Obwohl DeepSeek V4 nicht während des Frühlingsfestes veröffentlicht wurde, veröffentlichte DeepSeek am 11. Februar ein neues Modell namens DeepSeek V4 Lite, das nur 200 Milliarden Parameter hat und relativ klein ist. Das Hauptmerkmal von DeepSeek V4 Lite ist der 1M-Kontext. In früheren Tests von Internetnutzern war die Leistung bis auf den ultralangen Kontext nicht allzu beeindruckend. Schließlich unterscheidet sich die Parameterskala stark von der der großen Mainstream-Modelle.
Allerdings wurde DeepSeek V4 Lite seit seiner Veröffentlichung stillschweigend aktualisiert. Am 27. Februar testeten einige Internetnutzer es und stellten fest, dass seine Leistung immer leistungsfähiger wird. Gestern wurde es erneut aktualisiert. HCPTangHY, der Anführer der Linux Do-Community, war nach dem Test ebenfalls schockiert und sagte, es sei ein bisschen erstaunlich. In seinem Test handelte es sich bereits um das nationale Modell SOTA (Anmerkung: SOTA kann einfach als erstes berücksichtigt werden).
Darüber hinaus ist es bei fortgesetzter Schulung möglich, dass Open Source Closed Source nutzen kann.
Seinen Tests zufolge ist die Punktzahl des 0302-Upgrades von DeepSeek V4 Lite eine Stufe höher als die der vorherigen Version 0227.Es liegt bereits nahe am aktuellen Top-Großmodell Sonnet 4.6.
Im Beitrag finden Sie weitere Spiele und Frontend-Tests, darunter den in der Branche bekannten Wetterkartentest. Die Version DeepSeek V4 Lite 0302 ist sowohl in puncto Ästhetik als auch Funktionalität online.
Wenn man auf die großen KI-Modelle im vergangenen Jahr zurückblickt, unterscheiden sich die inländischen Großmodelle in Bezug auf Dialog und Chat nicht mehr wesentlich von den Closed-Source-Modellen.Aber in Aspekten wie Multimodalität, Programmierung, Mathematik und intelligenten Agenten bleibt es zurück.Die kürzlich veröffentlichten Serien GLM5, MiniMax 2.5 und Qwen 3.5 haben sich verbessert, aber auch Anthropic, OpenAI und Google haben die neuesten Modelle veröffentlicht, und der Abstand ist noch einmal größer geworden.
Beim Aufschließen zu den Top-Closed-Source-Modellen stehen inländische Unternehmen vor vielen Nachteilen. Sie investieren nicht so viel wie amerikanische Unternehmen und ihre Rechenleistung reicht nicht aus. Die Daten sind nicht so gut wie bei Google und OpenAI. Schließlich haben sie entweder eine jahrelange Anhäufung oder eine große Anzahl von Benutzern.
Um Daten zu sammeln, lud Anthrpoic außerdem eine große Anzahl Bücher von Raubkopien herunter und wurde zur Zahlung einer Entschädigung in Höhe von 1,5 Milliarden US-Dollar verurteilt. Das zeigt, wie viel sie in diesen Bereich investiert haben und wie schamlos sie vorgehen.
Als Hoffnung des ganzen Dorfes hat DeepSeek einen Maßstab in der Technologieerforschung gesetzt. Wenn DeepSeek V4 Lite mit 200 Milliarden kleinen Parametern so funktioniert, dann ist die Vollversion von DeepSeek V4 tatsächlich eine Vorfreude wert. Nach seiner Veröffentlichung wird es unweigerlich große Auswirkungen auf die amerikanische KI haben.
