обчислень стає критичним. Застосунки ШІ з довгим контекстом, як-от багатоетапне міркування, інтеграція інструментів та масштабні робочі процеси, потребують моделей, що можуть зберігати й обробляти великі обсяги контекстних даних без вузьких місць. Вдосконалення DeepSeek V4 усувають ці проблемні точки, роблячи його сильним претендентом для підприємств, які прагнуть масштабувати керовані ШІ системи.

Інтеграція з NVIDIA Blackwell

DeepSeek V4 щільно інтегрований із платформою NVIDIA Blackwell, використовуючи її GPU-прискорену інфраструктуру для масштабованої продуктивності. Початкові тести на обладнанні NVIDIA GB200 NVL72 показують, що DeepSeek-V4-Pro досягає понад 150 токенів на секунду на користувача, а очікувана подальша оптимізація має покращити пропускну здатність.

Архітектура Blackwell розроблена для моделей інтелекту з трильйонами параметрів, що робить її природним вибором для обчислювальних потреб DeepSeek V4. Розробники можуть створювати прототипи з цими моделями через розміщені ендпойнти NVIDIA на build.nvidia.com або розгортати їх безпосередньо за допомогою NVIDIA NIM для налаштування власної інфраструктури.

Цільові випадки використання та гнучкість розгортання

Здатність DeepSeek V4 обробляти контексти з 1М токенів відкриває нові можливості для кодування з довгим контекстом, робочих процесів на основі пошуку та агентного ШІ. Його гнучкість додатково підсилюється інструментами розгортання, такими як SGLang і vLLM, які пропонують рецепти, адаптовані до різних потреб щодо затримки та пропускної здатності — від низьколатентних налаштувань до багато-GPU конфігурацій для масштабних операцій.

Цей акцент на гнучкості розгортання підкреслює ширшу тенденцію: коли відкриті моделі ШІ наближаються до межі інтелекту, підприємства переміщують увагу з вибору моделі на оптимізацію інфраструктури. Кінцева мета — зниження вартості на токен із збереженням продуктивності, і DeepSeek V4 повністю відповідає цьому пріоритету.

Початок роботи

Розробники можуть отримати доступ до DeepSeek V4 через кілька каналів, зокрема Hugging Face та API-ендпойнти NVIDIA. Для підприємств і розробників, які прагнуть інтегрувати ШІ з довгим контекстом у свої робочі процеси, DeepSeek V4 пропонує переконливе поєднання масштабування, ефективності та розширених можливостей міркування.

Завдяки архітектурним вдосконаленням і безперебійній інтеграції з NVIDIA Blackwell, DeepSeek V4 встановлює новий еталон для ШІ з довгим контекстом. З ростом попиту на агентні системи та розширені контекстні вікна такі моделі відіграватимуть ключову роль у формуванні наступного покоління застосунків ШІ.

• deepseek v4
• nvidia blackwell
• ai models
• long-context inference