डीपसीक एक ओपन सोर्स बड़ा मॉडल है और मैजिक स्क्वायर क्वांटिटेटिव की सहायक कंपनी डीपसीक द्वारा स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया है, जो सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एजीआई) के लिए अंतर्निहित मॉडल और प्रौद्योगिकियों के अनुसंधान और विकास पर ध्यान केंद्रित करता है। इसने डीपसीक-वी3 और डीपसीक-आर1 जैसे कई ओपन सोर्स मॉडल लॉन्च किए हैं, जो क्रमशः जीपीटी-4ओ और ओपनएआई ओ1 को बेंचमार्क करते हैं, और तर्क, गणित और प्रोग्रामिंग क्षमताओं में अच्छा प्रदर्शन करते हैं। बहुत कम लागत पर शीर्ष-स्तरीय तर्क क्षमताओं को प्राप्त करने वाला पहला ओपन सोर्स मॉडल, इसके अनुप्रयोग बुद्धिमान संवाद, पाठ पीढ़ी, कोड पीढ़ी, इंटरनेट खोज और गहरी सोच जैसे क्षेत्रों को कवर करते हैं।

डीपसीक - डीप सर्च ओपन सोर्स बड़े मॉडल और एपीआई प्लेटफॉर्म

मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

डीपसीक की नवीनतम वी4 श्रृंखला एक ही आर्किटेक्चर के तहत दो उत्पाद श्रृंखलाएं पेश करती है: प्रदर्शन-केंद्रित प्रो संस्करण और लागत-दक्षता-केंद्रित फ्लैश संस्करण। दोनों 1M टोकन संदर्भ विंडो और 384K टोकन अधिकतम आउटपुट साझा करते हैं, लेकिन ग्रेडिएंट पैरामीटर स्केल, सक्रियण घनत्व और प्रशिक्षण डेटा वॉल्यूम में फैला हुआ है, जो एक पूरक कवरेज रणनीति बनाता है।

प्रोजेक्ट	विशेष विवरण
मॉडल/एपीआई नाम	डीपसीक वी4 सीरीज
डेवलपर	हांग्जो डीप सर्च आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बेसिक टेक्नोलॉजी रिसर्च कंपनी लिमिटेड
उत्पाद प्रकार	एआई मॉडल/एपीआई
डिलिवरी फॉर्म	एपीआई / वेब वार्तालाप (चैट.डीपसीक.कॉम) / आईओएस और एंड्रॉइड ऐप / ओपन सोर्स मॉडल वजन
प्रसंग लंबाई	1एम टोकन
अधिकतम आउटपुट	384K टोकन
पैरामीटर स्केल	प्रो: 1.6टी कुल पैरामीटर (सक्रिय ~49बी) / फ्लैश: 284बी कुल पैरामीटर (सक्रिय ~13बी)
वास्तुकला	हाइब्रिड एक्सपर्ट मॉडल (एमओई) + हाइब्रिड अटेंशन (हाइब्रिड अटेंशन)
समर्थन मोडल	पाठ, कोड, चित्र (मूल वीएलएम), फ़ाइल (पीडीएफ/वर्ड/एक्सेल/पीपीटी/टीएक्सटी)
समर्थित भाषाएँ	चीनी, अंग्रेजी
सुरक्षा ढाँचा	ओपन सोर्स + सामग्री फ़िल्टरिंग
मूल्य निर्धारण मॉडल	सी-साइड पूरी तरह से मुफ़्त है; वॉल्यूम के आधार पर एपीआई की कीमत बहुत कम है
ओपन सोर्स लाइसेंस	एमआईटी
टीटीएफटी (संदर्भ)	V4-फ़्लैश ~200-400ms / V4-प्रो ~400-800ms (तृतीय-पक्ष नमूनाकरण)

दक्षता में सुधार का वास्तविक अर्थ: 1एम संदर्भ को संसाधित करते समय, वी4-प्रो की कंप्यूटिंग पावर आवश्यकताएं (एफएलओपी) पिछली पीढ़ी के वी3.2 की केवल 27% हैं, और केवी कैश कब्ज़ा केवल 10% है; V4-फ़्लैश के दो संकेतक 10% और 7% जितने कम हैं। इसका मतलब यह है कि समान हार्डवेयर स्थितियों के तहत, V4 श्रृंखला वीडियो मेमोरी सीमा को प्रभावित किए बिना लंबी बातचीत और बड़े दस्तावेज़ विश्लेषण की मेजबानी कर सकती है। उच्च-आवृत्ति एपीआई कॉल करने वालों के लिए, इसका सीधा मतलब प्रति यूनिट कम लागत और कम समयबाह्य पुनर्प्रयास में होता है।

तर्क तीव्रता डिज़ाइन के तीन स्तर: तर्क मोड के तीन स्तर प्रदान करता है: गैर-सोच (सीधे बाहर मोड), उच्च सोचें (नियमित रूप से गहराई से सोच) और थिंक मैक्स (अधिकतम गहराई से सोच)। स्ट्रेट-आउट मोड सूचना पुनर्प्राप्ति और अनुवाद जैसे विलंब-संवेदनशील कार्यों के लिए उपयुक्त है; गहन-सोच मोड गणितीय प्रमाण, प्रतिस्पर्धा प्रोग्रामिंग और तार्किक तर्क जैसे परिदृश्यों में क्षमताओं की ऊपरी सीमा जारी करता है जिसके लिए क्रमिक श्रृंखला तर्क की आवश्यकता होती है। थिंक मैक्स की आउटपुट टोकन राशि नॉन-थिंक की तुलना में लगभग 3-8 गुना है। एपीआई को कॉल करते समय लागत प्रभाव का पहले से मूल्यांकन किया जाना चाहिए।

उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

डीपसीक का बाज़ार वॉल्यूम "सी-साइड विषयों में उतार-चढ़ाव और बी-साइड विषयों में निरंतर प्रवेश" का दोहरा-ट्रैक पैटर्न प्रस्तुत करता है।

सी-साइड मार्केट: 2025 के वसंत महोत्सव के दौरान, डीपसीक के दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता एक बार 30 मिलियन से अधिक हो गए, जो इस मील के पत्थर तक पहुंचने के लिए इतिहास में सबसे तेज एआई एप्लिकेशन बन गया, और इसके डाउनलोड मुफ्त सूची में शीर्ष पर पहुंचने के लिए डौबाओ से आगे निकल गए। लेकिन फिर एपीपी गतिविधि कम हो गई, और कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया कि मॉडल में "मतिभ्रम" आउटपुट और अत्यधिक "एआई फ्लेवर" की समस्या थी। मुख्य उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल उच्च स्तरीय शहरों में 25-44 आयु वर्ग के कामकाजी लोगों के प्रति पक्षपाती है।

बी-साइड मार्केट: सार्वजनिक जानकारी के अनुसार, 30,000 से अधिक कंपनियां डीपसीक मॉडल से जुड़ी हैं, जिसमें वित्त, चिकित्सा देखभाल, उद्योग और सरकारी मामलों जैसे 12 उद्योग क्षेत्र शामिल हैं। चाइना यूनियनपे और नेशनल पाइपलाइन नेटवर्क ग्रुप जैसे राज्य के स्वामित्व वाले उद्यमों ने मार्केटिंग, बुद्धिमान विनियमन और पाइपलाइन सुरक्षा ऑडिट जैसी मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं में मॉडल पेश किए हैं। बी-साइड अपनाने के लिए मुख्य प्रेरक शक्ति एपीआई कीमतों का लागत लाभ है जो प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना में 10-100 गुना कम है और ओपन सोर्स सेल्फ-होस्टिंग का अनुपालन लचीलापन है।

उद्योग बेंचमार्क प्रदर्शन: तीसरे पक्ष के मूल्यांकन से पता चलता है कि V4-Pro एजेंट क्षमता आयाम में ओपन सोर्स मॉडल के सर्वोत्तम स्तर तक पहुंच गया है। अनुभव क्लाउड सॉनेट 4.5 से बेहतर है, और डिलीवरी की गुणवत्ता क्लाउड ओपस 4.6 नॉन-थिंकिंग मोड के करीब है। तर्क प्रदर्शन सभी सार्वजनिक रूप से मूल्यांकन किए गए ओपन सोर्स मॉडल से बेहतर है, और यह गणित, एसटीईएम और प्रतियोगिता कोड जैसे कार्यों में दुनिया के शीर्ष बंद स्रोत मॉडल के बराबर है। लेकिन विश्व ज्ञान कवरेज के मामले में यह अभी भी जेमिनी-3.1-प्रो से थोड़ा कम है।

लागत लाभ

डीपसीक का लागत लाभ एक आवधिक पदोन्नति नहीं है, बल्कि वास्तुशिल्प नवाचार और तकनीकी इंजीनियरिंग के माध्यम से प्राप्त व्यवस्थित लागत में कमी है। यह बड़े मॉडलों की कॉल कीमत को "दसियों डॉलर प्रति मिलियन टोकन" से "कुछ युआन प्रति मिलियन टोकन" तक बढ़ा रहा है।

सी साइड: पूरी तरह से मुफ़्त और असीमित। वेब संस्करण और आधिकारिक ऐप मुफ़्त है और सभी उपयोगकर्ताओं के लिए खुला है, जिसमें उपयोग के समय या बातचीत के दौर की कोई सीमा नहीं है।

एपीआई मूल्य निर्धारण की गहन तुलना:

सेवा प्रकार	अवयव	डीपसीक-वी4-फ्लैश	डीपसीक-वी4-प्रो (25% छूट)	GPT-5.5 प्रो (संदर्भ मूल्य)
इनपुट	कैश हिट	0.02 युआन/मिलियन टोकन	0.025 युआन/मिलियन टोकन	~3.4 युआन/मिलियन टोकन
	कैश मिस	1 युआन/मिलियन टोकन	3 युआन/मिलियन टोकन	~210 युआन/मिलियन टोकन ($30)
आउटपुट	—	2 युआन/मिलियन टोकन	6 युआन/मिलियन टोकन	~1,260 युआन/मिलियन टोकन ($180)

लागत लाभ का श्रृंखला प्रभाव: प्रारंभिक V2 प्रशिक्षण लागत केवल US$4.6 मिलियन थी, जो GPT-4 (लगभग 78 मिलियन) और GPT-4o (लगभग 120 मिलियन) की तुलना में परिमाण के दो ऑर्डर का लाभ है। कम प्रशिक्षण लागत डीपसीक को हर 2-3 महीने में प्रमुख संस्करण अपडेट करने की अनुमति देती है।

