{"id":65713,"date":"2026-04-26T08:09:57","date_gmt":"2026-04-26T05:09:57","guid":{"rendered":"https:\/\/b-share.com\/?p=65713"},"modified":"2026-04-26T08:09:57","modified_gmt":"2026-04-26T05:09:57","slug":"%d7%a2%d7%a0%d7%a7%d7%99%d7%aa-%d7%94%d7%91%d7%99%d7%a0%d7%94-%d7%94%d7%9e%d7%9c%d7%90%d7%9b%d7%95%d7%aa%d7%99%d7%aa-deepseek-%d7%9e%d7%a0%d7%a4%d7%a6%d7%aa-%d7%a9%d7%99%d7%90%d7%99%d7%9d-%d7%94","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/b-share.com\/?p=65713","title":{"rendered":"\u05e2\u05e0\u05e7\u05d9\u05ea \u05d4\u05d1\u05d9\u05e0\u05d4 \u05d4\u05de\u05dc\u05d0\u05db\u05d5\u05ea\u05d9\u05ea DeepSeek \u05de\u05e0\u05e4\u05e6\u05ea \u05e9\u05d9\u05d0\u05d9\u05dd: \u05d4\u05db\u05d9\u05e8\u05d5 \u05d0\u05ea DeepSeek-V4-Pro"},"content":{"rendered":"

\u05e2\u05d5\u05dc\u05dd \u05d4\u05e7\u05d5\u05d3 \u05d4\u05e4\u05ea\u05d5\u05d7 \u05e8\u05d5\u05e2\u05e9 \u05d5\u05d2\u05d5\u05e2\u05e9, \u05de\u05e2\u05d1\u05d3\u05ea \u05d4\u05d1\u05d9\u05e0\u05d4 \u05d4\u05de\u05dc\u05d0\u05db\u05d5\u05ea\u05d9\u05ea \u05d4\u05e1\u05d9\u05e0\u05d9\u05ea DeepSeek \u05e9\u05d7\u05e8\u05e8\u05d4 \u05d1\u05e1\u05d5\u05e3 \u05d4\u05e9\u05d1\u05d5\u05e2 \u05d4\u05d0\u05d7\u05e8\u05d5\u05df \u05d0\u05ea \u05e1\u05d3\u05e8\u05ea \u05d4\u05de\u05d5\u05d3\u05dc\u05d9\u05dd \u05d4\u05d7\u05d3\u05e9\u05d4 \u05e9\u05dc\u05d4, \u05d5\u05d1\u05e8\u05d0\u05e9\u05d4 \u05d4-DeepSeek-V4-Pro<\/a>.<\/p>\n

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\u05d1\u05d9\u05e0\u05d4 \u05de\u05dc\u05d0\u05db\u05d5\u05ea\u05d9\u05ea \u05d3\u05d9\u05e4\u05e1\u05d9\u05e7-DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\n

\u05e2\u05dd \u05d0\u05e8\u05db\u05d9\u05d8\u05e7\u05d8\u05d5\u05e8\u05d4 \u05de\u05e4\u05dc\u05e6\u05ea\u05d9\u05ea \u05d5\u05d9\u05e2\u05d9\u05dc\u05d5\u05ea \u05e9\u05de\u05d5\u05ea\u05d9\u05e8\u05d4 \u05d0\u05ea \u05d4\u05de\u05ea\u05d7\u05e8\u05d9\u05dd \u05de\u05d0\u05d7\u05d5\u05e8, \u05d4\u05de\u05d5\u05d3\u05dc \u05d4\u05d7\u05d3\u05e9 \u05de\u05d1\u05e1\u05e1 \u05d0\u05ea \u05de\u05e2\u05de\u05d3\u05d5 \u05db\u05d7\u05d6\u05e7 \u05d1\u05d9\u05d5\u05ea\u05e8 \u05e9\u05e9\u05d5\u05d7\u05e8\u05e8 \u05d0\u05d9 \u05e4\u05e2\u05dd \u05ea\u05d7\u05ea \u05e8\u05d9\u05e9\u05d9\u05d5\u05df \u05e4\u05ea\u05d5\u05d7, \u05db\u05e9\u05d4\u05d5\u05d0 \u05de\u05e6\u05d9\u05d1 \u05ea\u05d7\u05e8\u05d5\u05ea \u05d9\u05e9\u05d9\u05e8\u05d4 \u05dc\u05de\u05d5\u05d3\u05dc\u05d9\u05dd \u05d4\u05e1\u05d2\u05d5\u05e8\u05d9\u05dd \u05d5\u05d4\u05d9\u05e7\u05e8\u05d9\u05dd \u05d1\u05d9\u05d5\u05ea\u05e8 \u05e9\u05dc OpenAI \u05d5\u05d2\u05d5\u05d2\u05dc.<\/p>\n

