DeepSeek-V4 บริบท 1M × BibiGPT

DeepSeek ปล่อยซีรีส์ V4 — Pro (คุณภาพสูง) และ Flash (ความเร็วสูง) — บน Hugging Face ต้นเดือนพฤษภาคม 2026 สถาปัตยกรรมเป็น Mixture-of-Experts 1.6T รวม / 49B แอคทีฟ พร้อมหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น — เพิ่มขึ้น 7.8× จาก 128k ของ V3 น้ำหนักโอเพนวันเดียวกัน ท่อสรุปหลายภาษาของ BibiGPT มี DeepSeek เป็น backbone บริบทยาวให้จัดเส้นทางได้อยู่แล้ว

เปิดตัว · 2026-05 1.6T MoE · 49B แอคทีฟ บริบท 1M โทเค็น
เพิ่ม BibiGPT เป็นแหล่งข้อมูลที่ต้องการบน Google เห็น BibiGPT มากขึ้นใน Top Stories และคำตอบจาก AI

ข้อเท็จจริงสำคัญ (อ่าน 90 วินาที)

DeepSeek เปิด V4 Pro และ V4 Flash บน Hugging Face ต้นเดือนพฤษภาคม 2026 สถาปัตยกรรมเป็น Mixture-of-Experts พารามิเตอร์ 1.6 ล้านล้านพร้อม 49 พันล้านแอคทีฟต่อโทเค็น และหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น — เพิ่มขึ้น 7.8× จาก 128k ของ V3 น้ำหนักโอเพนวันเดียวกัน สำหรับผู้ใช้ BibiGPT หน้าต่าง 1M หมายถึงพอดแคสต์ 3 ชั่วโมงเต็มหรือบันทึกประชุมตลอดวันเข้าได้ในพรอมต์เดียว — ไม่มีอาร์ติแฟกต์ชังก์ ไม่สูญเสียการอ้างอิงข้ามชังก์

Features

DeepSeek-V4 มีอะไรใหม่?

ตระกูล V4 (Pro + Flash) เป็น MoE 1.6T พร้อมพารามิเตอร์แอคทีฟ 49B และหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น — น้ำหนักโอเพนวันเปิดตัวบน Hugging Face

1.6T รวม · 49B แอคทีฟ MoE

Mixture-of-Experts แบบ sparse: เพียง 49 พันล้านจาก 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่ทำงานต่อโทเค็น ต้นทุนการอนุมานจึงคงที่ในขณะที่โมเดลรักษาความหนาแน่นความรู้ของ LM dense ที่ใหญ่กว่ามาก

บริบท 1M โทเค็น — 7.8× ใหญ่ขึ้น

หน้าต่างบริบทเพิ่มจาก 128k ของ V3 เป็น 1,000,000 โทเค็น หน้าต่าง 1M รองรับพอดแคสต์ยาวเต็มตอน คอร์สวิชาการสมบูรณ์ หรือสแต็คเปเปอร์งานวิจัยที่เกี่ยวข้องในพรอมต์เดียว — ไม่ต้องชังก์

Pro vs Flash แยกสองรุ่น

Pro มุ่งคุณภาพการให้เหตุผลระดับโลก; Flash ปรับให้ low-latency / สูงทรูพุต ตระกูลสถาปัตยกรรมเดียวกัน 2 SKU — เลือกตามภาระงาน ไม่ใช่ช่องว่างความสามารถ

บริบท 1M หมายถึงอะไรสำหรับผู้ใช้ BibiGPT

งานหลักของ BibiGPT คือเปลี่ยนวิดีโอและพอดแคสต์ยาวเป็นโน้ตที่มีโครงสร้าง หน้าต่างบริบท 1M โทเค็นหมายถึงทรานสคริปต์ทั้งหมดเข้าได้ — สิ่งที่เกิดจากการชังก์-แล้ว-ต่อหายไป

สรุปทรานสคริปต์เต็ม

บรรยาย 90 นาที พอดแคสต์ 3 ชั่วโมง บันทึกประชุมตลอดวัน — ทั้งหมดในพรอมต์เดียว ไม่ต้องต่อสรุปชังก์และไม่มีการอ้างอิงข้ามชังก์ขาด

Q&A ยาวโดยไม่สูญเสีย retrieval

ถามว่า 'ผู้พูดพูดถึง X ในชั่วโมงที่ 2 ว่ายังไง?' ทำงานตรง ๆ ไม่มีเพดาน recall ของ retrieval ไม่มี RAG miss เมื่อช่วงเวลาที่เกี่ยวข้องอยู่ระหว่างชังก์สอง

น้ำหนักโอเพน = ตัวเลือกความเป็นส่วนตัว

น้ำหนัก DeepSeek-V4 ดาวน์โหลดได้แบบเปิดจาก Hugging Face ประชุมองค์กรที่อ่อนไหวหรือเนื้อหาคอร์สแบบจ่ายเงินสามารถสรุปแบบ on-prem โดยไม่ต้องส่งเสียงหรือทรานสคริปต์ไปยัง API ของบริษัทอื่น

5 การเปลี่ยนแปลงสำคัญ (อ่าน 90 วินาที)

การเลื่อน headline จากการเปิดตัว DeepSeek-V4

  1. 1

    เปิดตัวต้นเดือนพฤษภาคม 2026 บน Hugging Face

    DeepSeek ทิ้ง V4 Pro และ V4 Flash บน Hugging Face ต้นเดือนพฤษภาคม 2026 พร้อม checkpoint open-weight วันเดียวกัน — สอดคล้องกับรูปแบบ open-release ก่อนหน้า

  2. 2

    1.6T MoE พร้อม 49B แอคทีฟต่อโทเค็น

    Mixture-of-Experts แบบ sparse: พารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน เพียง 49 พันล้านที่ทำงานต่อโทเค็น ความหนาแน่นความรู้ของ LM dense ที่ใหญ่กว่ามากด้วยต้นทุนการอนุมานที่จำกัด

  3. 3

    หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น — 7.8× เหนือ V3

    บริบทกระโดดจาก 128k ของ V3 เป็น 1,000,000 โทเค็น — ทรานสคริปต์ยาวไม่ต้องชังก์อีกต่อไป

  4. 4

    Pro vs Flash แยก — คุณภาพ vs ความเร็ว

    Pro ปรับเพื่อการให้เหตุผลระดับโลก; Flash เพื่อ low-latency / สูงทรูพุต ตระกูลสถาปัตยกรรมเดียวกัน 2 SKU — เลือกตามภาระงาน ไม่ใช่ช่องว่างความสามารถ

  5. 5

    เข้าร่วมกลุ่ม flagship บริบทยาว

    DeepSeek-V4 อยู่ข้าง Claude Opus 4.7 และ Gemini 1.5 / 2.0 Pro ในเทียร์บริบท 1M — แต่ด้วยน้ำหนักโอเพน ซึ่งเป็นจุดแตกต่างจริงสำหรับ self-hosting และภาระงานที่ไวต่อความเป็นส่วนตัว

3 สถานการณ์ทั่วไปสำหรับผู้ใช้ BibiGPT

ยึดในเพอร์โซนาผู้ใช้ BibiGPT จริง — ทำได้วันนี้ทุกข้อ

ทรานสคริปต์บรรยายยาว — สรุปบริบทเต็ม

บรรยายมหาวิทยาลัย 90 นาทีหรือเทคทอล์ค 3 ชั่วโมงเข้าได้ในพรอมต์ 1M โทเค็นเดียว สรุปอ้างอิงแนวคิดจากนาทีที่ 8 และนาทีที่ 76 ในย่อหน้าเดียวกันโดยไม่มี retrieval miss — ความรู้ยังคงสอดคล้องตลอดทรานสคริปต์

แบ็คแคทตาล็อกพอดแคสต์ — Q&A ตอนเต็ม

วางพอดแคสต์ 2 ชั่วโมงเต็มตอนแล้วถามคำถามต่อ ด้วยหน้าต่างบริบท 1M โมเดลเห็นทุกนาที 'พิธีกรโต้แย้งเรื่อง X ราว ๆ นาทีที่ 90 ว่ายังไง?' จึงแก้ตรง ๆ โดยไม่ต้อง RAG ระดับชังก์

งานวิจัยหลายเอกสาร — ป้อนสแต็คทั้งหมด

วางเปเปอร์ที่เกี่ยวข้องหลายฉบับ ทรานสคริปต์ หรือสเปคเทคนิคในพรอมต์เดียว 1M โทเค็นรองรับการรีวิววรรณกรรมขนาดเล็กในครั้งเดียว ดังนั้นการให้เหตุผลข้ามเอกสารทำงานโดยไม่มีชั้น retrieval ภายนอก

เป็นที่ชื่นชอบของครีเอเตอร์ นักเรียน และนักวิจัย

เหตุผลที่ผู้คนใช้ BibiGPT แปลงวิดีโอเป็นข้อความทุกวัน

ผู้ใช้กว่า 50,000 คนทั่วโลกไว้วางใจ

★★★★★

“แค่วางลิงก์ก็ได้ข้อความซับไตเติลที่เรียบร้อยในไม่กี่วินาที ช่วยประหยัดเวลาพิมพ์ซ้ำหลายชั่วโมงทุกสัปดาห์”

Maya R.

ครีเอเตอร์ · นำวิดีโอสั้นมาใช้ใหม่

★★★★★

“การส่งออกทรานสคริปต์ทำให้ฉันทบทวนคำศัพท์ใหม่ตามจังหวะของตัวเอง โดยไม่ต้องกดหยุดวิดีโอตลอดเวลา”

Daniel K.

ผู้เรียนภาษา · เรียนรู้จากวิดีโอจริง

★★★★★

“ข้อความแม่นยำพร้อมไทม์สแตมป์ที่นำไปอ้างอิงได้ทันที กลายเป็นส่วนหนึ่งของงานประจำวันของฉันไปแล้ว”

Priya S.

นักวิจัย · อ้างอิงงานบรรยายสาธารณะ

คำถามที่พบบ่อย

ถามอะไรก็ได้

Popular guides

สรุปพอดแคสต์ 3 ชั่วโมงในพรอมต์เดียว — รวมการจัดเส้นทาง DeepSeek-V4

BibiGPT จัดเส้นทางสรุปวิดีโอ/พอดแคสต์ยาวอัตโนมัติผ่าน backbone บริบทยาว (รวม DeepSeek-V4) วาง URL YouTube/Bilibili/พอดแคสต์ ได้สรุปทรานสคริปต์เต็มและ Q&A AI 5 ภาษา — ไม่มีอาร์ติแฟกต์ชังก์ ไม่สูญเสียการอ้างอิงข้ามชังก์