In termini di prestazioni, la V4 rappresenta, forse sorprendentemente, un enorme passo avanti rispetto alla R1 e sembra essere una valida alternativa a quasi tutti gli ultimi modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni. Secondo i risultati condivisi dall’azienda, sui benchmark chiave, DeepSeek v4-Pro compete con i principali modelli closed source, eguagliando le prestazioni di Cloud-Opus-4.6 di Anthropic, GPT-5.4 di OpenAI e Gemini-3.1 di Google. E rispetto ad altri modelli open source, come QUEN-3.5 di Alibaba o GLM-5.1 di Z.AI, DeepSeek v4 li supera tutti in termini di codifica, matematica e problemi STEM, rendendolo uno dei modelli open source più robusti mai rilasciati.
DeepSeek afferma inoltre che V4-Pro ora si colloca tra i modelli open source più forti nei benchmark per le attività di codifica ad agenti e si comporta bene in altri test che misurano la capacità di completare problemi a più fasi. Secondo i risultati del benchmarking condivisi dall’azienda, anche le sue capacità di scrittura e la conoscenza del mondo sono leader nel settore.
In un rapporto tecnico pubblicato insieme al modello, DeepSeek ha condiviso i risultati di un sondaggio interno condotto su 85 sviluppatori esperti: oltre il 90% ha incluso il V4-Pro tra i modelli di punta per le attività di codifica.
DeepSeek afferma di aver ottimizzato la V4 specificamente per i framework di agenti più diffusi come Cloudflare, OpenClaw e CodeBuddy.
2. Fornisce un nuovo approccio all’efficienza della memoria.
Una delle innovazioni chiave della V4 è la sua finestra di contesto più lunga: la quantità di testo che il modello può elaborare contemporaneamente. Entrambe le versioni possono gestire 1 milione di token, il che è sufficiente per tutte e tre le versioni signore degli anelli E lo hobbit Giunto. L’azienda afferma che questa dimensione della finestra di riferimento è ora quella predefinita in tutti i servizi DeepSeek e corrisponde alla dimensione offerta dalle versioni all’avanguardia di modelli come Gemini e Cloud.
Ma è importante sapere che non solo DeepSeek ha fatto questo salto, ma Come Ha fatto proprio questo. V4 apporta modifiche architetturali significative rispetto ai modelli precedenti dell’azienda, in particolare nel meccanismo di attenzione, che presenta modelli di intelligenza artificiale che aiutano a comprendere ogni parte del messaggio in relazione al resto. Man mano che il testo diventa più lungo, questi confronti diventano molto più costosi, rendendo l’attenzione uno dei principali colli di bottiglia per i modelli a contesto lungo.