उद्यम/निजीकृत परिनियोजन लागत विचार: लाइसेंस स्तर का खुला स्रोत (एमआईटी), बुनियादी ढांचे की लागत स्वयं वहन करने की आवश्यकता है। V4-फ़्लैश एकल कार्ड A100-80G पर अनुमान चला सकता है, लेकिन उच्च-समवर्ती परिदृश्यों के लिए अभी भी मल्टी-कार्ड क्लस्टर की आवश्यकता होती है। उद्यम की कुल लागत की तुलना "एपीआई वार्षिक शुल्क बनाम निजीकृत तैनाती के तीन-वर्षीय टीसीओ" के साथ व्यापक रूप से की जानी चाहिए, और मॉडल संस्करण पुनरावृत्ति के कारण होने वाली अद्यतन लागत पर विचार किया जाना चाहिए।

लागत में कटौती का विस्तृत परिदृश्य: एक उदाहरण के रूप में प्रति दिन 2 मिलियन इनपुट टोकन + 800,000 आउटपुट टोकन संसाधित करने वाले SaaS एप्लिकेशन को लेते हुए (जैसे AI ग्राहक सेवा, सामग्री निर्माण प्लेटफ़ॉर्म), विभिन्न मॉडलों का उपयोग करके मासिक लागत तुलना इस प्रकार है:

दृश्य	डीपसीक वी4-फ्लैश	डीपसीक वी4-प्रो	जीपीटी-5.5 प्रो	क्लाउड सॉनेट 4.5
मासिक इनपुट टोकन राशि	60 मिलियन	60 मिलियन	60 मिलियन	60 मिलियन
मासिक आउटपुट टोकन राशि	24 मिलियन	24 मिलियन	24 मिलियन	24 मिलियन
मासिक एपीआई शुल्क (अनुमानित)	~84 युआन	~252 युआन	~$7,200 (लगभग 50,000 युआन)	~$1,200 (लगभग 8,400 युआन)
वार्षिक लागत	~1,008 युआन	~3,024 युआन	~600,000 युआन	~100,000 युआन
रिलेटिव डीपसीक मल्टीपल	1x	3x	~600x	~100x

उपरोक्त अनुमान सार्वजनिक मूल्य निर्धारण पर आधारित हैं। वास्तविक लागत कैश हिट दर, वॉल्यूम छूट और क्षेत्रीय अंतर के आधार पर भिन्न होती है। यह तुलना आउटपुट गुणवत्ता में अंतर को ध्यान में नहीं रखती है - यदि एप्लिकेशन परिदृश्य को GPT-5.5 प्रो-स्तरीय रचनात्मक गुणवत्ता की आवश्यकता होती है, तो चयन निर्णय लेने के लिए अकेले लागत तुलना का उपयोग करना भ्रामक हो सकता है।

जोखिम प्रकटीकरण: सी-साइड मुक्त मॉडल की स्थिरता विज्ञापन, उद्यम सेवाओं और एपीआई राजस्व को क्रॉस-सब्सिडी देने की क्षमता पर निर्भर करती है। यदि सब्सिडी रणनीति को समायोजित किया जाता है, तो यह सी-साइड सेवाओं की उपलब्धता और प्रतिक्रिया गुणवत्ता को प्रभावित कर सकता है। एपीआई आवृत्ति नियंत्रण और एसएलए पर्याप्त पारदर्शी नहीं हैं, जो प्रमुख व्यावसायिक परिदृश्यों के लिए जोखिम पैदा कर सकते हैं। उच्च-आवृत्ति परिदृश्यों में आवृत्ति नियंत्रण प्रतिबंधों और स्तरीय मूल्य निर्धारण के बारे में व्यवसाय को पहले से सूचित करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, एक चीनी कंपनी के रूप में, डीपसीक की एपीआई सेवाएं सीमा पार नेटवर्क देरी और अनुपालन आवश्यकताओं द्वारा सीमित हो सकती हैं, और विदेशी डेवलपर्स को क्षेत्रीय त्वरण नोड उपलब्धता का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।

मुख्य कार्य

• अतिरिक्त लंबा संदर्भ (1M टोकन): V4 श्रृंखला की सबसे अलग क्षमता। यह एक समय में "थ्री-बॉडी" त्रयी जितने बड़े पाठों को संसाधित कर सकता है, और अल्ट्रा-लॉन्ग दस्तावेज़ विश्लेषण, बड़े पैमाने पर कोड बेस ऑडिट और जटिल वार्तालाप इतिहास की समग्र समझ के लिए उपयुक्त है। सीमित प्रकटीकरण: संदर्भ जितना लंबा होगा, अनुमान विलंबता और केवी कैश ओवरहेड उतना ही अधिक होगा। दैनिक कार्यों के लिए 128K के भीतर एक संदर्भ विंडो का उपयोग करने और उन दृश्यों के लिए 1M मोड सक्षम करने की अनुशंसा की जाती है जिन्हें वास्तव में क्रॉस-चैप्टर सहसंबंध की आवश्यकता होती है। 1M संदर्भ वाले चरम परिदृश्यों में, पहले शब्द की देरी 3-5 सेकंड तक पहुंच सकती है।

• ऑनलाइन खोज: स्थैतिक प्रशिक्षण डेटा की ज्ञान कटऑफ सीमा को तोड़ें और वास्तविक समय में नवीनतम जानकारी प्राप्त करें। खोज परिणामों को मॉडल अनुमान प्रक्रिया में संदर्भ के रूप में इंजेक्ट किया जाता है। V3 की तुलना में V4 श्रृंखला की उद्धरण सटीकता में सुधार हुआ है, लेकिन फिर भी मुख्य तथ्यों का द्वितीयक सत्यापन करने की अनुशंसा की जाती है।

