Question 1

Kapan tanggal rilis pasti DeepSeek V4?

Accepted Answer

DeepSeek V4 telah resmi dirilis pada 24 April. Untuk detailnya, silakan lihat laporan kami.

Question 2

Apakah DeepSeek V4 benar-benar sumber terbuka?

Accepted Answer

Ya, rumor menunjukkan lisensi Apache 2.0 dengan bobot terbuka penuh, melanjutkan tradisi sumber terbuka DeepSeek. Baca tentang repositori GitHub yang bocor.

Question 3

Apa itu nama kode "MODEL1" yang bocor?

Accepted Answer

"MODEL1" adalah nama kode internal yang ditemukan dalam kebocoran GitHub, diyakini sebagai versi coding khusus dari DeepSeek V4.

Question 4

Berapa biaya API DeepSeek V4?

Accepted Answer

Perkiraan menyarankan ~$0.10-$0.14 per juta token, membuatnya ~97% lebih murah daripada GPT-5. Periksa panduan harga API kami.

Question 5

Bagaimana cara bergabung dengan daftar tunggu DeepSeek V4?

Accepted Answer

Daftar melalui situs web resmi DeepSeek atau formulir notifikasi kami untuk mendapatkan peringatan akses awal.

Question 6

Berapa jumlah parameter DeepSeek V4?

Accepted Answer

Ini menggunakan arsitektur MoE (Mixture of Experts) parameter 1 Triliun yang besar, tetapi dengan hanya ~32-40B parameter aktif per token untuk efisiensi tinggi.

Question 7

Apa itu "Memori Engram" di V4?

Accepted Answer

Mekanisme memori bersyarat revolusioner yang memungkinkan jendela konteks yang efektif tak terbatas dengan mengambil memori dalam waktu O(1). Pelajari lebih lanjut tentang Memori Engram.

Question 8

Apa itu mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections)?

Accepted Answer

Inovasi arsitektur yang menstabilkan pelatihan untuk model triliunan parameter dengan membatasi aliran informasi secara geometris. Baca pembahasan mendalam kami tentang Arsitektur mHC.

Question 9

Apa itu DeepSeek Sparse Attention (DSA)?

Accepted Answer

Teknik yang mengurangi biaya komputasi hingga ~50% sambil mendukung jendela konteks melebihi 1 juta token.

Question 10

Apakah DeepSeek V4 memiliki penalaran "Sistem 2"?

Accepted Answer

Ya, dilaporkan fitur mekanisme "jeda dan berpikir" (Chain of Thought) mirip dengan OpenAI o1, memungkinkannya untuk merencanakan sebelum menjawab.

Question 11

DeepSeek V4 vs. GPT-5: Mana yang lebih baik?

Accepted Answer

Sementara GPT-5 adalah model padat yang kuat, DeepSeek V4 menawarkan penalaran yang sebanding dengan biaya 1/10 dan termasuk fleksibilitas bobot terbuka. Lihat perbandingan lengkap V4 vs GPT-5.

Question 12

Apakah DeepSeek V4 lebih baik dalam coding daripada Claude 4.5?

Accepted Answer

Benchmark yang bocor menunjukkan V4 mencetak 96.5% di HumanEval, berpotensi melampaui Claude 4.5 dan GPT-5 dalam tugas coding tertentu. Lihat benchmark yang bocor.

Question 13

Bisakah DeepSeek V4 memperbaiki bug di seluruh repositori?

Accepted Answer

Ya, jendela konteks dan kemampuan penalaran yang besar memungkinkannya untuk menganalisis basis kode lengkap untuk perbaikan bug tingkat repo.

Question 14

DeepSeek V4 vs V3: Apa peningkatannya?

Accepted Answer

V4 menambahkan multimodalitas asli, Memori Engram (konteks tak terbatas), dan lonjakan 40% dalam benchmark penalaran dibandingkan V3.

Question 15

Apakah mendukung input/output gambar?

Accepted Answer

V4 secara asli multimodal, dilatih pada kode, teks, dan gambar secara bersamaan, mampu memahami tangkapan layar UI dan memperkirakan kode.

Question 16

Bisakah saya menjalankan DeepSeek V4 secara lokal?

Accepted Answer

Ya, versi terkuantisasi (4-bit/8-bit) dirancang untuk berjalan pada perangkat keras konsumen kelas atas seperti dual NVIDIA RTX 4090. Baca panduan penyebaran lokal kami.

Question 17

Apa persyaratan perangkat keras untuk inferensi lokal?

Accepted Answer

Versi 67B membutuhkan ~24GB VRAM. Model MoE 1T lengkap membutuhkan kluster tingkat perusahaan atau kuantisasi yang signifikan.

Question 18

Apakah berjalan di Apple Silicon (Mac M3/M4)?

Accepted Answer

Versi GGUF yang dioptimalkan diharapkan mendukung Mac Studio/Pro dengan memori terpadu tinggi (64GB+).

Question 19

Berapa ukuran jendela konteks?

Accepted Answer

Standar adalah 128k, tetapi versi Engram mendukung 1M+ hingga efektif tak terbatas token.

Question 20

Apakah ada batas tarif untuk versi gratis?

Accepted Answer

Obrolan web diharapkan memiliki tingkat gratis yang murah hati (sekitar 50 pesan/jam), dengan tingkat berbayar untuk batas yang lebih tinggi.

Question 21

Apakah mendukung Python dan Rust?

Accepted Answer

Ini adalah SOTA (State of the Art) untuk Python, Rust, C++, dan JavaScript, dilatih pada korpus kode khusus yang besar. Lihat panduan coding kami.

Question 22

Bisakah saya menggunakannya dengan VS Code atau Cursor?

Accepted Answer

Ya, sepenuhnya kompatibel dengan Cursor, Continue.dev, dan asisten coding AI lainnya melalui kunci API.

Question 23

Apakah data pengguna digunakan untuk pelatihan?

Accepted Answer

Data API TIDAK dilatih secara default. Data obrolan web dapat digunakan kecuali memilih keluar.

Question 24

Apakah memiliki optimasi bahasa Mandarin?

Accepted Answer

DeepSeek V4 memiliki pemahaman dan generasi bahasa Mandarin terkemuka di industri, mengungguli model barat.

Question 25

Apakah ada Aplikasi Seluler resmi?

Accepted Answer

Ya, aplikasi resmi untuk iOS dan Android diharapkan diluncurkan bersama model.

FAQ DeepSeek V4

FAQ DeepSeek V4