DeepSeek

DeepSeek: Гиперэффективный логический вывод и обзор топологии (2026)

По состоянию на январь 2026 года DeepSeek оптимизировал свои версии V3.2 и R1 для фокусировки на масштабировании во время инференса. Используя Group Relative Policy Optimization (GRPO), модель R1 самокорректируется и адаптирует стратегии при выполнении сложных задач логического вывода, достигая уровня золотой медали на IMO без использования размеченных человеком трасс рассуждений 📑.

Основные технические компоненты

Архитектура 2026 года внедряет mHC для устранения разрыва между шириной и глубиной модели, обеспечивая сохранение сигнала в циклах логического вывода глубиной до 1000 слоев.

• Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): Структурное обновление, выпущенное в январе 2026 года, которое использует проекции Sinkhorn-Knopp для обеспечения двойной стохастичности на остаточных путях, предотвращая численный взрыв в крупных кластерах MoE 📑.
• Операционный сценарий: Эмерджентная верификация кода:
  Входные данные: Промпт с высокой сложностью рефакторинга архитектуры + блоки устаревшего кода 📑.
  Процесс: Модель активирует 'Режим размышления' (deepseek-reasoner), генерируя внутренний CoT (reasoning_content). Она выполняет итеративную саморефлексию и виртуальные тесты исполнения с использованием KV-кэша, оптимизированного с помощью MLA [Inference].
  Выходные данные: Рефакторинг кода с показателем успешности более 49,2% на SWE-bench Verified, превосходя o1-1217 📑.
• MLA (Multi-head Latent Attention): Низкоранговая компрессия сокращает объем памяти KV-кэша с O(d_model) до O(d_latent), позволяя обрабатывать контекст размером 128K с минимальными затратами VRAM 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Инфраструктура и ценообразование API

DeepSeek продолжает разрушать рынок агрессивным ценообразованием, сохраняя 10-кратное преимущество в эффективности затрат по сравнению с западными лидерами отрасли.

• Ценообразование API (V3): Стандартные тарифы составляют ~$0,28 за 1 млн входных токенов и ~$0,42 за 1 млн выходных токенов. Кэширование контекста (Cache Hit) обеспечивает дополнительную экономию до 80% 📑.
• Эффективность обучения: Сообщается, что версии V3/V3.2 были разработаны всего за ~$5,58 млн с использованием 2048 GPU H800 — это лишь малая часть вычислительных ресурсов, затраченных на GPT-5 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Стабильность mHC при масштабировании: Следить за нормами градиентов во время тонкой настройки длинного контекста, чтобы убедиться, что mHC предотвращает нестабильное поведение, наблюдаемое в неограниченных гиперсвязях [Inference].
• Читаемость логического вывода: Использовать API-эндпоинт deepseek-reasoner для разделения reasoning_content и окончательного ответа, обеспечивая логирование CoT для отладки и аудита 📑.
• Пропускная способность MLA: Бенчмаркинг эффективности операции 'Absorb' на кластерах H100/H200 для подтверждения сокращения матричных умножений с трех до двух во время инференса 🧠.
• Потери при квантизации: Аудит точности 4-битной и 8-битной FP для моделей, дистиллированных из R1 (1,5B–70B), чтобы гарантировать сохранение точности математических и логических операций при развертывании на периферийных устройствах 📑.