एडमोंटन, कनाडा – 28 जनवरी: एक महिला 28 जनवरी, 2025 को कनाडा के एडमोंटन में DeepSeek का लोगो प्रदर्शित करने वाली कंप्यूटर स्क्रीन के सामने सेल फोन पकड़े हुए है। (फोटो: Artur Widak/NurPhoto via Getty Images)
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DeepSeek V4, जो DeepSeek का बहुप्रतीक्षित अपडेट है, ऐसे समय में आया है जब प्रतिस्पर्धा अत्यंत तीव्र है — Open AI का GPT 5.5 और Anthropic का Opus 4.7 एक के बाद एक लॉन्च हो चुके हैं। AI मॉडल्स की यह दौड़ स्पष्ट रूप से एक नए स्तर पर पहुँच गई है। ओपन सोर्स टूल्स में एक अनूठे विश्वासी के रूप में, DeepSeek अपनी लागत-दक्षता से डेवलपर्स को प्रभावित करता है, न कि केवल कच्चे पैमाने से।
प्रीव्यू रिलीज़ में दो Mixture-of-Experts मॉडल शामिल हैं जिनमें एक-मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है: DeepSeek-V4-Pro, जिसमें कुल 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर और 49 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, और DeepSeek-V4-Flash, जिसमें कुल 284 बिलियन पैरामीटर और 13 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं।
लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट एजेंट्स, कोडिंग असिस्टेंट्स, रिसर्च टूल्स और एंटरप्राइज़ कोपायलट्स सभी एक ही बाधा का सामना करते हैं: प्रत्येक नया जनरेट किया गया टोकन दस्तावेज़ों, कोड, टूल कॉल्स और मध्यवर्ती रीज़निंग के बढ़ते इतिहास को संदर्भित करने की आवश्यकता हो सकती है। DeepSeek की तकनीकी रिपोर्ट दर्शाती है कि इसके V4 मॉडल इस समस्या को आर्किटेक्चरल कम्प्रेशन के माध्यम से हल करते हैं, न कि उपयोगकर्ताओं से अधिक कंप्यूट के लिए भुगतान करने को कहकर।
मूल नवाचार: रीज़निंग खोए बिना मेमोरी को संपीड़ित करना
DeepSeek V4 का सबसे महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल परिवर्तन एक हाइब्रिड अटेंशन डिज़ाइन है जो Compressed Sparse Attention (CSA) को Heavily Compressed Attention (HCA) के साथ जोड़ता है। इसका अर्थ है कि मॉडल प्रत्येक पिछले टोकन को उसी महंगे तरीके से स्टोर और स्कैन नहीं करता। CSA की-वैल्यू एंट्रीज़ के समूहों को संपीड़ित करता है और फिर सबसे प्रासंगिक संपीड़ित ब्लॉक्स का चयन करता है। HCA और भी अधिक आक्रामक रूप से संपीड़ित करता है, जिससे बहुत छोटी मेमोरी स्ट्रीम पर घना अटेंशन संभव होता है।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि अटेंशन लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट AI में मुख्य लागत कारकों में से एक है। जैसे-जैसे कॉन्टेक्स्ट की लंबाई बढ़ती है, पारंपरिक अटेंशन गणना और मेमोरी दोनों में तेज़ी से महंगा होता जाता है। DeepSeek का हाइब्रिड अटेंशन डिज़ाइन लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट को मेमोरी हायरार्की की एक इंजीनियरिंग समस्या के रूप में देखता है। कुछ जानकारी को सूक्ष्म स्थानीय अटेंशन की आवश्यकता होती है। कुछ को संपीड़ित किया जा सकता है। इन मोड्स को मिलाकर, V4 मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट को एक अधिक व्यावहारिक क्षमता में बदल देता है। इस साल की शुरुआत में, DeepSeek के शोधकर्ताओं ने Engram प्रस्तावित करने वाला एक पेपर प्रकाशित किया — एक कंडीशनल मेमोरी मॉड्यूल जो स्थैतिक ज्ञान पुनर्प्राप्ति को गतिशील गणना से संरचनात्मक रूप से अलग करके रीज़निंग दक्षता को आगे बढ़ाता है।