1.6 \u05d8\u05e8\u05d9\u05dc\u05d9\u05d5\u05df \u05e4\u05e8\u05de\u05d8\u05e8\u05d9\u05dd \u05d5\u05d7\u05dc\u05d5\u05df \u05d4\u05e7\u05e9\u05e8 \u05e9\u05dc \u05de\u05d9\u05dc\u05d9\u05d5\u05df \u05d8\u05d5\u05e7\u05e0\u05d9\u05dd.<\/h2>\n

\u05d4-DeepSeek-V4-Pro \u05d4\u05d5\u05d0 \u05de\u05d5\u05d3\u05dc \u05de\u05e1\u05d5\u05d2 Mixture-of-Experts (MoE) \u05d4\u05db\u05d5\u05dc\u05dc \u05dc\u05d0 \u05e4\u05d7\u05d5\u05ea \u05de-1.6 \u05d8\u05e8\u05d9\u05dc\u05d9\u05d5\u05df \u05e4\u05e8\u05de\u05d8\u05e8\u05d9\u05dd \u05d1\u05e1\u05da \u05d4\u05db\u05dc, \u05de\u05ea\u05d5\u05db\u05dd 49 \u05de\u05d9\u05dc\u05d9\u05d0\u05e8\u05d3 \u05e4\u05e8\u05de\u05d8\u05e8\u05d9\u05dd \u05e4\u05e2\u05d9\u05dc\u05d9\u05dd \u05d1\u05db\u05dc \u05e8\u05d2\u05e2 \u05e0\u05ea\u05d5\u05df. \u05d4\u05e9\u05d3\u05e8\u05d5\u05d2 \u05d4\u05de\u05e9\u05de\u05e2\u05d5\u05ea\u05d9 \u05d1\u05d9\u05d5\u05ea\u05e8 \u05d4\u05d5\u05d0 \u05d7\u05dc\u05d5\u05df \u05d4\u05d4\u05e7\u05e9\u05e8 (Context Window) \u05d4\u05e2\u05e6\u05d5\u05dd, \u05d4\u05ea\u05d5\u05de\u05da \u05d1-\u05de\u05d9\u05dc\u05d9\u05d5\u05df \u05d8\u05d5\u05e7\u05e0\u05d9\u05dd \u05db\u05e1\u05d8\u05e0\u05d3\u05e8\u05d8.<\/p>\n

\u05db\u05d3\u05d9 \u05dc\u05d4\u05ea\u05de\u05d5\u05d3\u05d3 \u05e2\u05dd \u05db\u05de\u05d5\u05ea \u05d4\u05de\u05d9\u05d3\u05e2 \u05d4\u05d0\u05d3\u05d9\u05e8\u05d4 \u05d4\u05d6\u05d5 \u05de\u05d1\u05dc\u05d9 \u05dc\u05e7\u05e8\u05d5\u05e1, DeepSeek \u05d4\u05e6\u05d9\u05d2\u05d4 \u05d0\u05e8\u05db\u05d9\u05d8\u05e7\u05d8\u05d5\u05e8\u05ea \u05ea\u05e9\u05d5\u05de\u05ea \u05dc\u05d1 \u05d4\u05d9\u05d1\u05e8\u05d9\u05d3\u05d9\u05ea (Hybrid Attention) \u05d4\u05de\u05e9\u05dc\u05d1\u05ea \u05d3\u05d7\u05d9\u05e1\u05d4 \u05d0\u05e7\u05e1\u05d8\u05e8\u05d5\u05d5\u05e0\u05d2\u05e0\u05d8\u05d9\u05ea \u05e9\u05dc \u05d4-KV Cache. \u05d4\u05ea\u05d5\u05e6\u05d0\u05d4: \u05d1\u05d8\u05d9\u05e4\u05d5\u05dc \u05d1\u05d8\u05e7\u05e1\u05d8\u05d9\u05dd \u05d0\u05e8\u05d5\u05db\u05d9\u05dd, \u05d4\u05de\u05d5\u05d3\u05dc \u05e6\u05d5\u05e8\u05da \u05e8\u05e7 27% \u05de\u05db\u05d5\u05d7 \u05d4\u05e2\u05d9\u05d1\u05d5\u05d3 \u05d5-10% \u05de\u05d4\u05d6\u05d9\u05db\u05e8\u05d5\u05df \u05e9\u05d3\u05e8\u05e9\u05d5 \u05d4\u05d3\u05d5\u05e8\u05d5\u05ea \u05d4\u05e7\u05d5\u05d3\u05de\u05d9\u05dd, \u05de\u05d4 \u05e9\u05d4\u05d5\u05e4\u05da \u05d0\u05d5\u05ea\u05d5 \u05dc\u05de\u05d4\u05d9\u05e8 \u05d5\u05d9\u05e2\u05d9\u05dc \u05de\u05e9\u05de\u05e2\u05d5\u05ea\u05d9\u05ea \u05d1\u05d4\u05e8\u05e6\u05ea \u05e1\u05d5\u05db\u05e0\u05d9 AI \u05d0\u05d5\u05d8\u05d5\u05e0\u05d5\u05de\u05d9\u05d9\u05dd.<\/p>\n

