Իր երկար սպասված V4 մեծ լեզվական մոդելի ներկայացումից ընդամենը մի քանի օր անց, չինական DeepSeek արհեստական բանականության (ԱԲ) լաբորատորիան շաբաթ օրը հայտարարեց իր բոլոր API ծառայությունների գների մասշտաբային նվազեցման մասին։ Քեշավորված մուտքային տվյալների արժեքը նվազել է մինչև նախնական գնի մեկ տասներորդը, իսկ առաջատար V4-Pro մոդելը ստացել է ժամանակավոր 75% զեղչ, որը գործում է մինչև մայիսի 5-ը, գրում է Technology Review-ն:

Համակցված զեղչերը նվազեցնում են V4-Pro-ի քեշավորված մուտքային տվյալների գինը մինչև ընդամենը 0,025 յուան (մոտ $0,0036) մեկ միլիոն թոքենի համար, մինչդեռ ակցիայի շրջանակներում մուտքային և ելքային տվյալների ստանդարտ գները համապատասխանաբար 3 և 6 յուան են՝ մեկ միլիոն թոքենի դիմաց: Այս գնագոյացումը DeepSeek-ի առաջարկը զգալիորեն էժան է դարձնում արևմտյան մրցակիցներից։ Ըստ OpenRouter-ի տվյալների Anthropic-ի Claude Opus, OpenAI-ի GPT-5.4 և Google-ի Gemini 3.1 Pro մոդելների ելքային տվյալների արժեքը տատանվում է $12-ից $25-ի սահմաններում՝ մեկ միլիոն թոքենի համար:

AI գնային պատերազմի նոր ճակատը

Ապրիլի 24-ին DeepSeek-ը թողարկեց V4-Pro և V4-Flash մոդելները նախնական հասանելիության ռեժիմում. սա հայչժոույան ստարտափի առաջին խոշոր թողարկումն է անցյալ տարվա դեկտեմբերին V3.2-ի հայտնվելուց հետո: V4-Pro-ն, որն ունի ընդհանուր 1,6 տրիլիոն պարամետր և 49 միլիարդ ակտիվ պարամետր մեկ հաշվարկային փուլի համար, շուկայում հասանելի բաց կոդով (open-weights) ամենամեծ մոդելն է, մինչդեռ V4-Flash-ն առաջարկում է ավելի կոմպակտ տարբերակ՝ 284 միլիարդ պարամետրով:

Նույնիսկ մինչ լրացուցիչ զեղչերի կիրառումը, V4-Pro-ի ստանդարտ սակագները ($1,74 մուտքային և $3,48 ելքային մեկ միլիոն թոքենի համար) արդեն անհամեմատ ցածր էին մրցակիցների սակագներից. ըստ Yahoo Tech-ի՝ դրանք մոտ 98%-ով էժան էին OpenAI-ի GPT-5.5 Pro-ից: Գների նվազեցման վերջին փուլն է՛լ ավելի մեծացրեց այս անդունդը: Այս տարի AI ոլորտում հաշվողական հզորությունների ծախսերի ընդհանուր աճի ֆոնին, DeepSeek V4-ը կրկին լիարժեքորեն մարմնավորեց «AI-ի գների նվազեցման» հայեցակարգը, հայտնում է Gelonghui-ն:

Աշխատում է Huawei-ի հիմքով

DeepSeek-ը հայտնել է, որ V4-ն աշխատում է Huawei Ascend սարքավորումների վրա, այլ ոչ թե Nvidia չիպերի, և CNN-ն սա անվանել է պոտենցիալ ավելի կարևոր իրադարձություն, քան հենց մոդելի արտադրողականությունը: Counterpoint Research-ի AI գծով գլխավոր վերլուծաբան Վեյ Սունը CNN-ին ասել է, որ սա «հնարավորություն է ընձեռում մշակել և ներդնել AI համակարգեր՝ առանց բացառապես Nvidia-ից կախվածության մեջ լինելու», ինչը կարող է արագացնել թե՛ ներքին տեխնոլոգիական ներդրումը, թե՛ համաշխարհային առաջընթացը AI ոլորտում:

Ուշադրության է արժանի նաև նոր մոդելի արդյունավետությունը: Ըստ MIT Technology Review-ի՝ մեկ միլիոն թոքեն կոնտեքստային պատուհանի դեպքում V4-Pro-ն սպառում է իր նախորդի՝ V3.2-ի համար պահանջվող հաշվողական ռեսուրսների միայն 27%-ը: Իր տեխնիկական հոդվածում DeepSeek-ն ընդունել է, որ V4-ը «փոքր-ինչ զիջում է GPT-5.4-ին և Gemini 3.1 Pro-ին»՝ առաջատար մոդելներից հետ մնալով մոտ երեքից վեց ամիս: