★
Menu
Trang chủ Cách xây dựng Danh sách theo dõi Hệ sinh thái
Phần cứng Các chipSo sánh chip Máy chủ & Hệ thốngMạng kết nối Bộ nhớXưởng đúc & Đóng gói Làm mát
Cơ sở hạ tầng Trung tâm dữ liệuĐiện năng Dự ánCloud & Điện toán GPU
Trí tuệ Mô hình AIPhần mềm Sản phẩm AICác benchmark Bài báo nghiên cứuCác tập dữ liệu Các khái niệm
Hệ sinh thái Công tyCổ phiếu Con ngườiDòng thời gian Xu hướngTương lai của AI
Học Tin tức Hỏi dữ liệu AI Agents
Giới thiệu Về chúng tôi Phương pháp luận Dữ liệu & API Tuyên bố miễn trách nhiệm
Tùy chọn
DỮ LIỆU & API

Truy cập JSON chỉ đọc miễn phí vào dữ liệu cache của trang.

Chế độ tối

Chế độ hướng dẫn
Chưa quen với thuật ngữ về chip, data center và mô hình AI? Chúng tôi giải thích các khái niệm then chốt ngay khi bạn duyệt, bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Cùng dữ liệu đó, có phần hỗ trợ tích hợp sẵn.

Chế độ chuyên gia
Bạn đã nắm rõ cấu trúc. Chỉ cần dữ liệu: gọn, nhanh và súc tích, không có giải thích thêm. Đây là chế độ xem mặc định.

Ngôn ngữ giao diện
‹ Quay lại
Trang chủ › Mô hình AI › DeepSeek-V4

DeepSeek-V4

Mô hình AI Ngôn ngữ Hiện tại

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

Bạn đang xem hồ sơ mô hình AI: ai xây dựng, nó có thể làm gì, và phần cứng cũng như dữ liệu đằng sau nó.

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.

Thông số kỹ thuật & dữ liệu chính

Mỗi số liệu được gán nhãn theo cơ sở: thông số kỹ thuật từ nhà cung cấp, tuyên bố từ nhà cung cấp, đã được báo cáo, ước tính, hoặc chính thức. "Không được công bố công khai" có nghĩa đúng như vậy — chúng tôi không bao giờ bịa đặt số liệu.

Overview

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

Kết nối của mục này với phần còn lại của hệ thống

Các liên kết của hồ sơ này trong nháy mắt — nhấp vào một nhóm để chuyển đến nhóm đó.

Phát triển bởi

Được benchmark trên

Dựa trên

Kế nhiệm

Nguồn

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

Hồ sơ được xem xét tính đến 2026-08-31 — xem Phương pháp luận.