DeepSeek V4—கிட்டத்தட்ட எல்லையில், விலையின் ஒரு பகுதி

DeepSeek V4—கிட்டத்தட்ட எல்லையில், விலையின் ஒரு பகுதி


DeepSeek V4—கிட்டத்தட்ட எல்லையில், விலையின் ஒரு பகுதி

24 ஏப்ரல் 2026

சீன AI ஆய்வகமான DeepSeek இன் கடைசி மாடல் வெளியீடு கடந்த டிசம்பரில் V3.2 (மற்றும் V3.2 ஸ்பெஷலே) ஆகும். டீப்சீக்-வி4-ப்ரோ மற்றும் டீப்சீக்-வி4-ஃப்ளாஷ் ஆகிய இரண்டு மாதிரிக்காட்சி மாடல்களின் வடிவத்தில், அவர்கள் பரபரப்பாக எதிர்பார்க்கப்பட்ட V4 தொடரின் முதல் தொடரைக் கைவிட்டனர்.

இரண்டு மாடல்களும் 1 மில்லியன் டோக்கன் சூழல் நிபுணர்களின் கலவையாகும். புரோ 1.6T மொத்த அளவுருக்கள், 49B செயலில் உள்ளது. Flash மொத்தம் 284B, 13B செயலில் உள்ளது. அவர்கள் நிலையான MIT உரிமத்தைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

இது டீப்சீக்-வி4-ப்ரோவை புதிய மிகப்பெரிய ஓப்பன் வெயிட்ஸ் மாடலாக மாற்றும் என்று நினைக்கிறேன். இது Kimi K2.6 (1.1T) மற்றும் GLM-5.1 (754B) ஐ விட பெரியது மற்றும் DeepSeek V3.2 (685B) அளவை விட இரண்டு மடங்கு அதிகம்.

ஹக்கிங் ஃபேஸில் ப்ரோ 865ஜிபி, ஃப்ளாஷ் 160ஜிபி. எனது 128ஜிபி M5 மேக்புக் ப்ரோவில் லேசாக அளவிடப்பட்ட ஃபிளாஷ் இயங்கும் என்று நம்புகிறேன். அது சாத்தியம் நான் வட்டில் இருந்து தேவையான செயலில் உள்ள நிபுணர்களை ஸ்ட்ரீம் செய்ய முடிந்தால், புரோ மாடல் அதில் இயங்கக்கூடும்.

இப்போதைக்கு நான் llm-openrouter ஐப் பயன்படுத்தி OpenRouter வழியாக மாதிரிகளை முயற்சித்தேன்:

llm install llm-openrouter
llm openrouter refresh
llm -m openrouter/deepseek/deepseek-v4-pro 'Generate an SVG of a pelican riding a bicycle'

DeepSeek-V4-Flashக்கான பெலிகன் இதோ:

சிறந்த சைக்கிள் - நல்ல சட்ட வடிவம், நல்ல சங்கிலி, முன் சக்கரத்தில் ஒரு பிரதிபலிப்பான் உள்ளது. பெலிக்கன் சராசரியாக தோற்றமளிக்கும் வெளிப்பாட்டைக் கொண்டுள்ளது, ஆனால் அதன் இறக்கைகள் கைப்பிடியில் மற்றும் கால்கள் பெடல்களில் உள்ளன. பை கொஞ்சம் கூர்மையானது.

மற்றும் டீப்சீக்-வி4-ப்ரோவிற்கு:

மற்றொரு திடமான மிதிவண்டி, ஸ்போக்குகள் கொஞ்சம் துண்டிக்கப்பட்டிருந்தாலும், சட்டகம் சிறிது சுருக்கப்பட்டிருந்தாலும். பெலிக்கன் சற்று தவறாகிவிட்டது - அது மிகவும் பெரிய உடல், ஒரே ஒரு இறக்கை, விசித்திரமான முடிகள் கொண்ட பின்புறம் மற்றும் பொதுவாக மிதிவண்டியில் இருந்து வேறுபட்ட கலைஞராக மூழ்கியது போல் உள்ளது.

ஒப்பிடுகையில், டிசம்பரில் DeepSeek V3.2, ஆகஸ்டில் V3.1 மற்றும் மார்ச் 2025 இல் V3-0324 ஆகியவற்றிலிருந்து நான் பெற்ற பெலிகன்களைப் பாருங்கள்.

எனவே பெலிகன்கள் மிகவும் நன்றாக உள்ளன, ஆனால் உண்மையில் இங்கு குறிப்பிடத்தக்கது என்னவென்றால் செலவு. DeepSeek V4 ஒரு மிக மிக மலிவான மாடல்.

