DeepSeek V4 با NVIDIA Blackwell عرضه شد و هوش مصنوعی با پنجره متنی ۱ میلیون توکنی را ممکن ساخت

Iris Coleman ۱۴۰۵/۰۲/۰۵ ۰۰:۱۰

DeepSeek V4، با پشتیبانی NVIDIA Blackwell، هوش مصنوعی با پنجره متنی ۱ میلیون توکنی را با سربار حافظه کمتر و استنتاج سریع‌تر ارائه می‌دهد و فرآیندهای کاری با متن طولانی را هدف قرار می‌دهد.

DeepSeek مدل‌های هوش مصنوعی نسل چهارم خود، DeepSeek-V4-Pro و DeepSeek-V4-Flash، را رونمایی کرد و مرزهای استنتاج با متن طولانی را جابجا کرد. این مدل‌ها که اکنون از طریق نقاط پایانی شتاب‌دهنده GPU بلاک‌ول NVIDIA در دسترس هستند، برای مدیریت پنجره متنی تا ۱ میلیون توکن طراحی شده‌اند و گام مهمی برای کاربردهایی مانند کدنویسی پیشرفته، تحلیل اسناد و فرآیندهای کاری هوش مصنوعی عاملی محسوب می‌شوند.

مدل پرچمدار DeepSeek-V4-Pro دارای ۱.۶ تریلیون پارامتر کل با ۴۹ میلیارد پارامتر فعال است، در حالی که DeepSeek-V4-Flash با تمرکز بر کارایی، ۲۸۴ میلیارد پارامتر کل و ۱۳ میلیارد پارامتر فعال دارد. هر دو مدل تحت مجوز MIT منتشر شده‌اند و موارد استفاده متمایزی را پوشش می‌دهند—Pro برای استدلال پیشرفته و Flash برای وظایف پرسرعت مانند خلاصه‌سازی و مسیریابی.

پیشرفت‌های معماری برای هوش مصنوعی با متن طولانی

DeepSeek V4 بر اساس معماری Mixture-of-Experts (MoE) شرکت ساخته شده و نوآوری‌هایی را برای غلبه بر چالش‌های استنتاج با متن طولانی معرفی می‌کند. مکانیزم توجه هیبریدی جدید، Compressed Sparse Attention (CSA) و Heavily Compressed Attention (HCA) را ترکیب می‌کند و کاهش ۷۳ درصدی در FLOPs استنتاج به ازای هر توکن و کاهش ۹۰ درصدی در مصرف حافظه KV cache را نسبت به نسخه قبلی، DeepSeek V3.2، ممکن می‌سازد.

چرا این اهمیت دارد؟ با گسترش پنجره‌های متنی، مدیریت حافظه و کارایی محاسباتی حیاتی می‌شود. کاربردهای هوش مصنوعی با متن طولانی مانند استدلال چندمرحله‌ای، یکپارچه‌سازی ابزار و فرآیندهای کاری گسترده به مدل‌هایی نیاز دارند که بتوانند حجم زیادی از داده‌های متنی را بدون گلوگاه نگه‌داری و پردازش کنند. بهبودهای DeepSeek V4 این نقاط درد را برطرف می‌کند و آن را به رقیبی قوی برای سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که هدفشان مقیاس‌پذیری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است.

یکپارچه‌سازی با NVIDIA Blackwell

DeepSeek V4 به‌طور محکم با پلتفرم Blackwell NVIDIA یکپارچه شده و از زیرساخت شتاب‌دهنده GPU آن برای عملکرد مقیاس‌پذیر بهره می‌برد. آزمون‌های اولیه روی سخت‌افزار NVIDIA GB200 NVL72 نشان می‌دهد DeepSeek-V4-Pro بیش از ۱۵۰ توکن در ثانیه به ازای هر کاربر دست می‌یابد و بهینه‌سازی‌های جاری انتظار می‌رود توان عملیاتی را بیشتر بهبود بخشد.

معماری Blackwell برای مدل‌های هوشمند با تریلیون‌ها پارامتر طراحی شده و برای نیازهای محاسباتی DeepSeek V4 بسیار مناسب است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با این مدل‌ها از طریق نقاط پایانی میزبانی‌شده NVIDIA در build.nvidia.com نمونه‌سازی کنند یا آن‌ها را مستقیماً با NVIDIA NIM برای راه‌اندازی‌های زیرساختی سفارشی مستقر کنند.

موارد استفاده هدف و انعطاف‌پذیری استقرار

توانایی DeepSeek V4 در مدیریت متن‌های ۱ میلیون توکنی فرصت‌های جدیدی برای کدنویسی با متن طولانی، فرآیندهای کاری مبتنی بر بازیابی و هوش مصنوعی عاملی می‌گشاید. انعطاف‌پذیری آن با ابزارهای استقرار مانند SGLang و vLLM بیشتر تقویت می‌شود که دستورالعمل‌هایی متناسب با نیازهای مختلف تأخیر و توان عملیاتی ارائه می‌دهند، از راه‌اندازی‌های با تأخیر کم تا پیکربندی‌های چند-GPU برای عملیات در مقیاس بزرگ.

این تمرکز بر انعطاف‌پذیری استقرار، یک روند گسترده‌تر را برجسته می‌کند: با نزدیک شدن مدل‌های هوش مصنوعی باز به مرز هوشمندی، سازمان‌ها توجه خود را از انتخاب مدل به بهینه‌سازی زیرساخت تغییر می‌دهند. هدف نهایی کاهش هزینه به ازای هر توکن در عین حفظ عملکرد است و DeepSeek V4 دقیقاً با این اولویت هم‌راستا است.

شروع به کار

توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق کانال‌های متعددی از جمله Hugging Face و نقاط پایانی API جدید NVIDIA به DeepSeek V4 دسترسی داشته باشند. برای سازمان‌ها و توسعه‌دهندگانی که به دنبال یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با متن طولانی در فرآیندهای کاری خود هستند، DeepSeek V4 ترکیبی جذاب از مقیاس‌پذیری، کارایی و قابلیت‌های استدلال پیشرفته ارائه می‌دهد.

با پیشرفت‌های معماری و یکپارچه‌سازی یکپارچه با NVIDIA Blackwell، DeepSeek V4 معیار جدیدی برای هوش مصنوعی با متن طولانی تعیین می‌کند. با رشد تقاضا برای سیستم‌های عاملی و پنجره‌های متنی گسترده، مدل‌هایی مانند این نقش محوری در شکل‌دهی به نسل بعدی کاربردهای هوش مصنوعی ایفا خواهند کرد.

• deepseek v4
• nvidia blackwell
• مدل‌های هوش مصنوعی
• استنتاج با متن طولانی