Date de sortie de DeepSeek V4 cette semaine ? Multimodal natif et pas besoin de Nvidia
La sortie de DeepSeek V4 est prévue cette semaine. Avec des capacités multimodales natives et une optimisation poussée pour les puces d'IA nationales, il contourne Nvidia pour redéfinir l'économie de l'IA.
Le moment d'être à nouveau témoin de l'histoire approche. Un an après que le R1 ait ébranlé la communauté mondiale de l'IA, DeepSeek s'apprête enfin à dévoiler le mystère de V4. Selon le Financial Times et de multiples sources fiables, DeepSeek V4 devrait faire ses débuts officiels cette semaine.
Cette fois, DeepSeek ne se contente pas d'ajouter plus de paramètres pour le raisonnement ; il effectue un changement stratégique dans l'architecture sous-jacente.
Contourner Nvidia : le moment "Spoutnik" de l'IA chinoise
La nouvelle la plus choquante pour l'industrie est que, lors du développement de DeepSeek V4, il n'a pas donné la priorité à l'optimisation pour les puces Nvidia, comme le veut la norme industrielle. Au lieu de cela, il a choisi un couplage profond avec les fabricants nationaux de puces d'IA. Cela signifie que l'IA chinoise évolue de "l'exécution de vos propres modèles sur les puces des autres" à "l'exécution des modèles les plus performants sur vos propres puces".
Alors que la Silicon Valley est toujours aux prises avec les quotas de H100, DeepSeek a prouvé que l'innovation architecturale et l'efficacité de l'ingénierie peuvent combler le fossé générationnel du matériel.
Multimodal natif : compléter la pièce finale
Les modèles DeepSeek précédents étaient relativement faibles dans la génération d'images et de vidéos. V4 sera un grand modèle multimodal natif. Cela signifie qu'il peut simultanément comprendre et générer du texte, des images et des vidéos, atteignant des niveaux supérieurs en matière de cohérence logique.
Selon des données de test divulguées de V4 Lite (nom de code seallion-lite), sa qualité de génération d'images SVG sans activer le mode de pensée a déjà dépassé la plupart des modèles propriétaires sur le marché.
Avantage de prix de 50x : la fin de l'hégémonie du calcul ?
Des sources ont révélé que grâce à des technologies noires comme mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) et Engram (Conditional Memory), le coût d'inférence de V4 sera près de 50 fois moins cher que les modèles de pointe actuels. Si ces données s'avèrent exactes, Wall Street devra réévaluer si ces dizaines de milliards de dollars d'investissements dans l'infrastructure d'IA en valent vraiment la peine.
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