• फ़ाइल अपलोड और मल्टी-मोडल प्रोसेसिंग: पीडीएफ, वर्ड, एक्सेल, पीपीटी, टीएक्सटी और चित्रों का समर्थन करता है। सारणीबद्ध पीडीएफ और स्कैन किए गए दस्तावेज़ मुख्य रूप से ओसीआर के बाद पाठ समझ पर निर्भर करते हैं, और जटिल तालिका संरचनाओं को पुनर्स्थापित करने की क्षमता में अभी भी सुधार की गुंजाइश है। छवि समझ चार्ट व्याख्या और ऑब्जेक्ट पहचान के लिए उपयुक्त है, लेकिन बढ़िया लेआउट बहाली के लिए उपयुक्त नहीं है।

• इंटेलिजेंट एजेंट क्षमताएं: ओपन सोर्स मॉडल में एजेंट क्षमताओं का SOTA स्तर, फ़ंक्शन कॉलिंग, मल्टी-स्टेप टास्क प्लानिंग और वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन का समर्थन करता है। एजेंट परिदृश्यों में, योजना गुणवत्ता और प्रतिक्रिया गति को संतुलित करने के लिए थिंक हाई मोड का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।

• सोच मोड: समायोज्य तर्क गहराई के तीन स्तर। निर्विचार नियतिवादी कार्यों के लिए उपयुक्त है; थिंक हाई दैनिक तर्क-वितर्क के लिए उपयुक्त है; थिंक मैक्स गणितीय प्रमाणों और प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग जैसे परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जिनके लिए संपूर्ण तर्क पथ की आवश्यकता होती है।

• संदर्भ कैशिंग: V4 श्रृंखला सर्वर-साइड कैशिंग का समर्थन करती है, जो समान उपसर्ग सामग्री को दोहराते समय विलंबता और लागत को काफी कम कर देती है। यह उत्पादन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जहां सिस्टम प्रॉम्प्ट तय है। जब गतिशील सामग्री बार-बार बदलती है तो हिट दर कम हो जाती है।

मॉडल और संस्करण विकास

V2 श्रृंखला: MoE वास्तुकला नींव रखना (2024-05 से 2024-12)

• डीपसीक-वी2 (2024-05): आधिकारिक तौर पर एमओई आर्किटेक्चर का परिचय दें
• डीपसीक-वी2.5 (2024-09): चैट और कोडर क्षमताओं को एकीकृत करना
• डीपसीक-वी2.5-1210 (2024-12): बेहतर स्थिरता और कार्य बहुमुखी प्रतिभा

वी3 और आर1 श्रृंखला: अनुमान वृद्धि और स्केल जंप (2024-12 से 2025-12)

• डीपसीक-वी3 (2024-12-26): 671बी एमओई बेस मॉडल, मल्टी-टोकन भविष्यवाणी (एमटीपी)
• डीपसीक-आर1 (2025-01-20): अनुमान विशेष फ्लैगशिप, आरएल ड्राइवर, शुद्ध आरएल अनुमान मार्गों पर चर्चा शुरू करना
• डीपसीक-वी3-0324 (2025-03-24): तर्क, कोड और चीनी लेखन का सामान्य अनुकूलन
• डीपसीक-आर1-0528 (2025-05-28): एआईएमई 2025 में काफी सुधार हुआ, अधिक कुशल आरएल पाइपलाइन
• डीपसीक-वी3.1 (2025-08-21): हाइब्रिड अनुमान वास्तुकला, 128के संदर्भ
• डीपसीक-वी3.1-टर्मिनस (2025-09-22): भाषा स्थिरता + एजेंट क्षमता अनुकूलन
• डीपसीक-वी3.2-एक्सपी (2025-09-29): विरल ध्यान प्रयोगात्मक संस्करण
• डीपसीक-वी3.2 (2025-12-01): ज्ञान आधार मई 2025 तक अद्यतन किया गया

वी4 श्रृंखला: वास्तुकला पुनर्निर्माण और अल्ट्रा-लॉन्ग संदर्भ (2026-04 से वर्तमान तक)

• डीपसीक-वी4-प्रो पूर्वावलोकन (2026-04-24): 1.6टी कुल पैरामीटर (सक्रियण 49बी), हाइब्रिड ध्यान वास्तुकला
• डीपसीक-वी4-फ्लैश पूर्वावलोकन (2026-04-24): 284बी कुल पैरामीटर (सक्रिय 13बी), एकल कार्ड ए100 चल सकता है

एपीआई एंडपॉइंट मैपिंग

समय	डीपसीक-चैट	डीपसीक-रीज़नर
2026-04-24 से प्रारंभ	वी4-फ्लैश नॉन-थिंकिंग की ओर इंगित करें	V4-फ़्लैश सोच की ओर इंगित करें

डीपसीक की स्थापना 2023-07 में हुई थी और इसने 2024-01 में अपना पहला बड़ा मॉडल, डीपसीक एलएलएम जारी किया।

तकनीकी लाभ

• MoE इनोवेटिव रूटिंग: V4-Pro का कुल पैरामीटर 1.6T है, लेकिन यह केवल 49B प्रति अनुमान (~3% सक्रियण दर) को सक्रिय करता है। तर्क के दौरान, प्रश्नों का उत्तर देने के लिए केवल "विशेषज्ञ संयोजनों की एक छोटी संख्या" का उपयोग किया जाता है, और बड़े पैमाने पर पैरामीटर व्यापक ज्ञान वितरण को संग्रहीत करते हैं। प्रतिबंधित प्रकटीकरण: लंबी-पूंछ वाली समस्याओं के लिए जिनके लिए बहु-डोमेन ज्ञान के प्रतिच्छेदन की आवश्यकता होती है, रूटिंग रणनीति प्रासंगिक विशेषज्ञों को याद कर सकती है, जो एक संभावित तकनीकी कारण है कि "विश्व ज्ञान" आयाम बंद-स्रोत मॉडल से थोड़ा कम है।

