★
Menu
Home Hoe het wordt gebouwd Watchlist De stack
Hardware ChipsChips vergelijken Servers & systemenNetwerken GeheugenFabrieken & packaging Koeling
Faciliteiten DatacentersVermogen ProjectenCloud & GPU-rekenkracht
Intelligentie AI-modellenSoftware AI-productenBenchmarks OnderzoeksartikelenDatasets Concepten
Ecosysteem BedrijvenAandelen MensenTijdlijn TrendsToekomst van AI
Leren Nieuws Stel de data een vraag AI-agenten
Over Over ons Methodologie Data & API Disclaimer
Opties
DATA & API

Gratis alleen-lezen JSON-toegang tot de gecachte gegevens van de site.

Donkere modus

Begeleid overzicht
Nieuw met chips, datacenters en modeljargon? We leggen belangrijke termen uit terwijl u bladert, in begrijpelijke taal. Dezelfde data, met ingebouwde uitleg.

Expertoverzicht
Je kent de stack al. Gewoon de data: schoon, snel en compact, zonder extra uitleg. Dit is de standaardweergave.

Interfacetaal
‹ Terug
Home › AI-modellen › DeepSeek-V4

DeepSeek-V4

AI-model Taal Huidig

The efficiency school scales up: 1.6T parameters, MIT license, 1M context.

U bekijkt een AI-modelrecord: wie het heeft gebouwd, wat het kan, en de hardware en data erachter.

DeepSeek-V4 went live in preview on April 24, 2026 in Pro and Flash variants with API access and open weights under MIT. V4 Pro is a 1.6-trillion-parameter mixture-of-experts activating 49B per token, pairing MoE with sparse attention for a 1M-token context — and posting 80.6% on SWE-bench Verified (as reported in launch coverage), frontier-class coding from an open model. It extends the V3/R1 lineage's argument that engineering efficiency, not raw compute access, sets the pace under export controls.

Specificaties & kernfeiten

Elk cijfer is voorzien van een bronvermelding: vendor spec, vendor claim, reported, estimate of official. "Not publicly disclosed" betekent precies dat — wij verzinnen nooit waarden.

Overview

Architecture MoE + sparse attention; 1.6T total / 49B activeReported
Coding 80.6% SWE-bench VerifiedReported

Hoe dit aansluit op de rest van de stack

De koppelingen van dit record in één oogopslag — klik op een groep om er naartoe te springen.

Ontwikkeld door

Getest op

Gebaseerd op

Opvolger van

Bronnen

Open-source LLM landscape 2026 (V4 details) ↗ · DeepSeek ↗

Record beoordeeld per 2026-08-31 — bekijk Methodologie.