\u05d1\u05d9\u05e6\u05d5\u05e2\u05d9 \u05e7\u05e6\u05d4: \u05de\u05dc\u05da \u05d4\u05e7\u05d5\u05d3 \u05d5\u05d4\u05dc\u05d5\u05d2\u05d9\u05e7\u05d4 \u05d4\u05d7\u05d3\u05e9<\/h2>\n

\u05d1\u05d3\u05d9\u05e7\u05d5\u05ea \u05d4\u05d1\u05d9\u05e6\u05d5\u05e2\u05d9\u05dd (Benchmarks) \u05d7\u05d5\u05e9\u05e4\u05d5\u05ea \u05ea\u05de\u05d5\u05e0\u05d4 \u05de\u05e8\u05e9\u05d9\u05de\u05d4: \u05d4-V4-Pro \u05e7\u05d5\u05d8\u05e3 \u05d0\u05ea \u05d4\u05de\u05e7\u05d5\u05dd \u05d4\u05e8\u05d0\u05e9\u05d5\u05df \u05d1\u05d9\u05df \u05d4\u05de\u05d5\u05d3\u05dc\u05d9\u05dd \u05d4\u05e4\u05ea\u05d5\u05d7\u05d9\u05dd \u05d1\u05de\u05d3\u05d3\u05d9 \u05ea\u05db\u05e0\u05d5\u05ea \u05d5\u05de\u05ea\u05de\u05d8\u05d9\u05e7\u05d4. \u05d1\u05de\u05d1\u05d7\u05df \u05d4-LiveCodeBench \u05d4\u05d5\u05d0 \u05d4\u05e9\u05d9\u05d2 \u05e6\u05d9\u05d5\u05df \u05e9\u05dc 93.5%, \u05d5\u05d1\u05de\u05d3\u05d3 \u05d4-SWE-Bench Verified \u05d4\u05de\u05d5\u05d3\u05d3 \u05d9\u05db\u05d5\u05dc\u05d5\u05ea \u05e4\u05ea\u05e8\u05d5\u05df \u05d1\u05e2\u05d9\u05d5\u05ea \u05ea\u05d5\u05db\u05e0\u05d4 \u05d1\u05e2\u05d5\u05dc\u05dd \u05d4\u05d0\u05de\u05d9\u05ea\u05d9, \u05d4\u05d5\u05d0 \u05d4\u05d2\u05d9\u05e2 \u05dc-80.6%, \u05e0\u05ea\u05d5\u05df \u05e9\u05de\u05ea\u05e7\u05e8\u05d1 \u05de\u05d0\u05d5\u05d3 \u05dc\u05d1\u05d9\u05e6\u05d5\u05e2\u05d9\u05dd \u05e9\u05dc GPT-5.5 \u05d5-Claude 4.7.<\/p>\n

\u05d4\u05de\u05d5\u05d3\u05dc \u05de\u05e6\u05d9\u05e2 \u05e9\u05dc\u05d5\u05e9\u05d4 \u05de\u05e6\u05d1\u05d9 \u05d7\u05e9\u05d9\u05d1\u05d4 \u05d4\u05e0\u05d9\u05ea\u05e0\u05d9\u05dd \u05dc\u05d4\u05d2\u05d3\u05e8\u05d4<\/span>:<\/p>\n

    \n
  1. Non-think<\/strong>: \u05dc\u05de\u05e9\u05d9\u05de\u05d5\u05ea \u05d9\u05d5\u05de\u05d9\u05d5\u05de\u05d9\u05d5\u05ea \u05e4\u05e9\u05d5\u05d8\u05d5\u05ea \u05d5\u05ea\u05d2\u05d5\u05d1\u05d5\u05ea \u05de\u05d9\u05d9\u05d3\u05d9\u05d5\u05ea.<\/li>\n
  2. Think High<\/strong>: \u05dc\u05e0\u05d9\u05ea\u05d5\u05d7 \u05dc\u05d5\u05d2\u05d9 \u05de\u05e2\u05de\u05d9\u05e7 \u05d4\u05d3\u05d5\u05e8\u05e9 \u05d6\u05de\u05df \u05e2\u05d9\u05d1\u05d5\u05d3 \u05e0\u05d5\u05e1\u05e3.<\/li>\n
  3. Think Max<\/strong>: \u05dc\u05e4\u05ea\u05e8\u05d5\u05df \u05d1\u05e2\u05d9\u05d5\u05ea \u05de\u05d5\u05e8\u05db\u05d1\u05d5\u05ea \u05d1\u05de\u05d9\u05d5\u05d7\u05d3 \u05d1\u05de\u05d3\u05e2\u05d9\u05dd \u05de\u05d3\u05d5\u05d9\u05e7\u05d9\u05dd \u05d5\u05d4\u05e0\u05d3\u05e1\u05d4.<\/li>\n<\/ol>\n

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