• हाइब्रिड अटेंशन आर्किटेक्चर: V4 श्रृंखला में एक प्रमुख सफलता। सीएसए (संपीड़ित विरल ध्यान) और एचसीए (भारी संपीड़न ध्यान) के संयोजन के माध्यम से, गणना राशि और मेमोरी उपयोग 1M अल्ट्रा-लॉन्ग संदर्भ में पारंपरिक पूर्ण ध्यान के 10% -27% तक कम हो जाता है। बहुत लंबे दस्तावेज़ जिनके लिए पहले 8-कार्ड A100 की आवश्यकता होती थी, अब उन्हें एक ही कार्ड पर संसाधित किया जा सकता है।

• प्रशिक्षण दक्षता नवाचार: मल्टी-टोकन भविष्यवाणी (एमटीपी) प्रशिक्षण लक्ष्य प्रशिक्षण सिग्नल घनत्व बढ़ाता है; FP8 मिश्रित-परिशुद्धता प्रशिक्षण मेमोरी उपयोग और गणना मात्रा को लगभग आधा कम कर देता है; GRPO (ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन) RL प्रशिक्षण पाइपलाइन को सरल बनाता है और क्रिटिक मॉडल पर निर्भर नहीं करता है।

• घरेलू कंप्यूटिंग शक्ति का गहन अनुकूलन: हुआवेई के एसेंड एनपीयू के साथ गहरा सहयोग हासिल किया गया है, और पूर्ण-प्रक्रिया प्रशिक्षण और अनुमान को एसेंड प्लेटफॉर्म पर पूरा किया जा सकता है। यह सरकारी मामलों, वित्त और ऊर्जा जैसे उद्योगों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है जिनकी स्थानीय प्रतिस्थापन आवश्यकताएँ हैं। प्रतिबंधित प्रकटीकरण: एसेंड 910बी पर अनुमान थ्रूपुट और स्थिरता अभी भी उसी पीढ़ी के एनवीआईडीआईए जीपीयू की तुलना में कमजोर है। मॉडलों का चयन करते समय उद्यमों को वास्तविक भार के आधार पर तनाव परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन सीमाएँ और प्रतिबंध

• अनुशंसित उपयोग परिदृश्य: कोड निर्माण और समीक्षा (प्रतियोगिता प्रोग्रामिंग, जटिल एल्गोरिदम), गणित और एसटीईएम तर्क, एजेंट एप्लिकेशन (फ़ंक्शन कॉलिंग), अल्ट्रा-लॉन्ग दस्तावेज़ विश्लेषण (1एम संदर्भ), लागत-प्रभावशीलता पर प्राथमिकता के साथ सामान्य प्रश्नोत्तर।
• अनुशंसित परिदृश्य नहीं: ब्रांड कॉपी राइटिंग के लिए आउटपुट शैली में अत्यधिक उच्च मौलिकता की आवश्यकता होती है (रचनात्मक लेखन की "स्वाभाविकता" क्लाउड श्रृंखला की तुलना में कमजोर है); समाचार सारांश परिदृश्य जिनके लिए वास्तविक समय के ज्ञान की अत्यंत सख्त ताजगी की आवश्यकता होती है (ऑनलाइन खोज के साथ सहयोग की आवश्यकता होती है); लंबी-पूंछ वाले ज्ञान प्रश्नोत्तरी के लिए 100% तथ्यात्मक सटीकता की आवश्यकता होती है (विश्व ज्ञान कवरेज सटीकता जेमिनी-3.1-प्रो से कम है)।
• ज्ञात सीमाएँ: प्रकोप के बाद सी-साइड गतिविधि में गिरावट आई है, और उत्पाद की चिपचिपाहट को सत्यापित करने की आवश्यकता है; एपीआई आवृत्ति नियंत्रण और एसएलए पारदर्शिता पर्याप्त नहीं हैं; लंबे-संदर्भ दृश्य तर्क विलंब को अभी भी अनुकूलित करने की आवश्यकता है; सी-साइड फ्री मॉडल में कोई एसएलए गारंटी नहीं है, और पीक आवर्स के दौरान प्रतिक्रिया में देरी हो सकती है।

का उपयोग कैसे करें

कैसे उपयोग करें	लोगों के लिए उपयुक्त	विशेषताएँ	लागत
वेब संस्करण	सभी उपयोगकर्ता	चैट.डीपसीक.कॉम, सीधे चैट करने के लिए पंजीकरण करने की आवश्यकता नहीं है	पूर्णतः निःशुल्क
मोबाइल ऐप	मोबाइल उपयोगकर्ता	आईओएस/एंड्रॉइड, वॉयस इनपुट का समर्थन करता है	पूर्णतः निःशुल्क
एपीआई कॉल	डेवलपर्स और उद्यम	प्लेटफ़ॉर्म.डीपसीक.कॉम एपीआई कुंजी बनाएं	जाते-जाते भुगतान करें
निजी तैनाती	उच्च डेटा अनुपालन आवश्यकताएँ	ओपन सोर्स मॉडल एमआईटी लाइसेंस, सेल्फ-होस्टिंग	बुनियादी ढाँचा + संचालन और रखरखाव

एपीआई क्विक स्टार्ट (ओपनएआई संगत इंटरफ़ेस):

ओपनएआई से ओपनएआई आयात करें

क्लाइंट = OpenAI(api_key='<YOUR_API_KEY>', Base_url='https://api.depseek.com')
प्रतिक्रिया = client.chat.completions.create(
    मॉडल = "डीपसीक-चैट",
    संदेश=[
        {"भूमिका": "सिस्टम", "सामग्री": "आप एक पेशेवर कोड सहायक हैं।"},
        {"भूमिका": "उपयोगकर्ता", "सामग्री": "पायथन का उपयोग करके त्वरित सॉर्ट।"}
    ],
    तापमान=0.7, अधिकतम_टोकन=4096, धारा=सही
)
प्रतिक्रिया में खंड के लिए:
    यदि खंड.विकल्प[0].डेल्टा.सामग्री:
        प्रिंट(चंक.चॉइस[0].डेल्टा.कंटेंट, एंड='')

मुख्य पैरामीटर: तापमान 0.0-1.0 (कोड 0.1-0.3, रचनात्मक 0.7-0.9); max_tokens 384K तक; स्ट्रीम=ट्रू पहले शब्द विलंब को कम करता है; response_format={"type":"json_object"} JSON को बाध्य करता है।

उत्पाद का मूल्य निर्धारण

टियर	कीमत	कोटा/सामग्री
सी-साइड फ्री	¥0	वेब संस्करण और ऐप का असीमित उपयोग
एपीआई मुक्त कोटा	¥0	प्रति माह 100,000 कॉल (लगभग 10 मिलियन इनपुट टोकन)
वॉल्यूम द्वारा एपीआई (V4-फ्लैश)	कैश हिट 0.02 युआन/आउटपुट 2 युआन	प्रति मिलियन टोकन
वॉल्यूम के अनुसार एपीआई (वी4-प्रो के लिए 25% छूट)	कैश हिट 0.025 युआन/आउटपुट 6 युआन	प्रति मिलियन टोकन
उद्यम निजीकरण	हार्डवेयर + संचालन	एमआईटी ओपन सोर्स, कोई लाइसेंस शुल्क नहीं

हल्के अनुप्रयोगों के लिए वी4-फ्लैश का उपयोग करने का मासिक शुल्क (1 मिलियन टोकन/500,000 आउटपुट टोकन का औसत दैनिक इनपुट) लगभग आरएमबी 60 है। 8×ए100-80जी सर्वर का मासिक किराया मूल्य लगभग 50,000-80,000 युआन है।

अनुप्रयोग परिदृश्य

• वित्त और जोखिम नियंत्रण: चीन यूनियनपे जैसे राज्य के स्वामित्व वाले उद्यमों ने मार्केटिंग कॉपी राइटिंग और बुद्धिमान ग्राहक सेवा में निवेश किया है। तार्किक तर्क में R1 श्रृंखला के फायदे अनुपालन समीक्षा के लिए उपयुक्त हैं - अनुबंध की शर्तों की तुलना और असामान्य लेनदेन पैटर्न की पहचान। कार्यान्वयन युक्तियाँ: वित्तीय परिदृश्यों में आउटपुट सटीकता पर अत्यधिक आवश्यकताएं होती हैं। मॉडल आउटपुट का उपयोग सहायक संदर्भ के रूप में किया जाता है, और प्रमुख निर्णयों के लिए मैन्युअल समीक्षा बिंदुओं की आवश्यकता होती है।
• भूवैज्ञानिक अन्वेषण और ऊर्जा: राष्ट्रीय पाइपलाइन नेटवर्क समूह का उपयोग भूवैज्ञानिक रिपोर्ट सूचना निष्कर्षण और रिमोट सेंसिंग छवि व्याख्या में किया जाता है। सूचना निष्कर्षण सटीकता 83% तक पहुंच जाती है, और मैन्युअल सॉर्टिंग का समय 60% से अधिक कम हो जाता है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: भूवैज्ञानिक शब्द सघन हैं, इसलिए प्रॉम्प्ट में एक डोमेन शब्दावली शामिल करने की अनुशंसा की जाती है।
• सरकारी मामले और स्मार्ट कार्यालय: आधिकारिक दस्तावेज़ लिखने में सहायता, प्रस्तावित राय की स्वचालित पीढ़ी, और नीति दस्तावेजों का तुलनात्मक विश्लेषण। घरेलू कंप्यूटिंग शक्ति अनुकूलन सरकारी मामलों के परिदृश्यों में मुख्य प्रतिस्पर्धात्मकता का गठन करता है - शिनचुआंग की अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए शेंगटेंग प्लेटफॉर्म पर पूर्ण-लिंक तैनाती पूरी की जा सकती है।
• सॉफ़्टवेयर विकास और व्यक्तिगत उत्पादकता: कोड जनरेशन, यूनिट परीक्षण पूरा करना, लॉग अपवाद विश्लेषण। 1M संदर्भ विंडो बड़े कोड बेस के ऑडिट के लिए उपयुक्त है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: कोड जनरेशन परिदृश्यों के लिए थिंक हाई मोड की अनुशंसा की जाती है।