यह अधिक AI नवाचार को क्यों प्रेरित कर सकता है
कम इनफेरेंस लागत यह बदल देती है कि कौन प्रयोग कर सकता है। जब लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग सस्ती हो जाती है, तो अधिक डेवलपर्स ऐसे एजेंट बना सकते हैं जो पूरे रिपॉज़िटरी पढ़ें, लंबे कानूनी रिकॉर्ड का विश्लेषण करें, बहु-दस्तावेज़ वित्तीय फाइलिंग की तुलना करें, या विस्तारित टूल-उपयोग सत्रों में काम करें। यह डिज़ाइन स्पेस को चैटबॉट प्रॉम्प्ट से परे विस्तारित करता है।
स्टार्टअप्स के लिए, DeepSeek V4 महत्वाकांक्षी एप्लिकेशन आज़माने की लागत को कम करता है। एंटरप्राइज़ के लिए, यह बड़े-कॉन्टेक्स्ट वर्कफ्लो को अधिक व्यावहारिक बनाता है। ओपन-सोर्स डेवलपर्स के लिए, यह एक तकनीकी नुस्खा प्रदान करता है: MoE स्पार्सिटी, लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कम्प्रेशन, लो-प्रिसिशन इनफेरेंस, कस्टम कर्नेल्स और एजेंटिक कार्यों के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग को मिलाएं।
हार्डवेयर संदेश: AI मॉडल अब चिप्स को बता रहे हैं कि उन्हें क्या बनना है
DeepSeek V4 इसलिए भी उल्लेखनीय है क्योंकि तकनीकी रिपोर्ट हार्डवेयर डिज़ाइन पर स्पष्ट सुझाव देती है। टीम का तर्क है कि भविष्य के हार्डवेयर को अंधाधुंध बैंडविड्थ बढ़ाने के बजाय गणना और संचार के अनुपात के लिए अनुकूलित होना चाहिए।
Reuters ने यह भी रिपोर्ट किया कि DeepSeek V4 को Huawei के Ascend चिप्स पर चलाने के लिए अनुकूलित किया गया है, और Huawei ने कहा कि उसके Ascend 950-आधारित सुपरनोड क्लस्टर V4 श्रृंखला को पूरी तरह से सपोर्ट करते हैं। यह V4 को एक बड़ी हार्डवेयर कहानी का हिस्सा बनाता है। AI की दौड़ मॉडल वेट्स से पूर्ण-स्टैक को-डिज़ाइन की ओर बढ़ रही है, जहाँ मॉडल, कर्नेल्स, मेमोरी सिस्टम, इंटरकनेक्ट और चिप्स साथ-साथ विकसित होते हैं।
सस्ती इंटेलिजेंस बाज़ार का विस्तार करती है
DeepSeek V4 का सबसे महत्वपूर्ण परिणाम आर्थिक हो सकता है। जब लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग की लागत कम होती है, तो AI के वे उपयोग मामले जो कभी बहुत महंगे लगते थे, अधिक व्यावहारिक हो जाते हैं। फुल-कोडबेस एजेंट्स, लॉन्ग-होराइज़न रिसर्च असिस्टेंट्स, दस्तावेज़-भारी कानूनी वर्कफ्लो, वित्तीय उचित परिश्रम टूल्स, वैज्ञानिक साहित्य समीक्षा प्रणालियाँ और एंटरप्राइज़ नॉलेज एजेंट्स सभी सस्ती मेमोरी और सस्ते इनफेरेंस से लाभान्वित होते हैं।
इसका अर्थ है कि DeepSeek V4 AI की दौड़ को नए सिरे से परिभाषित करता है। यदि DeepSeek कम मेमोरी और कंप्यूट आवश्यकताओं के साथ मज़बूत ओपन मॉडल दे सकता है, तो क्लोज़्ड-सोर्स लीडर्स को प्रीमियम मूल्य निर्धारण को उचित ठहराने के लिए अधिक दबाव का सामना करना पड़ेगा। ओपन-सोर्स प्रतिस्पर्धियों पर V4 की दक्षता तकनीकों से मेल खाने का दबाव होगा।
Source: https://www.forbes.com/sites/geruiwang/2026/04/26/deepseek-v4-shows-that-the-next-ai-race-is-about-efficiency/
