DeepSeek V4, secondo voci, supererebbe ChatGPT e Claude nella codifica a lungo contesto

DeepSeek V4, secondo voci, supererebbe ChatGPT e Claude nella codifica a lungo contesto, mirando a compiti di codifica di livello élite. Gli addetti ai lavori affermano che il panorama dell'IA di Silicon Valley dovrebbe essere preoccupato se i test interni suggeriscono le sue prestazioni attese dopo il lancio previsto a metà febbraio.

La start-up cinese di IA DeepSeek avrebbe in programma di rilasciare DeepSeek V4, il suo più recente modello linguistico di grandi dimensioni, il 17 febbraio. Le persone a conoscenza della questione affermano che il modello è pronto a oscurare i modelli linguistici di grandi dimensioni esistenti, come ChatGPT di OpenAI e Claude di Anthropic, quando si tratta di gestire prompt e compiti di codice a lungo contesto.

Gli sviluppatori esprimono grande attesa per il rilascio di DeepSeek V4

L'azienda cinese non ha divulgato pubblicamente alcuna informazione sul prossimo rilascio né ha confermato le voci al momento della scrittura. Gli sviluppatori su diverse reti sociali hanno espresso grande attesa per il rilascio. Yuchen Jin, sviluppatore IA e co-fondatore di Hyperbolic Labs, scritto su X che « DeepSeek V4, secondo voci, sarebbe in arrivo a breve, con una capacità di codifica superiore a Claude e GPT. »

La subreddit r/DeepSeek ha anche scaldato le acque, con un utente che spiegava che la sua ossessione per il prossimo modello V4 di DeepSeek non era normale. L'utente ha detto che controlla frequentemente « le notizie, le possibili voci e vado persino a leggere la documentazione sul sito web di DS per cercare eventuali cambiamenti o segnali che indicano un aggiornamento. »

I rilasci precedenti di DeepSeek hanno avuto un impatto significativo sui mercati globali. La start-up cinese di IA ha rilasciato ha lanciato il suo modello di ragionamento R1 nel gennaio 2025, portando a una vendita di un trilione di dollari. Il rilascio ha eguagliato il modello 01 di OpenAI nei benchmark di matematica e ragionamento, nonostante costasse significativamente meno di quanto la start-up statunitense di IA abbia speso per il suo modello 01. 

L'azienda cinese avrebbe speso solo 6 milioni di dollari per il rilascio del modello. Nel frattempo, i concorrenti globali spendono quasi 70 volte tanto per lo stesso output. Il suo modello V3 ha anche registrato un punteggio del 90,2% sul benchmark MATH-500, rispetto al 78,3% di Claude. Il più recente aggiornamento V3 di DeepSeek (V3.2 Speciale) ha ulteriormente migliorato la sua produttività.

Il punto di forza del suo modello V4 si è evoluto dall'enfasi di V3 sul puro ragionamento, dimostrazioni formali e matematica logica. Il nuovo rilascio dovrebbe essere un modello ibrido che combina sia compiti di ragionamento che non di ragionamento. Il modello mira a conquistare il mercato degli sviluppatori colmando un vuoto esistente che richiede alta accuratezza e generazione di codice a lungo contesto.

Claude Opus 4.5 rivendica attualmente il dominio nel benchmark SWE, raggiungendo un'accuratezza dell'80,9%. V4 deve battere questo risultato per ribaltare Claude Opus 4.5. Basandosi sui successi precedenti, il modello in arrivo potrebbe superare questa soglia e rivendicare il dominio nel benchmark.

DeepSeek pioniera di mHC per l'addestramento di LLM

Il successo di DeepSeek ha lasciato molti in profonda incredulità professionale. Come potrebbe un'azienda così piccola raggiungere tali traguardi? Il segreto potrebbe essere profondamente radicato nel suo articolo di ricerca ha pubblicato pubblicato il 1° gennaio. L'azienda ha identificato un nuovo metodo di addestramento che consente agli sviluppatori di scalare facilmente i modelli linguistici di grandi dimensioni. Liang Wenfeng, fondatore e CEO di DeepSeek, ha scritto nella ricerca che l'azienda sta utilizzando Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) per addestrare i suoi modelli di IA. 

L'esecutivo ha proposto di utilizzare mHC per affrontare i problemi incontrati quando gli sviluppatori addestrano modelli linguistici di grandi dimensioni. Secondo Wenfeng, mHC è un aggiornamento di Hyper-Connections (HC), un framework che altri sviluppatori di IA utilizzano per addestrare i loro modelli linguistici di grandi dimensioni. Ha spiegato che HC e altre architetture di IA tradizionali costringono tutti i dati attraverso un unico canale stretto. Al contrario, mHC allarga questo percorso in più canali, facilitando il trasferimento di dati e informazioni senza causare il collasso dell'addestramento. 

Lian Jye Su, analista capo presso Omdia, ha elogiato il CEO Wenfeng per la pubblicazione della loro ricerca. Su ha sottolineato che la decisione di DeepSeek di pubblicare i suoi metodi di addestramento dettava una rinnovata fiducia nel settore dell'IA cinese. DeepSeek ha da trader sistematici piuttosto che da scommettitori direzionali. il mondo in via di sviluppo. Microsoft ha pubblicato giovedì un rapporto che mostra come DeepSeek comandi l'89% del mercato dell'IA in Cina e stia guadagnando slancio nei paesi in via di sviluppo.