deepseek

DeepSeek v4

DeepSeek v4 je MoE model sa 1.6T parametara koji sadrži 1M token context window i nativnu multimodalnu podršku za tekst, vizuelne podatke i video po...

Open-SourceMultimodalMixture of ExpertsReasoningLong Context
deepseek logodeepseekDeepSeek-V2026-04-23
Контекст
1.0Mтокена
Макс. излаз
384Kтокена
Улазна цена
$1.74/ 1M
Излазна цена
$3.48/ 1M
Модалитет:TextImageAudioVideo
Могућности:ВидАлатиСтримингЗакључивање
Бенчмаркови
GPQA
90.1%
GPQA: Научна питања на нивоу докторантуре. Ригорозан бенчмарк са 448 питања вишеструког избора из биологије, физике и хемије које су креирали стручњаци. Докторанти постижу само 65-74% тачности, док нестручњаци постижу само 34% чак и са неограниченим приступом интернету (отуда назив 'отпоран на Google'). DeepSeek v4 је постигао 90.1% на овом бенчмарку.
HLE
48.2%
HLE: Резоновање високог нивоа експертизе. Тестира способност модела да демонстрира резоновање на нивоу експерта у специјализованим доменима. Процењује дубоко разумевање сложених тема које захтевају знање на професионалном нивоу. DeepSeek v4 је постигао 48.2% на овом бенчмарку.
MMLU
90.1%
MMLU: Масовно вишезадатко језичко разумевање. Свеобухватан бенчмарк са 16.000 питања вишеструког избора из 57 академских предмета укључујући математику, филозофију, право и медицину. Тестира широко знање и способности резоновања. DeepSeek v4 је постигао 90.1% на овом бенчмарку.
MMLU Pro
87.5%
MMLU Pro: MMLU професионална верзија. Побољшана верзија MMLU са 12.032 питања користећи тежи формат са 10 опција. Покрива математику, физику, хемију, право, инжењерство, економију, здравство, психологију, бизнис, биологију, филозофију и информатику. DeepSeek v4 је постигао 87.5% на овом бенчмарку.
SimpleQA
57.9%
SimpleQA: Бенчмарк чињеничне тачности. Тестира способност модела да пружи тачне, чињеничне одговоре на директна питања. Мери поузданост и смањује халуцинације у задацима проналажења знања. DeepSeek v4 је постигао 57.9% на овом бенчмарку.
IFEval
89%
IFEval: Евалуација праћења инструкција. Мери колико добро модел следи специфичне инструкције и ограничења. Тестира способност придржавања правила форматирања, ограничења дужине и других експлицитних захтева. DeepSeek v4 је постигао 89% на овом бенчмарку.
AIME 2025
92%
AIME 2025: Амерички позивни математички испит. Математички проблеми такмичарског нивоа са престижног AIME испита дизајнираног за талентоване средњошколце. Тестира напредно математичко решавање проблема које захтева апстрактно резоновање, а не само препознавање образаца. DeepSeek v4 је постигао 92% на овом бенчмарку.
MATH
90.2%
MATH: Решавање математичких проблема. Свеобухватан математички бенчмарк који тестира решавање проблема из алгебре, геометрије, рачуна и других математичких домена. Захтева резоновање у више корака и формално математичко знање. DeepSeek v4 је постигао 90.2% на овом бенчмарку.
GSM8k
92.6%
GSM8k: Математика основне школе 8K. 8.500 математичких задатака нивоа основне школе који захтевају резоновање у више корака. Тестира основну аритметику и логичко размишљање кроз сценарије из стварног живота попут куповине или рачунања времена. DeepSeek v4 је постигао 92.6% на овом бенчмарку.
MGSM
92%
