deepseek

DeepSeek v4

DeepSeek v4 to model MoE o 1,6 bln parametrów z 1M context window i natywnym wsparciem multimodalnym dla tekstu, obrazu i wideo w przełomowych cenach.

Open SourceMultimodalMixture of ExpertsReasoningLong Context
deepseek logodeepseekDeepSeek-V2026-04-23
Kontekst
1.0Mtokenow
Maks. wyjscie
384Ktokenow
Cena wejscia
$1.74/ 1M
Cena wyjscia
$3.48/ 1M
Modalnosc:TextImageAudioVideo
Mozliwosci:WizjaNarzedziaStreamingRozumowanie
Benchmarki
GPQA
90.1%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. DeepSeek v4 uzyskal 90.1% w tym benchmarku.
HLE
48.2%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. DeepSeek v4 uzyskal 48.2% w tym benchmarku.
MMLU
90.1%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. DeepSeek v4 uzyskal 90.1% w tym benchmarku.
MMLU Pro
87.5%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. DeepSeek v4 uzyskal 87.5% w tym benchmarku.
SimpleQA
57.9%
SimpleQA: Benchmark dokładnosci faktycznej. Testuje zdolnosc modelu do udzielania dokladnych, faktycznych odpowiedzi. DeepSeek v4 uzyskal 57.9% w tym benchmarku.
IFEval
89%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. DeepSeek v4 uzyskal 89% w tym benchmarku.
AIME 2025
92%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. DeepSeek v4 uzyskal 92% w tym benchmarku.
MATH
90.2%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. DeepSeek v4 uzyskal 90.2% w tym benchmarku.
GSM8k
92.6%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. DeepSeek v4 uzyskal 92.6% w tym benchmarku.
MGSM
92%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. DeepSeek v4 uzyskal 92% w tym benchmarku.
MathVista
72%
MathVista: Matematyczne rozumowanie wizualne. Testuje zdolnosc rozwiazywania problemow matematycznych z elementami wizualnymi. DeepSeek v4 uzyskal 72% w tym benchmarku.
SWE-Bench
80.6%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. DeepSeek v4 uzyskal 80.6% w tym benchmarku.
HumanEval
90%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. DeepSeek v4 uzyskal 90% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
93.5%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. DeepSeek v4 uzyskal 93.5% w tym benchmarku.
MMMU
70%
MMMU: Rozumienie multimodalne. Benchmark rozumienia multimodalnego z 30 przedmiotow uniwersyteckich. DeepSeek v4 uzyskal 70% w tym benchmarku.
MMMU Pro
55%
MMMU Pro: MMMU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMMU z trudniejszymi pytaniami. DeepSeek v4 uzyskal 55% w tym benchmarku.
ChartQA
87%
ChartQA: Pytania i odpowiedzi o wykresach. Testuje zdolnosc rozumienia i analizowania informacji z wykresow i diagramow. DeepSeek v4 uzyskal 87% w tym benchmarku.
DocVQA
92%
DocVQA: Wizualne pytania o dokumentach. Testuje zdolnosc wydobywania informacji z obrazow dokumentow. DeepSeek v4 uzyskal 92% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
67.9%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. DeepSeek v4 uzyskal 67.9% w tym benchmarku.
ARC-AGI
77%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. DeepSeek v4 uzyskal 77% w tym benchmarku.

O DeepSeek v4

Dowiedz sie o mozliwosciach DeepSeek v4, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

Architektura o wysokiej wydajności na skalę bilionową

DeepSeek v4 reprezentuje ewolucję w projektowaniu Mixture-of-Experts (MoE), skalując się do 1,6 biliona parametrów całkowitych z 49 miliardami aktywnych parametrów. Model integruje Compressed Sparse Attention (CSA) oraz Heavily Compressed Attention (HCA) do zarządzania swoim 1-milionowym context window. Technologie te redukują ślad pamięciowy KV cache o 90% w porównaniu ze standardowymi architekturami, co pozwala na szybszą inference i mniejsze wymagania sprzętowe w zadaniach o długim context.

