DeepSeek / Обновления
DeepSeek V4 Preview Release стал новым крупным этапом после ветки DeepSeek-V3.2. В этом выпуске компания представила две модели: DeepSeek-V4-Pro и DeepSeek-V4-Flash.
DeepSeek-V3.2 стала полноценным продолжением экспериментальной версии DeepSeek-V3.2-Exp и одним из самых важных релизов компании в направлении агентных моделей. Если V3.2-Exp проверяла эффективность DeepSeek Sparse Attention и работу с длинным контекстом, то DeepSeek-V3.
DeepSeek-V3.2-Speciale вышла вместе с DeepSeek-V3.2, но была рассчитана на другой сценарий использования. Если обычная V3.2 стала более сбалансированной reasoning-first моделью для агентных задач, инструментов и повседневной работы, то версия Speciale получила акцент на максимальные способности рассуждения.
DeepSeek-V3.2-Exp стала экспериментальным релизом, построенным на базе DeepSeek-V3.1-Terminus. Главная задача этой версии — проверить новый механизм DeepSeek Sparse Attention, который должен сделать работу с длинным контекстом более эффективной.
DeepSeek-V3.1-Terminus стала стабилизирующим обновлением ветки DeepSeek-V3.1. Если V3.1 была важна как переход к гибридной модели с режимами Think и Non-Think, то версия Terminus была сосредоточена на доводке качества, исправлении заметных проблем и повышении надёжности в практическом использовании.
DeepSeek-V3.1 стала важным переходным релизом, который сама компания описала как первый шаг к эпохе агентов. Главная особенность модели — гибридный режим работы: DeepSeek-V3.1 может отвечать как в обычном быстром режиме, так и в режиме более глубокого рассуждения.
DeepSeek-R1-0528 стала крупным обновлением reasoning-модели DeepSeek-R1. Если первая версия R1 сделала DeepSeek заметным игроком в сегменте моделей рассуждения, то выпуск 0528 был направлен на доводку этой ветки: улучшение качества ответов, снижение галлюцинаций, усиление программирования и расширение прикладных возможностей для разработчиков.
DeepSeek-V3-0324 стала крупным обновлением базовой ветки DeepSeek-V3. Если первая версия V3 заложила основу нового поколения моделей DeepSeek, то выпуск 0324 заметно усилил её практические возможности: рассуждение, программирование, фронтенд-разработку, работу с инструментами и качество ответов в прикладных сценариях.
DeepSeek-R1 стала одним из самых заметных релизов DeepSeek и главным выпуском компании в направлении моделей рассуждения.
DeepSeek App стала важным продуктовым выпуском, который вывел DeepSeek за пределы аудитории разработчиков и пользователей API. Если предыдущие релизы были сосредоточены вокруг моделей, архитектуры и технических возможностей, то приложение сделало DeepSeek более доступным для массового пользователя.
DeepSeek-V3 стала одним из ключевых релизов в истории компании и первым крупным шагом DeepSeek к моделям нового поколения. В отличие от финального обновления V2.5, это была уже не доработка прежней ветки, а полноценный переход к более масштабной архитектуре.
DeepSeek-V2.5-1210 стала финальным обновлением ветки DeepSeek-V2.5. Эта версия закрыла этап, в котором компания развивала универсальную модель, объединяющую возможности чатового ассистента и инструмента для программирования. Если исходная DeepSeek-V2.
DeepSeek-R1-Lite-Preview стала первым публичным шагом DeepSeek в сторону моделей с усиленным рассуждением. Если DeepSeek-V2.
DeepSeek-V2.5 стала одним из важных переходных релизов в развитии линейки DeepSeek. Эта модель объединила возможности DeepSeek-V2-0628 и DeepSeek-Coder-V2-0724, то есть фактически собрала в одном выпуске сильные стороны обычной чат-модели и специализированной модели для программирования.