DeepSeek V4 NVIDIA Blackwell के साथ लॉन्च, 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट AI को सक्षम करता है

Iris Coleman Apr 25, 2026 00:10

NVIDIA Blackwell द्वारा संचालित DeepSeek V4, कम मेमोरी ओवरहेड और तेज़ इन्फेरेंस के साथ 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट AI प्रदान करता है, जो लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट वर्कफ्लो को लक्षित करता है।

DeepSeek ने अपने चौथी पीढ़ी के AI मॉडल, DeepSeek-V4-Pro और DeepSeek-V4-Flash, का अनावरण किया है, जो लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फेरेंस की सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं। ये मॉडल, अब NVIDIA के Blackwell GPU-एक्सेलरेटेड एंडपॉइंट्स के माध्यम से उपलब्ध हैं, और 1 मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो तक संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो उन्नत कोडिंग, दस्तावेज़ विश्लेषण और एजेंटिक AI वर्कफ्लो जैसे अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।

फ्लैगशिप DeepSeek-V4-Pro में 49 बिलियन सक्रिय पैरामीटर के साथ कुल 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, जबकि अधिक दक्षता-केंद्रित DeepSeek-V4-Flash में 13 बिलियन सक्रिय पैरामीटर के साथ कुल 284 बिलियन पैरामीटर हैं। दोनों मॉडल MIT लाइसेंस के तहत हैं और अलग-अलग उपयोग के मामलों को पूरा करते हैं—Pro उन्नत रीज़निंग के लिए और Flash सारांश और रूटिंग जैसे उच्च-गति कार्यों के लिए।

लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट AI के लिए आर्किटेक्चरल सफलताएँ

DeepSeek V4 कंपनी के Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फेरेंस की चुनौतियों को दूर करने के उद्देश्य से नवाचार प्रस्तुत करता है। नया हाइब्रिड अटेंशन मेकेनिज्म Compressed Sparse Attention (CSA) और Heavily Compressed Attention (HCA) को मिलाता है, जिससे इसके पूर्ववर्ती DeepSeek V3.2 की तुलना में प्रति-टोकन इन्फेरेंस FLOPs में 73% की कमी और KV कैश मेमोरी उपयोग में 90% की कमी संभव होती है।

यह क्यों मायने रखता है? जैसे-जैसे कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी होती है, मेमोरी और कंप्यूट दक्षता का प्रबंधन महत्वपूर्ण हो जाता है। मल्टी-टर्न रीज़निंग, टूल इंटीग्रेशन और व्यापक वर्कफ्लो जैसे लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट AI अनुप्रयोगों के लिए ऐसे मॉडल की आवश्यकता होती है जो बाधाओं के बिना बड़ी मात्रा में संदर्भ डेटा को बनाए रख सकें और संसाधित कर सकें। DeepSeek V4 के सुधार इन समस्याओं को हल करते हैं, जिससे यह AI-संचालित प्रणालियों को स्केल करने के इच्छुक उद्यमों के लिए एक मजबूत दावेदार बनता है।

NVIDIA Blackwell इंटीग्रेशन

DeepSeek V4 NVIDIA के Blackwell प्लेटफ़ॉर्म के साथ घनिष्ठ रूप से एकीकृत है, जो स्केलेबल प्रदर्शन के लिए इसके GPU-एक्सेलरेटेड इन्फ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाता है। NVIDIA GB200 NVL72 हार्डवेयर पर प्रारंभिक परीक्षणों में DeepSeek-V4-Pro प्रति उपयोगकर्ता प्रति सेकंड 150 से अधिक टोकन प्राप्त करता है, और निरंतर अनुकूलन से थ्रूपुट में और सुधार होने की उम्मीद है।

Blackwell का आर्किटेक्चर ट्रिलियन-पैरामीटर इंटेलिजेंस मॉडल के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे DeepSeek V4 की कम्प्यूटेशनल मांगों के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बनाता है। डेवलपर्स build.nvidia.com पर NVIDIA के होस्टेड एंडपॉइंट्स के माध्यम से इन मॉडलों के साथ प्रोटोटाइप कर सकते हैं या कस्टम इन्फ्रास्ट्रक्चर सेटअप के लिए NVIDIA NIM का उपयोग करके उन्हें सीधे डिप्लॉय कर सकते हैं।

लक्षित उपयोग के मामले और डिप्लॉयमेंट लचीलापन

1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट संभालने की DeepSeek V4 की क्षमता लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कोडिंग, रिट्रीवल-आधारित वर्कफ्लो और एजेंटिक AI के लिए नए अवसर खोलती है। इसका लचीलापन SGLang और vLLM जैसे डिप्लॉयमेंट टूल द्वारा और बढ़ाया जाता है, जो विभिन्न लेटेंसी और थ्रूपुट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित रेसिपी प्रदान करते हैं, कम-लेटेंसी सेटअप से लेकर बड़े पैमाने के संचालन के लिए मल्टी-GPU कॉन्फिगरेशन तक।

डिप्लॉयमेंट लचीलेपन पर यह ध्यान एक व्यापक प्रवृत्ति को रेखांकित करता है: जैसे-जैसे ओपन AI मॉडल इंटेलिजेंस की सीमा के निकट आते हैं, उद्यम अपना ध्यान मॉडल चयन से इन्फ्रास्ट्रक्चर अनुकूलन की ओर स्थानांतरित कर रहे हैं। अंतिम लक्ष्य प्रदर्शन बनाए रखते हुए प्रति टोकन लागत को कम करना है, और DeepSeek V4 इस प्राथमिकता के साथ पूरी तरह से संरेखित है।

शुरुआत करें

डेवलपर्स Hugging Face और NVIDIA के API एंडपॉइंट्स सहित कई चैनलों के माध्यम से DeepSeek V4 तक पहुँच सकते हैं। अपने वर्कफ्लो में लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट AI को एकीकृत करने के इच्छुक उद्यमों और डेवलपर्स के लिए, DeepSeek V4 स्केलेबिलिटी, दक्षता और उन्नत रीज़निंग क्षमताओं का एक आकर्षक संयोजन प्रदान करता है।

अपनी आर्किटेक्चरल प्रगति और NVIDIA Blackwell के साथ निर्बाध एकीकरण के साथ, DeepSeek V4 लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट AI के लिए एक नया बेंचमार्क स्थापित करता है। जैसे-जैसे एजेंटिक सिस्टम और विस्तृत कॉन्टेक्स्ट विंडो की मांग बढ़ती है, इस तरह के मॉडल AI अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।

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