Question 1

Quelle est la date de sortie exacte de DeepSeek V4 ?

Accepted Answer

Prévue mars 2026, probablement vers la mi-mars ou la fin mars. Voir notre analyse de la date de sortie pour plus de détails.

Question 2

DeepSeek V4 est-il vraiment open source ?

Accepted Answer

Oui, les rumeurs indiquent une licence Apache 2.0 avec des poids entièrement ouverts, poursuivant la tradition open source de DeepSeek. Lisez à propos du dépôt GitHub fuité.

Question 3

Quel est le nom de code "MODEL1" fuité ?

Accepted Answer

"MODEL1" est le nom de code interne trouvé dans les fuites GitHub, supposé être la version de codage spécialisée de DeepSeek V4.

Question 4

Combien coûtera l'API DeepSeek V4 ?

Accepted Answer

Les estimations suggèrent ~$0.10-$0.14 par million de tokens, ce qui le rend ~97% moins cher que GPT-5. Consultez notre guide de tarification API.

Question 5

Comment rejoindre la liste d'attente DeepSeek V4 ?

Accepted Answer

Inscrivez-vous via le site officiel de DeepSeek ou notre formulaire de notification pour obtenir des alertes d'accès anticipé.

Question 6

Quel est le nombre de paramètres de DeepSeek V4 ?

Accepted Answer

Il utilise une architecture massive de 1 Trillion de paramètres MoE (Mixture of Experts), mais avec seulement ~32-40B paramètres actifs par token pour une haute efficacité.

Question 7

Qu'est-ce que la "Mémoire Engram" dans V4 ?

Accepted Answer

Un mécanisme de mémoire conditionnelle révolutionnaire qui permet une fenêtre contextuelle effectivement infinie en récupérant des souvenirs en temps O(1). En savoir plus sur la Mémoire Engram.

Question 8

Qu'est-ce que mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) ?

Accepted Answer

Une innovation architecturale qui stabilise l'entraînement pour les modèles à un billion de paramètres en contraignant géométriquement le flux d'information. Lisez notre analyse approfondie sur l'Architecture mHC.

Question 9

Qu'est-ce que DeepSeek Sparse Attention (DSA) ?

Accepted Answer

Une technique qui réduit les coûts de calcul de ~50% tout en supportant des fenêtres contextuelles dépassant 1 million de tokens.

Question 10

DeepSeek V4 a-t-il un raisonnement "Système 2" ?

Accepted Answer

Oui, il comporterait un mécanisme de "pause et réflexion" (Chain of Thought) similaire à o1 d'OpenAI, lui permettant de planifier avant de répondre.

Question 11

DeepSeek V4 vs GPT-5 : Lequel est meilleur ?

Accepted Answer

Bien que GPT-5 soit un modèle dense puissant, DeepSeek V4 offre un raisonnement comparable à 1/10 du coût et inclut la flexibilité des poids ouverts. Voir la comparaison complète V4 vs GPT-5.

Question 12

DeepSeek V4 est-il meilleur en codage que Claude 4.5 ?

Accepted Answer

Les benchmarks fuités montrent V4 marquant 96.5% sur HumanEval, surpassant potentiellement Claude 4.5 et GPT-5 dans des tâches de codage spécifiques. Voir les benchmarks fuités.

Question 13

DeepSeek V4 peut-il corriger des bugs sur un dépôt entier ?

Accepted Answer

Oui, sa fenêtre contextuelle massive et ses capacités de raisonnement lui permettent d'analyser des bases de code complètes pour la correction de bugs au niveau du dépôt.

Question 14

DeepSeek V4 vs V3 : Quelle est la mise à jour ?

Accepted Answer

V4 ajoute la multimodalité native, la Mémoire Engram (contexte infini) et un saut de 40% dans les benchmarks de raisonnement par rapport à V3.

Question 15

Supporte-t-il l'entrée/sortie d'images ?

Accepted Answer

V4 est nativement multimodal, entraîné sur le code, le texte et les images simultanément, capable de comprendre les captures d'écran d'interface utilisateur et d'estimer le code.