लागू लोग

• व्यक्तिगत उपयोगकर्ता और प्रौद्योगिकी उत्साही: मुफ़्त वेब संस्करण या ऐप। अनुपयुक्त सीमा: जिन उपयोगकर्ताओं के पास उत्तर शैलियों के लिए मजबूत व्यक्तिगत आवश्यकताएं हैं, या जिन उपयोगकर्ताओं के पास अत्यधिक उच्च गोपनीयता आवश्यकताएं हैं, उन्हें भुगतान किए गए एपीआई या स्व-तैनाती पर विचार करने की आवश्यकता है।
• छात्र और शोधकर्ता: 1एम संदर्भ लंबी साहित्य समीक्षाओं के लिए उपयुक्त है। अनुपयुक्त सीमा: अकादमिक पेपरों के उद्धरण प्रारूप को आइटम दर आइटम मैन्युअल रूप से सत्यापित करने की आवश्यकता है, और मॉडल आउटपुट उद्धरण गलत हो सकते हैं।
• डेवलपर्स और स्टार्टअप टीमें: एपीआई और ओपन सोर्स वेट को कम लागत पर एकीकृत किया जा सकता है। हार्डवेयर सीमा को कम करने के लिए V4-फ़्लैश को एक ही कार्ड पर चलाया जा सकता है। सिफारिश: पहले एपीआई के साथ उत्पाद अवधारणा को सत्यापित करें, और फिर लागत मॉडल के आधार पर निर्णय लें कि स्व-होस्टिंग पर स्विच करना है या नहीं। आवृत्ति नियंत्रण सीमाओं और मॉडल संस्करण स्विचिंग अनुकूलता पर ध्यान दें।
• उद्यम और मध्यम और बड़े संगठन: निजी तैनाती डेटा संप्रभुता और अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करती है। खरीदारी पूर्वावश्यकताएँ: एक स्पष्ट एआई कार्यान्वयन दिशा और मात्रात्मक दक्षता संकेतक होना चाहिए। खरीदने से पहले, वाणिज्यिक लाइसेंसिंग शर्तों, जीपीयू समर्थन क्षमताओं और मॉडल संस्करण बैकवर्ड संगतता की पुष्टि करें।

प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना

तुलनात्मक आयाम	डीपसीक वी4 प्रो	जीपीटी-5.5 प्रो	क्लाउड सॉनेट 4.5	जेमिनी 3.1 प्रो
डेवलपर	गहन खोज	ओपनएआई	मानवशास्त्रीय	गूगल
प्रसंग लंबाई	1एम	256K	200K	2एम
पैरामीटर स्केल (सक्रियण)	1.6टी (49बी)	अज्ञात	अज्ञात	अज्ञात
मल्टीमॉडल	✅ बेसिक वीएलएम	✅	❌	✅
एजेंट क्षमताएं (खुला स्रोत मॉडल)	सोटा	एन/ए (बंद स्रोत)	एन/ए (बंद स्रोत)	एन/ए (बंद स्रोत)
तर्क की गहराई (गणित/कोड)	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
रचनात्मक लेखन गुणवत्ता	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
विश्व ज्ञान कवरेज	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
एपीआई मूल्य निर्धारण	⭐⭐⭐⭐⭐ (बहुत कम)	⭐⭐ (उच्च)	⭐⭐⭐ (मध्यम)	⭐⭐⭐⭐ (कम)
खुला स्रोत	✅ एमआईटी	❌	❌	❌
घरेलू कंप्यूटिंग शक्ति अनुकूलन	✅ शेंगटेंग	❌	❌	❌

चयन सुझाव: ऐसे परिदृश्यों के लिए जहां बजट बेहद संवेदनशील है या स्व-होस्टेड/घरेलू कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है, डीपसीक सबसे अच्छा विकल्प है; अत्यधिक रचनात्मक लेखन गुणवत्ता के लिए, क्लाउड के मूल्यांकन को प्राथमिकता दें; सबसे बड़ी संदर्भ विंडो (2एम) के लिए, जेमिनी एकमात्र विकल्प है; सबसे परिपक्व पारिस्थितिकी और उपकरण श्रृंखला के लिए, GPT श्रृंखला अभी भी एक सुरक्षित ब्रांड है।

सारांश और आउटलुक

डीपसीक ने "वास्तुशिल्प नवाचार ड्राइविंग लागत में कमी, पारिस्थितिक कवरेज का विस्तार करने के लिए ओपन सोर्स रणनीति, और पदानुक्रमित आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए दोहरे संस्करण" की संयोजन रणनीति के माध्यम से चीन में बड़े एआई मॉडल के क्षेत्र में एक अद्वितीय प्रतिस्पर्धी स्थिति स्थापित की है - यह सबसे अधिक मापदंडों वाला मॉडल नहीं है, लेकिन यह कंप्यूटिंग शक्ति की प्रति यूनिट उच्चतम आउटपुट वाला मॉडल होने की संभावना है।

मुख्य लाभ: तर्क, कोडिंग और एजेंट क्षमताओं के मामले में V4 श्रृंखला ओपन सोर्स मॉडल के सर्वोत्तम स्तर पर पहुंच गई है; एपीआई कीमत अंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना में 10-100 गुना कम है; सी-साइड पर सर्व-मुक्त रणनीति बाजार शिक्षा की लागत को कम करती है; बी-साइड पर 30,000+ उद्यमों ने उत्पादन उपलब्धता को सत्यापित करने के लिए पहुंच बनाई है; घरेलू कंप्यूटिंग शक्ति अनुकूलन सरकार और उद्यम बाजार में प्रवेश के लिए अपूरणीय अनुपालन मूल्य प्रदान करता है।

वर्तमान सीमाएँ: विश्व ज्ञान कवरेज सटीकता अभी भी शीर्ष बंद-स्रोत मॉडल से कम है; प्रकोप के बाद सी-साइड गतिविधि में गिरावट आई है, और उत्पाद की चिपचिपाहट को सत्यापित करने की आवश्यकता है; एपीआई आवृत्ति नियंत्रण और एसएलए पारदर्शिता पर्याप्त नहीं हैं; लंबे-संदर्भ दृश्य तर्क विलंब को अभी भी अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