MGSM: Вишејезична математика основне школе. GSM8k бенчмарк преведен на 10 језика укључујући шпански, француски, немачки, руски, кинески и јапански. Тестира математичко резоновање на различитим језицима. DeepSeek v4 је постигао 92% на овом бенчмарку.
MathVista
72%
MathVista: Математичко визуелно резоновање. Тестира способност решавања математичких проблема који укључују визуелне елементе попут графикона, геометријских дијаграма и научних фигура. Комбинује визуелно разумевање са математичким резоновањем. DeepSeek v4 је постигао 72% на овом бенчмарку.
SWE-Bench
80.6%
SWE-Bench: Бенчмарк софтверског инжењеринга. АИ модели покушавају да реше стварне GitHub проблеме у Python пројектима отвореног кода са људском верификацијом. Тестира практичне вештине софтверског инжењеринга на продукцијским базама кода. Најбољи модели су напредовали са 4,4% у 2023. на преко 70% у 2024. DeepSeek v4 је постигао 80.6% на овом бенчмарку.
HumanEval
90%
HumanEval: Python програмерски проблеми. 164 ручно написана програмерска проблема где модели морају да генеришу исправне имплементације Python функција. Свако решење се верификује јединичним тестовима. Најбољи модели сада постижу преко 90% тачности. DeepSeek v4 је постигао 90% на овом бенчмарку.
LiveCodeBench
93.5%
LiveCodeBench: Бенчмарк живог кодирања. Тестира способности кодирања на континуирано ажурираним изазовима програмирања из стварног света. За разлику од статичних бенчмаркова, користи свеже проблеме за спречавање контаминације података и мерење правих вештина кодирања. DeepSeek v4 је постигао 93.5% на овом бенчмарку.
MMMU
70%
MMMU: Мултимодално разумевање. Масиван вишедисциплинарни мултимодални бенчмарк разумевања који тестира моделе вида и језика на проблемима универзитетског нивоа из 30 предмета који захтевају разумевање слика и стручно знање. DeepSeek v4 је постигао 70% на овом бенчмарку.
MMMU Pro
55%
MMMU Pro: MMMU професионална верзија. Побољшана верзија MMMU са тежим питањима и строжом евалуацијом. Тестира напредно мултимодално резоновање на професионалном и експертском нивоу. DeepSeek v4 је постигао 55% на овом бенчмарку.
ChartQA
87%
ChartQA: Питања и одговори о графиконима. Тестира способност разумевања и резоновања о информацијама приказаним у графиконима и дијаграмима. Захтева екстракцију података, поређење вредности и извођење рачунања из визуелних приказа података. DeepSeek v4 је постигао 87% на овом бенчмарку.
DocVQA
92%
DocVQA: Визуелна Q&A о документима. Бенчмарк визуелних питања и одговора о документима који тестира способност екстракције и резоновања о информацијама из слика докумената укључујући обрасце, извештаје и скениран текст. DeepSeek v4 је постигао 92% на овом бенчмарку.
Terminal-Bench
67.9%
Terminal-Bench: Terminal/CLI задаци. Тестира способност извођења операција командне линије, писања shell скрипти и навигације у терминалским окружењима. Мери практичне вештине администрације система и развојних токова рада. DeepSeek v4 је постигао 67.9% на овом бенчмарку.
ARC-AGI
77%
ARC-AGI: Апстракција и резоновање. Корпус апстракције и резоновања за AGI - тестира флуидну интелигенцију кроз нове загонетке препознавања образаца. Сваки задатак захтева откривање основног правила из примера, мерећи општу способност резоновања уместо меморисања. DeepSeek v4 је постигао 77% на овом бенчмарку.

