DeepSeek v4 PRO berjalan di DwarfStar di Stasiun DGX.
Dapat melaju lebih cepat, sudah mencapai puncak 50 t/s tanpa DSpark: alokasi VRAM/RAM dinamis dari para ahli berdasarkan statistik sebelumnya, pengisian awal 4k t/s pada bongkahan besar. Streaming lapisan utama VRAM/RAM. Inferensi RAM/VRAM campuran memerlukan kehati-hatian.
Deepseek baru saja memberikan sesuatu yang orang lain kenakan biaya $200 per bulan.
Umpan Anda menyebutnya sebagai agen pengkodean sumber terbuka. Tidak. Mereka memanfaatkan sumber terbuka. Harness adalah segalanya di sekitar model: alat apa yang didapat, loop apa yang dijalankannya, apa yang masuk ke dalam konteks, apa
Agen otonom gagal ketika perintah menjadi terlalu pendek (Brevity Bias) atau ketika penulisan ulang…
Agen otonom gagal ketika perintah menjadi terlalu pendek (Brevity Bias) atau ketika penulisan ulang memori berulang menghapus akumulasi pengalaman (Context Collapse). Stanford dan SambaNova menerbitkan Agentic Context Engineering (ACE, ICLR 2026) untuk mengatasi masalah ini tanpa memperbarui bobot model.
API: Pengembang mendapatkan akses yang sama
Untuk pengembang, juga menyediakan DeepSeek-V4-Flash melalui API-nya. Pengaturan dasarnya adalah: → Masuk ke panel Manajemen API → Pilih mode Resmi → Pilih Akses Penuh → Buat Kunci API → Salin
Sudah sampai ujung arsip
Semua deepseek