अनुवर्ती अवलोकन बिंदु: V4 का आधिकारिक संस्करण जारी होने के बाद, क्या यह ज्ञान सटीकता और रचनात्मक क्षमताओं के मामले में बंद-स्रोत प्रतिस्पर्धी उत्पादों के करीब पहुंच सकता है; क्या एपीआई सेवा अधिक विस्तृत आवृत्ति नियंत्रण वर्गीकरण और क्षेत्रीय त्वरण नोड्स पेश करेगी; क्या ओपन सोर्स सामुदायिक पारिस्थितिकी तंत्र (फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क, परिनियोजन उपकरण और एजेंट फ्रेमवर्क एकीकरण) एक सकारात्मक फ्लाईव्हील बना सकता है।

खरीद/गोद लेने का जोखिम मूल्यांकन: व्यक्ति और डेवलपर बिना किसी बड़े जोखिम के शून्य लागत पर गलतियाँ करने का प्रयास कर सकते हैं। उद्यम पहले गैर-महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में क्षमताओं की पुष्टि करने और फिर धीरे-धीरे विस्तार करने की सलाह देते हैं। अनुपालन-संवेदनशील उद्योगों में निजीकरण की तैनाती से पहले, शेंगटेंग प्लेटफ़ॉर्म का प्रदर्शन बेंचमार्किंग परीक्षण पूरा किया जाना चाहिए, और एपीआई मॉडल स्विचिंग के कारण व्यापार रुकावट के जोखिम से बचने के लिए मॉडल संस्करण अपडेट क्लॉज को खरीद अनुबंध में लिखा जाना चाहिए।

संबंधित टूल: डीपसीक, चैटजीपीटी

संस्करण जानकारी

• डीपसीक-वी4-प्रो पूर्वावलोकन ：V4 पूर्वावलोकन फ्लैगशिप मॉडल, 1.6T कुल मापदंडों (लगभग 49B सक्रिय) के साथ, नई पीढ़ी के बुनियादी मॉडल की क्षमताओं की ऊपरी सीमा का प्रतिनिधित्व करता है। （2026-04-24）
• डीपसीक-वी4-फ्लैश पूर्वावलोकन ：V4 पूर्वावलोकन संस्करण 284B कुल मापदंडों (लगभग 13B सक्रिय) के साथ एक लागत प्रभावी मॉडल है, जो लागत-प्रभावशीलता और थ्रूपुट पर जोर देता है। （2026-04-24）
• डीपसीक-V3.2 ：सामान्य क्षमताओं को और बढ़ाया जाता है, प्रदर्शन को अत्याधुनिक मॉडलों के मुकाबले बेंचमार्क किया जाता है, और ज्ञान आधार को मई 2025 तक अद्यतन किया जाता है। （2025-12-01）
• डीपसीक-V3.2-एक्सप ：प्रायोगिक पुनरावृत्ति, नए विरल ध्यान तंत्र को सत्यापित करने पर ध्यान केंद्रित कर रही है। （2025-09-29）
• डीपसीक-वी3.1-टर्मिनस ：भाषा की एकरूपता (चीनी और अंग्रेजी के भ्रम को कम करना) और एजेंट क्षमताओं को अनुकूलित करने पर ध्यान दें। （2025-09-22）
• डीपसीक-V3.1 ：तेज़ प्रतिक्रिया और गहरी सोच मोड स्विचिंग का समर्थन करने के लिए एक हाइब्रिड रीजनिंग आर्किटेक्चर का परिचय दिया गया है, और संदर्भ को 128K तक विस्तारित किया गया है। （2025-08-21）
• डीपसीक-आर1-0528 ：R1 को महत्वपूर्ण रूप से उन्नत किया गया है, इसकी तर्क क्षमताओं में काफी सुधार किया गया है, और गणितीय बेंचमार्क (जैसे AIME 2025) पर इसका प्रदर्शन काफी बढ़ाया गया है। （2025-05-28）
• डीपसीक-V3-0324 ：V3 थोड़ा उन्नत संस्करण है जो तर्क, कोड निर्माण और चीनी लेखन क्षमताओं में सुधार करता है। （2025-03-24）
• डीपसीक-आर1 ：रीइन्फोर्समेंट लर्निंग द्वारा संचालित रीजनिंग स्पेशलाइजेशन के प्रमुख संस्करण में उत्कृष्ट गणित, प्रोग्रामिंग और तार्किक तर्क क्षमताएं हैं। （2025-01-20）
• डीपसीक-V3 ：671बी एमओई बेस मॉडल की उत्पादन गति में वी2 की तुलना में काफी सुधार हुआ है, जो बाद की श्रृंखला की नींव रखता है। （2024-12-26）
• डीपसीक-V2.5-1210 ：V2.5 श्रृंखला का अगला उन्नत संस्करण चैट और कोडर क्षमताओं को एकीकृत करता है और अनुकूलन करना जारी रखता है। （2024-12-10）
• डीपसीक-V2.5 ：V2 श्रृंखला फ़्यूज़न संस्करण V2 चैट और कोडर V2 क्षमताओं को एकीकृत करता है। （2024-09-01）
• डीपसीक-V2 ：एक प्रारंभिक महत्वपूर्ण मील का पत्थर MoE आर्किटेक्चर का औपचारिक परिचय है, जो बाद के संस्करण के विकास के लिए एक तकनीकी रोडमैप तैयार करता है। （2024-05-01）