Natywna integracja multimodalna

W przeciwieństwie do modeli korzystających z oddzielnych koderów wizji lub audio, DeepSeek v4 jest natywnie multimodalny od początkowej fazy treningu. Przetwarza tekst, obrazy, audio i wideo w ramach jednego, zunifikowanego frameworku. Takie podejście poprawia cross-modal reasoning, umożliwiając modelowi wykonywanie złożonych analiz na surowych plikach wideo i obszernych archiwach dokumentów bez utraty szczegółów.

Strategiczna rewolucja cenowa

Model pozycjonuje się jako wydajna alternatywa open-source dla wysokiej klasy modeli proprietary. Dzięki wycenie na poziomie 1,74 USD za milion input tokens, utrzymuje wydajność klasy frontier w kodowaniu i matematyce, jednocześnie znacząco obniżając koszty operacyjne dla programistów. Dodatkowy, opcjonalny Thinking Mode pozwala na głęboki reasoning przy dowodach logicznych i programowaniu konkursowym.

DeepSeek v4

Przypadki uzycia dla DeepSeek v4

Odkryj rozne sposoby wykorzystania DeepSeek v4 do osiagniecia swietnych wynikow.

Refaktoryzacja dużych baz kodu

Wykorzystanie 1M context window do wczytywania całych repozytoriów w celu globalnego wykrywania błędów i wprowadzania usprawnień architektonicznych.

Natywna analiza wideo

Bezpośrednie przetwarzanie surowych plików wideo w celu wykrywania scen, generowania transkrypcji i złożonego visual reasoning.

Autonomiczne agenty programistyczne

Wdrażanie modelu w workflow agentic w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów z GitHub z 80,6% skutecznością w SWE-bench.

Multimodalne tworzenie treści

Generowanie ustrukturyzowanych danych i kreatywnych treści w formatach tekstowym, graficznym i audio przy użyciu jednego modelu.

Zaawansowane dowody matematyczne

Rozwiązywanie problemów matematycznych na poziomie olimpijskim oraz dowodów formalnych przy użyciu wyspecjalizowanego Thinking Mode do deep reasoning.

Wyszukiwanie w wiedzy korporacyjnej

Analiza ogromnych archiwów dokumentów w jednym prompt w celu wyodrębniania faktów bez konieczności tworzenia złożonych potoków RAG.

Mocne strony

Ograniczenia

Wysoce wydajny long context: Redukuje ślad pamięciowy KV cache o 90%, umożliwiając obsługę 1M context window, które pozostaje wydajne na standardowym sprzęcie.
Wyższa latencja w Thinking Mode: Tryb deep reasoning zwiększa czas do uzyskania pierwszego tokena (time-to-first-token), co czyni go mniej odpowiednim do ultra-szybkiej konwersacji.
Wiodąca na rynku opłacalność: Zapewnia inteligencję klasy frontier w cenie 1,74 USD za milion tokens, znacząco przebijając cenowo zachodnich konkurentów closed-source.
Stronniczość optymalizacji sprzętowej: Raporty techniczne sugerują, że optymalizacja jest silnie dostosowana pod specyficzne chińskie akceleratory zamiast klastrów Nvidia.
Elitarne możliwości agentic w kodowaniu: Osiąga 80,6% w benchmark SWE-bench Verified, co czyni go jednym z najbardziej zdolnych modeli do autonomicznej inżynierii oprogramowania.
Luki w poprawności faktów: Wynik 57,9% w SimpleQA wskazuje, że mimo elitarnych umiejętności reasoning, halucynacje faktograficzne pozostają wyzwaniem.
Zunifikowana natywna multimodalność: Obsługuje tekst, obraz, audio i wideo w jednej architekturze bez potrzeby stosowania zewnętrznych adapterów lub sub-modeli.
Złożone wymagania KV cache: Hybrydowy mechanizm atencji HCA/CSA wymaga specyficznego wsparcia kernela dla uzyskania optymalnej wydajności lokalnej.

