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DeepSeek setzt die großen US-Anbieter über aggressive Preisstrukturen und offene Gewichte unter Druck. Die Kombination aus enormer Parametermenge, hoher Effizienz bei langen Kontexten und offener MIT-Lizenz senkt die Hürden für lokale Hostings und kostensensible Enterprise-Workflows erheblich.
Mit V4-Pro und V4-Flash verfeinert DeepSeek die Mixture-of-Experts-Architektur gezielt bei Inferenzkosten und Speicherbedarf (KV-Cache). Simon Willison hebt hervor, dass V4-Flash selbst Kleinstmodelle wie GPT-5.4 Nano im Preis unterbietet, während V4-Pro deutlich günstiger als Sonnet 4.6 oder Gemini 3.1 Pro operiert. Trotz minimalem Leistungsrückstand auf die absolute Leistungsspitze bietet die Modellfamilie ein bisher unerreichtes Preis-Leistungs-Verhältnis für Open-Weights-LLMs.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Artikel:DeepSeek AI
DeepSeek hat die Preview-Version von DeepSeek-V4 als Open Source freigegeben. Die Modellreihe umfasst die Varianten DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4-Flash, bietet standardmäßig ein Kontextfenster von einer Million Tokens und bringt neue Architekturen zur Rechenzeit- und Speicheroptimierung mit.
Link:deepseek-ai
DeepSeek hat die Modelldokumentation und Gewichte für DeepSeek-V4-Pro-DSpark auf Hugging Face bereitgestellt. Es handelt sich um das MoE-Modell DeepSeek-V4-Pro mit einem integrierten Modul für spekulative Dekodierung (DSpark) zur Beschleunigung der Inferenz.
Link:deepseek-ai
DeepSeek-AI hat DeepSeek-V4-Flash-0731 offiziell auf Hugging Face veröffentlicht. Das 304-Milliarden-Parameter-Modell ersetzt die Preview-Version und bringt integrierte spekulative Decodierung (DSpark) sowie deutlich verbesserte Agenten-Fähigkeiten mit.
Link:deepseek-ai
DeepSeek-V4-Flash-0731 ist ein Mixture-of-Experts-Sprachmodell mit 13 Milliarden aktiven Parametern und einem Kontextfenster von rund einer Million Tokens. Der Modellkatalog von NVIDIA Build listet die Spezifikationen, Architektureigenschaften und Benchmarks für Coding- und Agenten-Workflows.
Link:Tencent Hy Team
Das Tencent Hy Team hat Hy4-preview als quelloffenes Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit 770 Milliarden Gesamtparametern und 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token vorgestellt. Das Flaggschiff-Modell bietet ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und wurde für Aufgaben in Softwareentwicklung, Büroarbeit und wissenschaftlicher Forschung optimiert.
X-Post:Mia
DeepSeek hat die offiziellen Modellgewichte von DeepSeek-V4-Flash-0731 unter MIT-Lizenz auf Hugging Face bereitgestellt. Das Modell löst die Preview-Version ab, bringt verbesserte Agenten-Fähigkeiten mit und verfügt über ein integriertes Modul für Speculative Decoding.
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