DeepSeek V4 ma bilion parametrów. I natywną multimodalność

W skrócie:

DeepSeek V4 ma pojawić się z natywnym wsparciem multimodalnym (tekst, obraz, wideo)

Niektóre źródła sugerują około biliona parametrów – to byłby skok z 671 miliardów w V3

Natywna multimodalność oznacza, że model rozumie różne typy danych od podstaw, nie przez dodatkowe moduły

To kolejny ruch chiński w wyścigu z OpenAI i Anthropic

DeepSeek szykuje się do premiery V4. Według doniesień Tech in Asia, nowa wersja ma przynieść natywne wsparcie multimodalne – model będzie przetwarzał tekst, obrazy i wideo bez dodatkowych modułów. Część raportów sugeruje, że V4 może mieć około biliona parametrów.

Jeśli to prawda, mówimy o skoku z 671 miliardów parametrów w V3 do liczby, która plasuje DeepSeek w lidze największych modeli na świecie. Więcej parametrów nie zawsze oznacza lepszy model – sprawdzam, co faktycznie się zmienia.

Bilion parametrów to skala, która stawia DeepSeek w gronie największych modeli AI na świecie

Co to znaczy „natywna multimodalność”

Większość dzisiejszych modeli AI działa tak: masz osobny model do tekstu, osobny do obrazów, a potem łączysz je przez dodatkowe warstwy. To działa, nie jest optymalne. Gemini pokazał, że natywne podejście daje lepsze wyniki w rozumieniu kontekstu między różnymi typami danych.

Natywna multimodalność oznacza, że model od początku trenowany jest na tekście, obrazach i wideo jednocześnie. Nie musi „tłumaczyć” obrazu na tekst, żeby go zrozumieć – po prostu rozumie obraz jako obraz. Różnica jak między osobą dwujęzyczną od dziecka a kimś, kto zawsze myśli w jednym języku i tłumaczy w głowie.

Dlaczego to ma znaczenie

Jeśli pracujesz z danymi wizualnymi – analizujesz raporty, przetwarzasz screeny, wyciągasz informacje z infografik – natywna multimodalność daje lepsze wyniki. Model nie gubi kontekstu między tekstem a obrazem. Widzi całość, nie puzzle.

DeepSeek V3 już pokazał, że chińskie modele doganiają zachodnich liderów w benchmarkach. Jeśli V4 rzeczywiście dostanie natywną multimodalność, to kolejny krok w tym kierunku.

Różnica między tradycyjnym podejściem a natywną multimodalnością – jeden model zamiast kilku połączonych

Bilion parametrów – czy to ma sens

Parametry to w uproszczeniu „pokrętła”, które model dostosowuje podczas treningu, żeby lepiej rozumieć dane. Więcej parametrów = więcej możliwości, także więcej kosztów i złożoności.

DeepSeek V3 ma 671 miliardów parametrów. Jeśli V4 rzeczywiście skoczy do biliona, to skok o około 50%. Dla porównania: GPT-4 ma (według nieoficjalnych źródeł) około 1,76 biliona parametrów. Claude 3.5 Sonnet nie ujawnia liczby, szacunki mówią o podobnej skali.

Problem w tym, że liczba parametrów to nie wszystko. Anthropic pokazało, że architektura i sposób treningu mają większe znaczenie niż sama wielkość. DeepSeek słynie z efektywności – ich modele działają szybciej i taniej niż konkurencja o podobnej skali.

Koszty i dostępność

Większy model to wyższe koszty inference (przetwarzania zapytań). Jeśli DeepSeek utrzyma swoją filozofię niskokosztowych rozwiązań, V4 może być ciekawą alternatywą dla firm, które nie chcą płacić premium za GPT-4 czy Claude.

W Polsce i Europie to ma znaczenie. Regulacje RODO i AI Act sprawiają, że wiele firm szuka modeli, które można hostować lokalnie lub w europejskich chmurach. DeepSeek, mimo chińskiego pochodzenia, oferuje API dostępne globalnie – często taniej niż OpenAI.

Bilion parametrów to nie tylko moc obliczeniowa – to też koszty infrastruktury i energii

Co to zmienia w wyścigu AI

DeepSeek to nie jedyny chiński gracz, jeden z najbardziej agresywnych. V3 pokazał, że mogą konkurować z OpenAI i Anthropic w benchmarkach. V4 z natywną multimodalnością to kolejny sygnał, że Chiny nie tylko doganiają – zaczynają dyktować tempo.

OpenAI walczy o korporacje, Anthropic stawia na bezpieczeństwo i transparentność, a DeepSeek – na efektywność i dostępność. Różne strategie, ten sam cel: dominacja w rynku AI.

Jeśli V4 rzeczywiście wyjdzie w tym tygodniu (jak sugerują niektóre źródła), zobaczymy szybko, czy bilion parametrów i natywna multimodalność to realna przewaga, czy tylko marketing. Benchmarki pokażą prawdę – szczególnie w zadaniach wymagających rozumienia kontekstu między tekstem a obrazem.

Polska perspektywa

Dla polskich firm i użytkowników DeepSeek to ciekawa opcja – szczególnie jeśli V4 utrzyma niskie ceny API. Wybór modelu AI to dziś kwestia nie tylko możliwości, także kosztów i zgodności z regulacjami. DeepSeek nie ma polskiej wersji językowej, API działa globalnie i obsługuje polski przez tłumaczenie.

Problem? Brak lokalnych serwerów w UE i pytania o prywatność danych. Jeśli pracujesz z wrażliwymi informacjami, musisz to wziąć pod uwagę. AI Act wymaga od firm transparentności w kwestii przetwarzania danych – a chińskie modele nie zawsze to gwarantują.

Czego możesz się spodziewać

Jeśli DeepSeek V4 faktycznie wystartuje w tym tygodniu, pierwsze testy pokażą, czy natywna multimodalność działa lepiej niż w konkurencji. Kluczowe będą zadania typu:

Analiza dokumentów z grafikami i tabelami

Wyciąganie informacji z screenshotów i infografik

Rozumienie kontekstu między tekstem a obrazem (np. memy, posty social media)

Przetwarzanie wideo – transkrypcja, analiza treści wizualnych

Jeśli V4 poradzi sobie z tym lepiej niż GPT-4V czy Claude 3.5 Sonnet, to będzie realny konkurent. Jeśli nie – bilion parametrów pozostanie tylko liczbą w komunikacie prasowym.

Dobra, powiedzmy to wprost: nie chodzi o to, kto ma więcej parametrów. Chodzi o to, kto szybciej i taniej rozwiąże Twój problem. Jeśli DeepSeek V4 utrzyma efektywność V3 i doda natywną multimodalność, może być to model, który zmieni zasady gry w segmencie biznesowym – szczególnie dla firm szukających alternatywy dla drogich zachodnich rozwiązań.

Źródła

Tech in Asia – DeepSeek to launch V4 with native multimodal support