Szybki start API

deepseek/deepseek-v4-pro

Zobacz dokumentacje
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: 'Zoptymalizuj ten kernel Rust pod kątem wydajności pamięci.' }], }); console.log(msg.choices[0].message.content);

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o DeepSeek v4

Zobacz, co spolecznosc mysli o DeepSeek v4

Tryb reasoning w DeepSeek v4 znalazł błąd współbieżności w moim kodzie Rust, który pominął nawet Claude Opus. Absolutnie niesamowite.
rust_dev_2025
reddit
Era opłacalnego 1M context wreszcie nadeszła. Możemy teraz przeprowadzać refaktoryzację całych projektów za grosze.
tech_lead_alex
twitter
Obserwowanie, jak model radzi sobie z bazą kodu o wielkości 1M tokenów bez gubienia wątku, to prawdziwy punkt zwrotny 2026 roku.
logic_fanatic
hackernews
Anthropic i OpenAI mają teraz poważny problem z cenami. DeepSeek właśnie uczynił AI klasy frontier towarem powszechnym.
CodeMaster
youtube
Pokonuje GPT-5.4 w benchmark kodowania, będąc jednocześnie open source. To najważniejsza premiera tego roku.
AI_Researcher_99
twitter
Kompresja pamięci to prawdziwa magia. 1T parametrów na sprzęcie klasy konsumenckiej staje się wreszcie rzeczywistością.
GPU_Rich
reddit

Filmy o DeepSeek v4

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o DeepSeek v4

Wydajność pamięci jest tutaj prawdziwym przełomem; redukcja KV cache o 90% zmienia wszystko

Uruchomienie modelu 1T z taką prędkością to ogromny sukces architektoniczny

Koszt za milion tokens sprawia, że małe startupy nie mogą go zignorować

Nigdy nie widziałem modelu open-source, który tak czysto obsługuje 1 milion tokens

Wygląda na to, że przepaść między modelami open i closed została oficjalnie zasypana

DeepSeek nie konkuruje już tylko ceną; prowadzą w dziedzinie long-context reasoning

Natywna obsługa wideo jest zaskakująco solidna w porównaniu do Gemini 2.0

Lokalna instalacja jest zaskakująco prosta, jeśli użyjesz SGLang

Wyniki w HumanEval pokazują, że jest w zasadzie na równi z GPT-5

To context window sprawia, że potoki RAG stają się niemal zbędne w średnich projektach

Wydajność w benchmark kodowania jest obecnie nieosiągalna dla żadnego innego modelu open-weight

Dorównuje lub przewyższa topowe modele zamknięte w refaktoryzacji potężnych baz kodu

Implementacja pamięci engramowej to techniczne arcydzieło w tej dziedzinie

Widzimy 90% dokładności logicznej w Thinking Mode dla matematyki olimpijskiej

To wydanie skutecznie demokratyzuje inteligencję o skali biliona parametrów

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow

Porady Pro dla DeepSeek v4

Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać DeepSeek v4.

Przełączanie trybów Thinking Mode

Używaj standardowego trybu do szybkiego czatu, a Thinking Mode zarezerwuj specjalnie dla kodowania i dowodów logicznych.

Wykorzystanie context caching

Korzystaj z wbudowanych funkcji context caching, aby obniżyć koszty nawet o 90% przy używaniu powtarzalnych prompt o długim context.

Bezpośredni input multimodal

Przesyłaj surowe pliki audio i wideo bezpośrednio do API, aby skorzystać z natywnej architektury zamiast wstępnej transkrypcji.

Optymalizacja system prompt

Dostarczaj przejrzyste schematy JSON lub instrukcje tool-use w system prompt, aby uzyskać wysoce niezawodne działanie agentic.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

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.

Powiazane 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

Często Zadawane Pytania o DeepSeek v4

Znajdź odpowiedzi na częste pytania o DeepSeek v4