deepseek

DeepSeek v4

A DeepSeek v4 egy 1.6T paraméteres MoE modell 1M tokenes context window-val és natív multimodal támogatással szöveg, kép és videó formátumokhoz, diszruptív...

Open-sourceMultimodalMixture of ExpertsReasoningLong Context
deepseek logodeepseekDeepSeek-V2026-04-23
Kontextus
1.0Mtoken
Max kimenet
384Ktoken
Bemenet ara
$1.74/ 1M
Kimenet ara
$3.48/ 1M
Modalitas:TextImageAudioVideo
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
90.1%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. DeepSeek v4 90.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
48.2%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. DeepSeek v4 48.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
90.1%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. DeepSeek v4 90.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
87.5%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. DeepSeek v4 87.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
57.9%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. DeepSeek v4 57.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
89%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. DeepSeek v4 89% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
92%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. DeepSeek v4 92% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
90.2%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. DeepSeek v4 90.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
92.6%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. DeepSeek v4 92.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
92%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. DeepSeek v4 92% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
72%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. DeepSeek v4 72% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
80.6%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. DeepSeek v4 80.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
90%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. DeepSeek v4 90% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
93.5%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. DeepSeek v4 93.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
70%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. DeepSeek v4 70% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
55%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. DeepSeek v4 55% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
87%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. DeepSeek v4 87% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
92%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. DeepSeek v4 92% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
67.9%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. DeepSeek v4 67.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
77%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. DeepSeek v4 77% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A DeepSeek v4 reszletei

Ismerd meg a DeepSeek v4 kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

Nagy hatékonyságú, billió-léptékű architektúra

A DeepSeek v4 a Mixture-of-Experts (MoE) tervezés egy evolúcióját képviseli, amely 1,6 billió összesített paraméterre skálázódik, 49 milliárd aktív paraméterrel. A modell integrálja a Compressed Sparse Attention (CSA) és a Heavily Compressed Attention (HCA) technológiákat az 1 millió tokenes context window kezelésére. Ezek a technológiák 90%-kal csökkentik a KV cache memóriaigényét a standard architektúrákhoz képest, ami gyorsabb inference-t és alacsonyabb hardverigényt biztosít a hosszú kontextusú feladatokhoz.

Natív multimodal integráció

Azon modellekkel ellentétben, amelyek külön kép- vagy hangenkódereket használnak, a DeepSeek v4 az első tréningfázistól kezdve natívan multimodal. A szöveget, képet, hangot és videót egyetlen egységes keretrendszeren belül dolgozza fel. Ez a megközelítés javítja a modálisok közötti reasoning képességet, lehetővé téve a komplex elemzéseket nyers videófájlokon és nagyméretű dokumentumarchívumokon anélkül, hogy az apró részletek elvesznének.

Stratégiai árazási diszrupció

A modell a csúcskategóriás zárt forráskódú modellek nagy teljesítményű open-source alternatívájaként pozícionálja magát. Az 1,74 $/millió input token árazással frontier-szintű teljesítményt nyújt kódolásban és matematikában, miközben jelentősen csökkenti a fejlesztők működési költségeit. Az opcionális Thinking Mode beépítése lehetővé teszi a mély reasoning-et logikai bizonyításokhoz és versenyszerű programozáshoz.

DeepSeek v4

Hasznalati esetek a DeepSeek v4 szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a DeepSeek v4-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Nagyméretű kódállományok refaktorálása

Az 1M context window használata teljes repozitóriumok betöltéséhez globális hibakeresés és architekturális fejlesztések céljából.

Natív videóelemzés

Nyers videófájlok közvetlen feldolgozása jelenetek detektálásához, transcript generálásához és komplex vizuális reasoninghez.

Autonóm szoftverügynökök

A modell bevetése agentic munkafolyamatokban valós GitHub problémák megoldására 80,6%-os sikeraránnyal a SWE-bench teszten.

Multimodal tartalomkészítés

Strukturált adatok és kreatív tartalmak generálása szöveges, képes és hangalapú formátumokban egy egységes modell használatával.

Magas szintű matematikai bizonyítások

Olimpiai szintű matematikai problémák és formális bizonyítások megoldása a speciális Thinking Mode használatával a mély reasoning érdekében.

Vállalati tudáskinyerés

Hatalmas dokumentumarchívumok elemzése egyetlen promptban tények kinyerésére, bonyolult RAG-pipeline-ok nélkül.