Question 16

Puis-je exécuter DeepSeek V4 localement ?

Accepted Answer

Oui, les versions quantifiées (4-bit/8-bit) sont conçues pour fonctionner sur du matériel grand public haut de gamme comme deux NVIDIA RTX 4090. Lisez notre guide de déploiement local.

Question 17

Quelles sont les exigences matérielles pour l'inférence locale ?

Accepted Answer

La version 67B nécessite ~24GB de VRAM. Le modèle MoE 1T complet nécessite des clusters de niveau entreprise ou une quantification significative.

Question 18

Fonctionne-t-il sur Apple Silicon (Mac M3/M4) ?

Accepted Answer

Les versions GGUF optimisées devraient supporter Mac Studio/Pro avec une mémoire unifiée élevée (64GB+).

Question 19

Quelle est la taille de la fenêtre contextuelle ?

Accepted Answer

Le standard est de 128k, mais les versions Engram supportent 1M+ jusqu'à des tokens effectivement infinis.

Question 20

Y a-t-il une limite de taux pour la version gratuite ?

Accepted Answer

Le chat web devrait avoir un niveau gratuit généreux (env. 50 msg/heure), avec des niveaux payants pour des limites plus élevées.

Question 21

Supporte-t-il Python et Rust ?

Accepted Answer

Il est SOTA (State of the Art) pour Python, Rust, C++ et JavaScript, entraîné sur un corpus de code spécialisé massif. Voir notre guide de codage.

Question 22

Puis-je l'utiliser avec VS Code ou Cursor ?

Accepted Answer

Oui, il est entièrement compatible avec Cursor, Continue.dev et d'autres assistants de codage IA via clé API.

Question 23

Les données utilisateur sont-elles utilisées pour l'entraînement ?

Accepted Answer

Les données API ne sont PAS utilisées pour l'entraînement par défaut. Les données de chat web peuvent être utilisées sauf exclusion.

Question 24

A-t-il une optimisation pour la langue chinoise ?

Accepted Answer

DeepSeek V4 a une compréhension et une génération de la langue chinoise de premier plan, surpassant les modèles occidentaux.

Question 25

Y a-t-il une application mobile officielle ?

Accepted Answer

Oui, une application officielle pour iOS et Android devrait être lancée avec le modèle.

Fonctionnalité	DeepSeek V3	DeepSeek V4	GPT-5.2	Claude 4.5	Gemini 3 Pro
Fenêtre de Contexte	128k	Infinie	2M	1M	10M
Architecture	MoE	MHC	MoE	Dense	MoE
Mécanisme de Mémoire	KV Cache	Engram	KV Cache	KV Cache	KV Cache
Date de Sortie	Jan 2024	Apr 2026	Late 2025	Mid 2025	Late 2025

Fonctionnalité	DeepSeek V3	DeepSeek V4	GPT-5.2	Claude 4.5	Gemini 3 Pro
Fenêtre de Contexte	128k	Infinie	2M	1M	10M
Architecture	MoE	MHC	MoE	Dense	MoE
Mécanisme de Mémoire	KV Cache	Engram	KV Cache	KV Cache	KV Cache
Date de Sortie	Jan 2024	Apr 2026	Late 2025	Mid 2025	Late 2025

DeepSeek V4 : Le Monstre du Code Propulsé par Engram Arrive en Apr 2026

Pourquoi DeepSeek V4 ?

Super Coding Ability

Engram Architecture

Extreme Performance

Open Source Commitment

Ultra Low Cost

Chinese Optimization

Spécifications Techniques

Dernières nouvelles

Lancement du Gray Release Limité pour DeepSeek V4 : 1 Million de Contexte et Mise à Jour des Connaissances Imminentes

DeepSeek V4 : un billion de paramètres, multimodal et pivot vers Huawei Ascend

Fuite de DeepSeek V4 Canary : Mode rapide vs Mode expert et la révélation du contexte de 2,6 M

FAQ DeepSeek V4