О моделу DeepSeek v4

Сазнајте о могућностима, функцијама и начинима коришћења модела DeepSeek v4.

Arhitektura visokih performansi na skali od bilion parametara

DeepSeek v4 predstavlja evoluciju u dizajnu Mixture-of-Experts (MoE), skalirajući se na 1,6 biliona ukupnih parametara sa 49 milijardi aktivnih parametara. Model integriše Compressed Sparse Attention (CSA) i Heavily Compressed Attention (HCA) kako bi upravljao svojim context window-om od 1 miliona tokens. Ove tehnologije smanjuju KV cache memorijski otisak za 90% u poređenju sa standardnim arhitekturama, omogućavajući brži inference i niže hardverske zahteve za zadatke sa dugim kontekstom.

Nativna multimodalna integracija

Za razliku od modela koji koriste zasebne enkodere za vid ili zvuk, DeepSeek v4 je nativno multimodal od početne faze obuke. Obrađuje tekst, slike, audio i video unutar jednog jedinstvenog okvira. Ovaj pristup poboljšava cross-modal reasoning, omogućavajući modelu da izvrši složenu analizu sirovih video fajlova i velikih arhiva dokumenata bez gubitka detalja.

Strateška promena cena

Model je pozicioniran kao visokoperformantna open-source alternativa vrhunskim proprietary modelima. Sa cenom od 1,74 $ po milionu input tokens, održava frontier-nivo performansi u kodiranju i matematici, značajno smanjujući operativne troškove za programere. Uključivanje opcionalnog Thinking Mode-a omogućava duboki reasoning za logičke dokaze i kompetitivno programiranje.

DeepSeek v4

Случајеви употребе за DeepSeek v4

Откријте различите начине коришћења модела DeepSeek v4 за постизање одличних резултата.

Refaktorisanje obimnih baza koda

Korišćenje 1M context window-a za učitavanje celokupnih repozitorijuma radi detekcije bagova i arhitektonskih poboljšanja.

Nativna video analiza

Obrada sirovih video fajlova direktno radi detekcije scena, generisanja transkripata i kompleksnog vizuelnog reasoning-a.

Autonomni softverski agenti

Raspoređivanje modela u agentic radne tokove za rešavanje realnih GitHub problema sa stopom uspešnosti od 80,6% na SWE-bench.

Multimodalno kreiranje sadržaja

Generisanje strukturiranih podataka i kreativnog sadržaja kroz tekst, sliku i audio formate koristeći jedan model.

Matematički dokazi visokog nivoa

Rešavanje matematičkih problema na nivou olimpijade i formalnih dokaza korišćenjem specijalizovanog Thinking Mode-a za duboki reasoning.

Pretraga korporativnog znanja

Analiza masivnih arhiva dokumenata u jednom prompt-u radi izvlačenja informacija bez potrebe za kompleksnim RAG cevovodima.

Предности

Ограничења

Visokoefikasan dugi kontekst: Smanjuje KV cache zauzeće za 90%, omogućavajući 1M context window koji ostaje brz i efikasan na standardnom hardveru.
Veća latencija Thinking Mode-a: Režim za duboki reasoning povećava vreme do prvog tokena (time-to-first-token), što ga čini manje pogodnim za ultra-brze konverzacijske potrebe.
Tržišno vodeća vrednost: Pruža inteligenciju na nivou frontier modela po ceni od 1,74 $ po milionu tokens, znatno povoljnije od zapadnih closed-source konkurenata.
Pristrasnost ka hardverskoj optimizaciji: Tehnički izveštaji sugerišu da je optimizacija snažno prilagođena specifičnim kineskim domaćim akceleratorima pre nego Nvidia klasterima.
Vrhunsko agentic kodiranje: Postiže 80,6% na SWE-bench Verified, čineći ga jednim od najsposobnijih modela za autonomni softverski inženjering.
Nedostaci u faktografiji: Ostvaruje 57,9% na SimpleQA, što ukazuje na to da, iako je reasoning vrhunski, činjenične halucinacije ostaju izazov.
Jedinstvena nativna multimodalnost: Podržava tekst, vizuelne podatke, audio i video u jednoj arhitekturi bez potrebe za eksternim adapterima ili sub-modelima.
Kompleksni zahtevi za KV cache: Hibridni HCA/CSA mehanizam pažnje (attention) zahteva specifičnu podršku kernela za optimalne lokalne performanse.

АПИ брзи старт

deepseek/deepseek-v4-pro

Погледај документацију
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: 'Optimizuj ovaj Rust kernel za memorijsku efikasnost.' }], }); console.log(msg.choices[0].message.content);

Инсталирајте SDK и почните са АПИ позивима за неколико минута.

Шта људи кажу о моделу DeepSeek v4

Погледајте шта заједница мисли о моделу DeepSeek v4

Reasoning mod DeepSeek v4 modela pronašao je bag sa konkurentnošću u mom Rust kodu koji je čak i Claude Opus propustio. Stvarno neverovatno.
rust_dev_2025
reddit
Era isplativog 1M konteksta je konačno stigla. Sada možemo da vršimo refaktorisanje celih projekata za sitan novac.
tech_lead_alex
twitter
Gledati model kako prolazi kroz bazu koda od 1M tokens bez gubljenja fokusa je prava prekretnica za 2026. godinu.
logic_fanatic
hackernews
Anthropic i OpenAI sada imaju ozbiljan problem sa cenama. DeepSeek je upravo pretvorio frontier AI u robu široke potrošnje.
CodeMaster
youtube
Pobeđuje GPT-5.4 u benchmark testovima kodiranja dok je open-source. Ovo je najveće izdanje godine.
AI_Researcher_99
twitter
Kompresija memorije je prava magija. 1T parametara na hardveru za potrošače konačno postaje realnost.
GPU_Rich
reddit

Видео снимци о моделу DeepSeek v4

Гледајте туторијале, рецензије и дискусије о моделу DeepSeek v4

Memorijska efikasnost je ovde prava priča, smanjenje KV cache-a za 90% menja sve

Pokretanje 1T modela sa ovom brzinom je ogroman arhitektonski uspeh

Cena po milionu tokens čini ga nemogućim za ignorisanje za male startape

Nikada nisam video open-source model koji ovako čisto obrađuje 1 milion tokens

Čini se da je jaz između open i closed modela zvanično nestao

DeepSeek se više ne takmiči samo cenom; vode u reasoning-u dugog konteksta

Nativna podrška za video je iznenađujuće robusna u poređenju sa Gemini 2.0

Instalacija lokalno je iznenađujuće laka ako koristite SGLang

Benchmarking na HumanEval pokazuje da je u suštini u paritetu sa GPT-5

Context window čini RAG cevovode skoro nepotrebnim za srednje projekte

Performanse na benchmark testovima kodiranja su trenutno bez premca kod bilo kog drugog open-weight modela

Parira ili premašuje top-tier closed modele u refaktorisanju masivnih baza koda

Implementacija engram memorije je tehničko čudo u ovoj oblasti

Vidimo 90% tačnosti logike u Thinking Mode-u za olimpijsku matematiku

Ovo izdanje efektivno demokratizuje inteligenciju od bilion parametara

Vise od samo promptova

Побољшајте свој радни ток са AI Automatizacijom

Automatio kombinuje moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao da postignete vise za manje vremena.

АИ Агенти
Веб Аутоматизација
Паметни Токови

Pro Saveti za DeepSeek v4

Stručni saveti za maksimalno iskorišćenje DeepSeek v4.

Prebacivanje između Thinking modova

Koristite standardni režim za brz chat, a Thinking Mode ostavite isključivo za kodiranje i logičke dokaze.

Iskoristite context caching

Koristite ugrađene funkcije za context caching da smanjite troškove do 90% pri korišćenju ponavljajućih prompt-ova sa dugim kontekstom.

Direktan multimodal input

Ubacite sirove audio i video fajlove direktno u API kako biste iskoristili nativnu arhitekturu umesto pre-transkripcije.

Optimizacija system prompt-a

Obezbedite jasnu JSON šemu ili instrukcije za korišćenje alata (tool-use) u system prompt-u za veoma pouzdano agentic ponašanje.

Сведочанства

Sta Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se hiljadama zadovoljnih korisnika koji su transformisali svoj radni tok

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.

Povezani 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

Често Постављана Питања о DeepSeek v4

Пронађите одговоре на честа питања о DeepSeek v4