Erossegek

Korlatozasok

Hiper-hatékony long context: 90%-kal csökkenti a KV cache lábnyomát, lehetővé téve az 1M context window-t, amely szabványos hardveren is jól teljesít.
Magasabb Thinking Mode latency: A deep reasoning mód növeli az első token megjelenési idejét, így kevésbé alkalmas ultragyors beszélgetési igényekre.
Piaci szinten kiemelkedő ár-érték arány: Frontier-szintű intelligenciát kínál 1,74 $/M token áron, jelentősen aláígérve a nyugati zárt forráskódú versenytársaknak.
Hardver-optimalizációs elfogultság: Technikai jelentések szerint az optimalizáció erősen a kínai belföldi gyorsítókra van szabva az Nvidia klaszterek helyett.
Kiváló agentic kódolás: 80,6%-os eredményt ér el a SWE-bench Verified teszten, ami az egyik legalkalmasabb modelllé teszi autonóm szoftverfejlesztésre.
Ténybeli hiányosságok: 57,9%-ot ér el a SimpleQA teszten, ami azt jelzi, hogy bár a reasoning kiváló, a ténybeli hallucináció továbbra is kihívást jelent.
Egységes natív multimodality: Szöveget, képet, hangot és videót egy architektúrában támogat, külső adapterek vagy al-modellek nélkül.
Komplex KV Cache követelmények: A hibrid HCA/CSA attention mechanizmus speciális kernel támogatást igényel az optimális lokális teljesítményhez.

API gyorsinditas

deepseek/deepseek-v4-pro

Dokumentacio megtekintese
deepseek SDK
import OpenAI from 'openai';  const deepseek = new OpenAI({   baseURL: 'https://api.deepseek.com',   apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, });  const msg = await deepseek.chat.completions.create({   model: 'deepseek-v4-pro',   messages: [{ role: 'user', content: 'Optimize this Rust kernel for memory efficiency.' }], }); console.log(msg.choices[0].message.content);

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a DeepSeek v4-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a DeepSeek v4-rol

A DeepSeek v4 reasoning módja egy olyan konkurens hibát talált a Rust kódomban, amit még a Claude Opus sem vett észre. Egyszerűen elképesztő.
rust_dev_2025
reddit
Végre eljött a költséghatékony 1M context korszaka. Most már fillérekért futtathatunk teljes projekt refaktorálást.
tech_lead_alex
twitter
Látni, ahogy a modell végigmegy egy 1M tokenes kódállományon anélkül, hogy eltévedne, valódi fordulópont 2026-ban.
logic_fanatic
hackernews
Az Anthropicnak és az OpenAI-nak komoly árképzési problémái vannak most. A DeepSeek az AI-t végre tömegcikké tette.
CodeMaster
youtube
Kódolási benchmarkokon veri a GPT-5.4-et, miközben open-source. Ez az év legnagyobb megjelenése.
AI_Researcher_99
twitter
A memóriatömörítés az igazi varázslat. Az 1T paraméter fogyasztói hardveren végre valósággá válik.
GPU_Rich
reddit

Videok a DeepSeek v4-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a DeepSeek v4-rol

A memóriahatékonyság a lényeg, a KV cache 90%-os csökkentése mindent megváltoztat

Egy 1T-s modellt ilyen sebességgel futtatni hatalmas architekturális győzelem

A millió tokenenkénti ár miatt a kis startupok számára is kikerülhetetlenné válik

Még sosem láttam open-source modellt ilyen tisztán kezelni az 1 millió tokent

Úgy tűnik, az open és zárt modellek közötti szakadék hivatalosan is megszűnt

A DeepSeek már nemcsak árban versenyez; ők vezetnek a long-context reasoning terén

A natív videótámogatás meglepően robusztus a Gemini 2.0-hoz képest

Helyben telepíteni meglepően egyszerű, ha az SGLang-et használod

A HumanEval benchmarkok azt mutatják, hogy lényegében pariban van a GPT-5-tel

A context window miatt a RAG-pipeline-ok szinte feleslegessé válnak a közepes projekteknél

A kódolási benchmarkokon nyújtott teljesítményét jelenleg semmilyen más open-weight modell nem múlja felül

Hatalmas kódállományok refaktorálásánál utoléri vagy meghaladja a csúcskategóriás zárt modelleket

Az engram memória implementációja technikai csoda ebben a szektorban

90%-os logikai pontosságot látunk a Thinking Mode-ban az olimpiai matematika terén

Ez a kiadás hatékonyan demokratizálja a billió-paraméteres intelligenciát

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a DeepSeek v4 szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a DeepSeek v4-bol es jobb eredmenyeket erj el.

A Thinking Mode váltogatása

Használd a standard módot a gyors csevegéshez, a Thinking Mode-ot pedig kifejezetten kódoláshoz és logikai bizonyításokhoz tartsd fenn.

Context Caching kihasználása

Használd a beépített context caching funkciókat a költségek akár 90%-os csökkentéséhez ismétlődő long-context promptok esetén.

Közvetlen multimodal input

Tápláld a nyers hang- és videófájlokat közvetlenül az API-ba, hogy az előzetes átírás helyett a natív architektúra előnyeit élvezhesd.

System Prompt optimalizálása

Adj meg egyértelmű JSON sémát vagy tool-use utasításokat a system promptban a rendkívül megbízható agentic működés érdekében.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Kapcsolodo AI Models

anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
moonshot

Kimi k2.6

Moonshot

Kimi k2.6 is Moonshot AI's 1T-parameter MoE model featuring a 256K context window, native video input, and elite performance in autonomous agentic coding.

256K context
$0.95/$4.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M

Gyakran ismetelt kerdesek a DeepSeek v4-rol

Talalj valaszokat a DeepSeek v4-val kapcsolatos gyakori kerdesekre