DeepSeek V4 Akhirnya Dirilis, Menghancurkan Monopoli Sumber Tertutup Terkuat, Secara Tegas Berkolaborasi dengan Chip Huawei

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-24Terakhir diperbarui pada 2026-04-24

Abstrak

DeepSeek V4 telah resmi dirilis dalam dua versi: **DeepSeek-V4-Pro** (49B, 1.6T token) dan **DeepSeek-V4-Flash** (13B, 284B token), keduanya mendukung konteks hingga **1 juta token**. Model ini diklaim unggul dalam kemampuan Agent, pengetahuan dunia, dan penalaran, bahkan bersaing dengan model tertutup terkemuka seperti Claude Opus dan Gemini. V4-Pro menunjukkan performa setara dengan Sonnet 4.5 dan mendekati Opus 4.6 dalam tugas coding, sementara V4-Flash menawarkan efisiensi lebih tinggi dengan harga API lebih terjangkau. DeepSeek V4 juga mengintegrasikan mekanisme perhatian baru yang mengurangi kebutuhan komputasi untuk konteks panjang. API sudah tersedia dengan antarmuka OpenAI dan Anthropic, serta rencananya akan mendukung chip Huawei pada paruh kedua tahun ini. Model ini dapat diakses secara open-source di Hugging Face dan ModelScope.

Baru saja, DeepSeek-V4 hadir!

Versi pratinjau resmi diluncurkan dan disinkronkan sebagai sumber terbuka.

Total ada dua versi:

DeepSeek-V4-Pro: Setara dengan model sumber tertutup teratas, 1.6T, 49B aktivasi, panjang konteks 1M;

DeepSeek-V4-Flash: Versi ekonomis yang lebih kecil dan lebih cepat, 284B, 13B aktivasi, panjang konteks 1M.

Pernyataan resmi adalah: Dalam kemampuan Agent, pengetahuan dunia, dan kinerja penalaran, semuanya mencapai kepemimpinan di dalam negeri dan bidang sumber terbuka.

Dan:

Saat ini DeepSeek-V4 telah menjadi model Agentic Coding yang digunakan oleh karyawan internal perusahaan. Menurut umpan balik evaluasi, pengalaman penggunaannya lebih baik daripada Sonnet 4.5, kualitas pengiriman mendekati mode non-pemikiran Opus 4.6. Namun, masih ada kesenjangan tertentu dengan model pemikiran Opus 4.6.

Saat ini situs web dan APP sudah tersedia, layanan API juga telah diperbarui secara bersamaan.

Untuk daya komputasi domestik yang menjadi perhatian semua orang, poin pentingnya, pada paruh kedua tahun ini mendukung daya komputasi Huawei.

Pilihan Spesifikasi Tertinggi dan Hemat Biaya, Dua Versi Diluncurkan Bersamaan

Kali ini V4 langsung meluncurkan dua versi.

V4-Pro, kinerja setara dengan model sumber tertutup teratas.

Penilaian resmi yang diberikan ada tiga poin:

Kemampuan Agent meningkat drastis: Dalam evaluasi Agentic Coding, V4-Pro telah mencapai level terbaik model sumber terbuka saat ini, dan juga berkinerja sangat baik dalam evaluasi terkait Agent lainnya. Dalam evaluasi internal, dalam mode Agent Coding, pengalaman V4 lebih baik daripada Sonnet 4.5, kualitas pengiriman mendekati mode non-pemikiran Opus 4.6, tetapi masih ada kesenjangan dengan mode pemikiran Opus 4.6.

Pengetahuan dunia yang kaya: DeepSeek-V4-Pro dalam evaluasi pengetahuan dunia, jauh memimpin model sumber terbuka lainnya, hanya sedikit lebih rendah dari model sumber tertutup teratas Gemini-Pro-3.1.

Kinerja penalaran tingkat dunia: Dalam evaluasi matematika, STEM, dan kode kompetitif, DeepSeek-V4-Pro melampaui semua model sumber terbuka yang telah dievaluasi secara publik saat ini, mencapai hasil yang setara dengan model sumber tertutup teratas dunia.

V4-Flash, versi ekonomis yang lebih kecil dan lebih cepat. Kemampuan penalaran mendekati Pro, cadangan pengetahuan dunia sedikit lebih rendah, tetapi parameter dan aktivasi lebih kecil, API lebih murah.

Dalam tugas Agent, DeepSeek-V4-Flash dalam tugas sederhana setara dengan DeepSeek-V4-Pro, tetapi dalam tugas dengan kesulitan tinggi masih ada kesenjangan.

Dalam tes cuci mobil, V4 juga lolos dengan cepat.

Dan dalam adegan biologi klasik "Ayah yang Putus Asa", DeepSeek-V4 tidak langsung menangkap poin kunci buta warna merah-hijau dalam satu putaran (menurut hukum genetika, jika seorang perempuan buta warna merah-hijau, ayah biologisnya pasti juga buta warna).

Konteks 1 Juta Menjadi Standar

Yang patut dicatat, mulai hari ini, konteks 1M adalah standar untuk semua layanan resmi DeepSeek.

Setahun yang lalu, konteks 1M masih menjadi andalan eksklusif Gemini; semua model sumber tertutup lainnya maksimal 128K atau 200K; di sisi sumber terbuka hampir tidak ada yang bisa memainkan level ini.

DeepSeek langsung mengubah konteks 1 juta dari "fitur high-end" menjadi "listrik, air, dan gas".

Dan sumber terbuka. Bagaimana mereka melakukannya, dalam rilis langsung diberikan jawabannya—

V4 menciptakan mekanisme perhatian baru yang sepenuhnya, melakukan kompresi pada dimensi token, dikombinasikan dengan perhatian jarang DSA. Dibandingkan dengan metode tradisional, kebutuhan komputasi dan memori menurun drastis.

DSA bukan kata baru. Setengah tahun yang lalu, pembaruan V3.2-Exp pertama kali memperkenalkannya, saat itu perhatian eksternal tidak tinggi, karena skor berlari dan V3.1-Terminus hampir sama, terlihat seperti versi perantara yang tidak banyak fitur.

Sekarang melihat ke belakang, itu adalah fondasi V4.

Optimisasi Khusus Kemampuan Agent

Di sisi Agent, V4 melakukan adaptasi dan optimisasi untuk produk Agent utama seperti Claude Code, OpenClaw, OpenCode, CodeBuddy, tugas kode, tugas pembuatan dokumen semuanya meningkat.

Dalam rilis juga dilampirkan contoh halaman internal PPT yang dihasilkan V4-Pro dalam kerangka Agent tertentu.

Harga API

Di sisi API, V4-Pro dan V4-Flash diluncurkan bersamaan, mendukung dua set antarmuka: OpenAI ChatCompletions dan Anthropic.

base_url tidak berubah, parameter model diubah menjadi deepseek-v4-pro atau deepseek-v4-flash untuk dipanggil.

Kedua versi memiliki konteks maksimal 1M, keduanya mendukung mode non-pemikiran dan mode pemikiran. Dalam mode pemikiran, intensitas dapat disesuaikan melalui parameter reasoning_effort, dua tingkat high dan max. Saran resmi untuk skenario Agent kompleks langsung gunakan max.

Di sini ada poin penting—paruh kedua tahun ini mendukung daya komputasi Huawei.

Selain itu, nama model lama akan dihapus.

deepseek-chat dan deepseek-reasoner akan dinonaktifkan dalam tiga bulan (24 Juli 2026), pada tahap saat ini kedua nama ini masing-masing mengarah ke mode non-pemikiran dan pemikiran V4-Flash.

Bagi pengembang individu dampaknya tidak besar, cukup ubah satu parameter model. Perusahaan yang telah terhubung dengan lingkungan produksi, dalam tiga bulan ini harus melakukan migrasi.

One more thing

Di akhir rilis, DeepSeek sendiri mengutip sebuah kalimat.

"Tidak tergoda oleh pujian, tidak takut pada fitnah, berjalan sesuai jalan, teguh meluruskan diri."

Ini adalah kalimat dari Xunzi "Fei Shi Er Zi". Secara harfiah berarti, tidak tergoda oleh pujian, tidak takut pada fitnah, berjalan sesuai jalan yang diyakini, meluruskan diri.

Dalam konteks hari ini, agak menarik.

Setengah tahun terakhir, rumor tentang kapan V4 dirilis, apakah tertunda, apakah sudah disalip oleh pihak lain, apakah sudah ditangani oleh data distilasi Claude, dan sejenisnya, bolak-balik beberapa putaran di komunitas AI bahasa Cina dan Inggris. Awal tahun bahkan ada yang bersumpah V4 akan dirilis sebelum Tahun Baru Imlek, tetapi akhirnya menunggu sampai akhir April.

Mereka tidak menanggapi sekali pun.

Kemudian pada suatu Jumat sore, mengeluarkan V4, sinkron sumber terbuka, sinkron online situs web dan App, sinkron perbarui API, sekaligus menuliskan fakta bahwa karyawan internal sudah meninggalkan Claude ke dalam rilis.

Tidak ada peta jalan, tidak ada siaran langsung, tidak ada wawancara.

Empat kata "berjalan sesuai jalan", terdengar seperti sebuah slogan. Tetapi jika Anda melihat setengah tahun lalu versi Exp V3.2 yang "tidak banyak亮点 (highlight)", set DSA perhatian jarang yang membuka jalan untuk V4 selama setengah tahun, jalur konteks 1M dari andalan menjadi standar ini.

DeepSeek sudah melakukannya.

Tautan sumber terbuka model DeepSeek-V4:

[1]https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

[2]https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4

Laporan teknis DeepSeek-V4: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

Artikel ini dari akun WeChat publik "量子位", penulis: 量子位

Pertanyaan Terkait

QApa saja dua versi DeepSeek-V4 yang dirilis dan apa perbedaan utamanya?

ADeepSeek merilis dua versi: DeepSeek-V4-Pro dan DeepSeek-V4-Flash. V4-Pro adalah versi premium dengan 1,6T parameter dan 49B aktivasi, dirancang untuk menyaingi model tertutup terbaik. V4-Flash adalah versi ekonomis yang lebih kecil dan cepat dengan 284B parameter dan 13B aktivasi, menawarkan kinerja serupa untuk tugas sederhana dengan harga API yang lebih murah.

QApa keunggulan utama DeepSeek-V4-Pro dalam hal kemampuan Agent dan pengetahuan dunia?

ADeepSeek-V4-Pro unggul dalam kemampuan Agent, terutama dalam coding, dengan pengalaman pengguna yang lebih baik daripada Sonnet 4.5 dan kualitas pengiriman mendekati Opus 4.6 mode non-berpikir. Dalam pengetahuan dunia, V4-Pro sedikit lebih unggul daripada model sumber terbuka lainnya dan hanya sedikit di bawah model tertutup teratas seperti Gemini-Pro-3.1.

QBagaimana DeepSeek mencapai konteks 1M token sebagai fitur standar dan apa mekanisme perhatian yang digunakan?

ADeepSeek mencapai konteks 1M token sebagai standar dengan mekanisme perhatian baru yang mengompresi token dan menggabungkannya dengan DSA (DeepSeek Attention) sparse attention. Ini mengurangi kebutuhan komputasi dan memori secara signifikan dibandingkan metode tradisional.

QKapan DeepSeek akan mendukung komputasi Huawei dan apa implikasinya?

ADeepSeek berencana mendukung komputasi Huawei pada paruh kedua tahun ini. Ini berarti model DeepSeek-V4 akan dapat dijalankan pada chip Huawei, meningkatkan aksesibilitas dan kemandirian teknologi di lingkungan komputasi lokal.

QApa yang terjadi pada model DeepSeek lama dan kapan mereka akan dihentikan?

AModel lama seperti deepseek-chat dan deepseek-reasoner akan dihentikan dalam tiga bulan setelah pengumuman (24 Juli 2026). Saat ini, nama-nama ini mengarah ke mode non-berpikir dan berpikir dari V4-Flash. Pengembang perlu memigrasi ke nama model baru sebelum tanggal tersebut.