இது டீப்சீக்கின் விலை பக்கம். அவர்கள் Flashக்கு $0.14/மில்லியன் டோக்கன்கள் உள்ளீடு மற்றும் $0.28/மில்லியன் டோக்கன்கள் மற்றும் ப்ரோவிற்கு $1.74/மில்லியன் உள்ளீடு மற்றும் $3.48/மில்லியன் வெளியீட்டை வசூலிக்கிறார்கள்.

ஜெமினி, ஓபன்ஏஐ மற்றும் ஆந்த்ரோபிக் ஆகியவற்றின் எல்லை மாடல்களுடன் ஒப்பிடும் அட்டவணை இங்கே:

மாதிரி உள்ளீடு ($/M) வெளியீடு ($/M)
டீப்சீக் வி4 ஃப்ளாஷ் $0.14 $0.28
GPT-5.4 நானோ $0.20 $1.25
ஜெமினி 3.1 ஃப்ளாஷ்-லைட் $0.25 $1.50
ஜெமினி 3 ஃப்ளாஷ் முன்னோட்டம் $0.50 $3
GPT-5.4 மினி $0.75 $4.50
கிளாட் ஹைக்கூ 4.5 $1 $5
டீப்சீக் வி4 ப்ரோ $1.74 $3.48
ஜெமினி 3.1 ப்ரோ $2 $12
GPT-5.4 $2.50 $15
கிளாட் சொனட் 4.6 $3 $15
மூடு வேலை 4.7 $5 $25
GPT-5.5 $5 $30

டீப்சீக்-வி4-ஃப்ளாஷ் சிறிய மாடல்களில் மலிவானது, ஓபன்ஏஐயின் ஜிபிடி-5.4 நானோவைக் கூட மிஞ்சும். DeepSeek-V4-Pro பெரிய எல்லை மாடல்களில் மலிவானது.

DeepSeek தாளின் இந்தக் குறிப்பு, இந்த மாடல்களை ஏன் மிகக் குறைந்த விலையில் விற்க முடியும் என்பதை விளக்க உதவுகிறது – குறிப்பாக நீண்ட சூழல் தூண்டுதல்களுக்கு, இந்த வெளியீட்டின் செயல்திறனில் அவர்கள் அதிக கவனம் செலுத்தியுள்ளனர்:

1M-டோக்கன் சூழலில், அதிக எண்ணிக்கையிலான செயல்படுத்தப்பட்ட அளவுருக்களைக் கொண்ட DeepSeek-V4-Pro கூட, ஒற்றை-டோக்கன் FLOPகளில் 27% மட்டுமே (சமமான FP8 FLOPகளில் அளவிடப்படுகிறது) மற்றும் 10% KV கேச் அளவு-V3eek-ஐ DeepS.2e. மேலும், DeepSeek-V4-Flash, அதன் சிறிய எண்ணிக்கையிலான செயல்படுத்தப்பட்ட அளவுருக்களுடன், செயல்திறனை மேலும் தள்ளுகிறது: 1M-டோக்கன் சூழல் அமைப்பில், இது DeepSeek-V3.2 உடன் ஒப்பிடும்போது ஒற்றை-டோக்கன் FLOPகளில் 10% மற்றும் KV கேச் அளவில் 7% மட்டுமே அடைகிறது.

DeepSeek இன் தாளில் உள்ள சுய-அறிக்கை அளவுகோல்கள், இந்த குறிப்புடன் இருந்தாலும், அந்த மற்ற எல்லை மாடல்களுடன் அவர்களின் புரோ மாடல் போட்டித்தன்மையைக் காட்டுகிறது:

பகுத்தறிவு டோக்கன்களின் விரிவாக்கத்தின் மூலம், டீப்சீக்-வி4-ப்ரோ-மேக்ஸ் GPT-5.2 மற்றும் ஜெமினி-3.0-ப்ரோ ஆகியவற்றுடன் ஒப்பிடும்போது நிலையான பகுத்தறிவு வரையறைகளில் சிறந்த செயல்திறனை வெளிப்படுத்துகிறது. ஆயினும்கூட, அதன் செயல்திறன் GPT-5.4 மற்றும் ஜெமினி-3.1-ப்ரோவை விட சற்றே குறைவாக உள்ளது, இது அதிநவீன எல்லை மாதிரிகளை சுமார் 3 முதல் 6 மாதங்கள் வரை பின்தொடரும் வளர்ச்சிப் பாதையை பரிந்துரைக்கிறது.

நான் huggingface.co/unsloth/models மீது ஒரு கண் வைத்திருக்கிறேன், ஏனெனில் Unsloth குழு விரைவில் அளவுப்படுத்தப்பட்ட பதிப்புகளின் தொகுப்பைக் கொண்டிருக்கும். அந்த ஃப்ளாஷ் மாடல் எனது சொந்த கணினியில் எவ்வளவு நன்றாக இயங்குகிறது என்பதைப் பார்ப்பது மிகவும் சுவாரஸ்யமாக இருக்கும்.



Source link

Postagens Similares

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *