• DeepSeek-V4 стал крупнейшей открытой моделью MoE с триллионом параметров и разреженной активацией экспертов
• Модель использует только 32 миллиарда активных параметров на токен (3% от общего), обеспечивая производительность GPT-5 при кардинально меньших затратах
• Открытая архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 16-экспертным путём активации переопределяет стратегию масштабирования ИИ, отдав приоритет специализированным моделям перед универсальными монолитными системами
Триллионный скачок: когда масштаб встречается с эффективностью
Достижение триллиона параметров в языковой модели всегда казалось прерогативой хорошо финансируемых западных лабораторий с доступом к сотням миллионов долларов вычислительной мощности. Но в конце ноября 2025 года DeepSeek (китайская лаборатория) продемонстрировала, что это преимущество смещается. DeepSeek-V4 MoE доказывает, что архитектурная инновация может пробить потолок, который считался недостижимым через одни лишь вычисления и финансирование.
Ключевая инновация проста в формулировке, но революционна в исполнении: вместо того, чтобы создать один огромный монолит с триллионом активных параметров, DeepSeek использует разреженную активацию. При обработке каждого входного токена модель активирует только подмножество своих 1 триллиона параметров — примерно 32 миллиарда (около 3%). Остальные параметры остаются неактивными, но доступными в памяти для специализированной обработки других входов.
Триллионный параметр DeepSeek-V4 означает, что дорогостоящие инновации в ИИ больше не привилегия олигархии западных технологических гигантов. Открытая архитектура, адаптируемость и экономическая эффективность переходят в центр конкуренции.
Архитектурное мастерство: от экспертов к умным маршрутизаторам
Mixture-of-Experts (MoE) — это не новая идея, но DeepSeek-V4 показывает, что её реализация имеет значение. Вместо одного универсального многослойного персептрона (FFN), обрабатывающего каждый токен, модель содержит сотни специализированных экспертных подсетей.
Путь 16 экспертов: Каждый токен обрабатывается примерно 16 специализированными экспертами, выбранными из сотен доступных. Это существенный прыжок от более ранних MoE моделей и позволяет максимизировать выразительную мощь.
Эффективность затрат и производительность
В ранних тестах DeepSeek-V4 показал себя чемпионом в специализированных областях:
- Математическое рассуждение (GSM8K): 89.3%
- Кодирование (HumanEval): 92.7%
- Научное рассуждение (GPQA-Diamond): 60.1%
DeepSeek-V4 может работать с API-ценами примерно в 30 раз дешевле, чем сравнимые западные модели, и поддерживает 256K контекстное окно.
Разработка кода: V4 отлично справляется с генерацией и анализом кода благодаря окну контекста 256K токенов.
Научные вычисления: Высокая точность V4 в математическом рассуждении делает его подходящим для помощи в формулировке гипотез и анализе данных.
Будущее ИИ — это разреженное масштабирование
DeepSeek-V4 является вехой в парадигме масштабирования ИИ. Плотное масштабирование достигло потолка — увеличение всех параметров модели пропорционально затратам на вычисления становится экономически непрактичным выше 500B-1T параметров.
Спарность через MoE предлагает путь вперёд, где мы можем расширять возможности ИИ без пропорционального взрывного увеличения требований к вычислениям.
Риски и ограничения
Несмотря на явные преимущества, DeepSeek-V4 имеет недостатки:
- Сложность калибровки: Маршрутизаторы MoE требуют осторожной калибровки для избежания коллапса экспертов.
- Специализация вместо универсальности: V4 сияет в коде и математике, но может уступать в общем языке и творческом письме.
- Сложность развёртывания: Требует специализированного оборудования для оптимального масштабирования.
Заключение: масштабирование через разреженность
DeepSeek-V4 MoE представляет стратегический сдвиг в развитии ИИ. Открытая природа V4, производительность в специализированных доменах и стоимость развёртывания означают, что будущее триллион-параметровых моделей уже здесь — и оно дешевле, быстрее и доступнее, чем предполагала большая часть индустрии.
Узнать больше
Официальный репозиторий DeepSeek-V4 на GitHub с архитектурными деталями и весами моделей под лицензией MIT.
Источники информации
Материал подготовлен на основе официальных пресс-релизов DeepSeek, публикаций Macaron AI, Spectrum AI Lab и DataStudios (август-ноябрь 2025), технических отчётов arXiv. Данные актуальны на 3 декабря 2025 г.