Bacaan Terkait

WeChat Agent Mengeluarkan 'Seruan Pahlawan', Separuh Dunia Internet Merespons

**Ringkasan: WeChat Luncurkan "Panggilan Pahlawan" untuk AI Agent, Separuh Industri Internet Merespons** WeChat segera menghadirkan AI Agent yang mampu mengotomatiskan tugas dalam ekosistemnya. Platform terbuka WeChat telah menerbitkan panduan pengembang yang memungkinkan mini-program terintegrasi dengan AI. Setelah diakses, AI dapat merekomendasikan dan menggunakan layanan mini-program tersebut. Dua mode disediakan: otomatis (tanpa pengkodean tambahan) dan pengembangan (kustomisasi). Pesaing seperti Meituan, Ctrip, dan Tongcheng telah mengumumkan integrasi awal. Misalnya, pengguna nantinya dapat memesan makanan melalui AI WeChat menggunakan layanan Meituan Waimai. WeChat juga bekerja sama dengan produsen ponsel seperti Huawei, Xiaomi, dan lainnya untuk mengintegrasikan kemampuan asisten AI (A2A) agar pengguna dapat memulai panggilan atau mengirim pesan melalui perintah suara. Rancangan awal menunjukkan pengguna dapat menggeser ke kanan di antarmuka utama untuk mengakses Agent. Dengan perintah alami (misal, "pesan kopi di bawah 30 yuan"), AI akan secara otomatis mencari, membandingkan, dan menyelesaikan pesanan melalui mini-program yang relevan. Kekuatan utamanya adalah kemampuannya mengoordinasikan jutaan mini-program, konten, jejaring sosial, dan pembayaran dalam satu ekosistem dengan lebih dari 1,4 miliar pengguna aktif bulanan. Tantangan teknis meliputi pemahaman konteks percakapan yang kompleks, prediksi hasil operasi antarmuka pengguna (dengan model dunia UI-Oceanus), dan pengendalian biaya komputasi untuk skala masif. Solusinya melibatkan penjadwalan multi-model, menggunakan model yang lebih kecil untuk tugas dasar dan model yang lebih kuat untuk tugas kompleks. Strategi internal Tencent, "Co-Design," memungkinkan kemampuan AI yang dikembangkan di produk seperti Yuanbao (obrolan), WorkBuddy (kantor), ima (pencarian), dan Marvis (penjadwalan tugas) bermigrasi dan memperkuat WeChat AI. Pendekatan ini memanfaatkan data dunia nyata untuk melatih model dasar Hunyuan. Tencent secara tegas memilih protokol A2A (Agent-to-Agent) yang terkendali untuk kolaborasi eksternal, menolak metode GUI yang mensimulasikan klik layar karena alasan keamanan dan kendali ekosistem. Ini membuka pintu bagi asisten ponsel (seperti YOYO dari Honor) untuk mengakses fungsi WeChat secara terbatas dengan izin. Dengan biaya operasional yang sangat besar karena jumlah penggunanya, WeChat AI berpotensi mengenakan biaya untuk layanan bernilai tinggi. Kemitraan dan investasi Tencent dalam DeepSeek dapat menjadi solusi untuk penyediaan model AI berbiaya rendah. Nilai praktisnya terletak pada penyelesaian tugas dunia nyata secara efisien bagi pengguna perorangan dan bisnis, yang dapat mendefinisikan "babak kedua" AI bagi Tencent.

marsbit40m yang lalu

WeChat Agent Mengeluarkan 'Seruan Pahlawan', Separuh Dunia Internet Merespons

marsbit40m yang lalu

MicroStrategy Tidak Akan Mati dalam Penurunan Ini: Refleksivitas, Jangkar Kembali STRC ke Nilai Nominal, dan Logika Penyelamatan 'Jual Saham, Jangan Jual Koin'

Penulis (@bonnazhu) menganalisis penurunan harga Bitcoin (BTC) terkini dan dampaknya pada MicroStrategy (MSTR) serta saham preferennya (STRC). Intinya: 1. **Pemicu Penurunan**: Penurunan cepat BTC diduga akibat serangan pasar yang memanfaatkan kekhawatiran likuiditas MSTR. MSTR menggunakan cadangan kasnya untuk membeli kembali obligasi konversi dan menjual 32 BTC, memicu narasi "krisis arus kas". Ini adalah contoh **refleksivitas**, di mana ekspektasi pasar dapat mengubah realitas—serupa dengan serangan George Soros terhadap poundsterling. 2. **STRC dan Anjaknya**: STRC turun karena kekhawatiran pasar atas kemampuan MSTR membayar dividen, meningkatkan tingkat pengembalian yang disyaratkan. Namun, sebagai obligasi suku bunga mengambang, harga STRC akan kembali ke nilai pari (100) seiring waktu karena dividen dapat disesuaikan. 3. **Solusi yang Direkomendasikan**: Daripada menjual BTC (yang merusak narasi "tidak pernah jual BTC" dan mengurangi premium mNAV), MSTR sebaiknya **menerbitkan saham baru** saat mNAV > 1. Ini mengisi cadangan kas tanpa mengurangi kepemilikan BTC per saham, mempertahankan premium, meningkatkan ekuitas, dan memperbaiki rasio utang. Menjual BTC justru memperburuk rasio utang, mengurangi kepemilikan BTC per saham, dan dapat merusak narasi investasi jangka panjang. Kesimpulan: MSTR dapat mengatasi tekanan jangka pendek, tetapi menjual BTC berisiko merusak model bisnisnya. Jika MSTR memilih menjual BTC, krisis mungkin teratasi sekarang, tetapi dapat memicu siklus refleksif serupa di masa depan jika narasi intinya berubah.

marsbit1j yang lalu

MicroStrategy Tidak Akan Mati dalam Penurunan Ini: Refleksivitas, Jangkar Kembali STRC ke Nilai Nominal, dan Logika Penyelamatan 'Jual Saham, Jangan Jual Koin'

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片