DeepSeek V4 Pro 0423
8953°
<deepseek-v4-pro>
אפליקציות שתומכות בתגי ModelTrends מאפשרות לך להריץ/להתקין דגמים על ידי העתקת הקוד הזה בהנחיה שלך ללא צורך בהגדרה. חפש את הסמל שלנו באפליקציות שתומכות בזה, כמו Prism (מטה).
הפעל את המודל הזה
הצעות / פרסומות
Easy Creator (Prism) רשת
ללא הגבלה · תשלום קבוע
הכי טוב למתחילים. זרימות עבודה חזקות, עקומת למידה נמוכה.
PirateDiffusion Telegram
ללא הגבלה · תשלום קבוע
צור וידאו, תמונות, דמויות צ'אט מותאמות ועוד.
Pro studio (SpyGlass) רשת
ללא הגבלה · תשלום קבוע
עיין בדגמים, הרץ ושפר מכל דפדפן או טלפון.
Discord bot (Vector)
ללא הגבלה · תשלום קבוע
הוסף את Vector לשרת שלך או הצטרף ל-Vector Discord. צור כל דבר!
Unified Editor רשת
ללא הגבלה · תשלום קבוע
עורך לתמונות ווידאו: הרצה, עריכה, הגדלה ועוד בעמוד אחד.
OpenRouter טרמינל / API
תשלום לפי טוקן
שוחח עם המודל הזה בדפדפן או קרא לו מהקוד שלך עם מפתח API אחד.
אפליקציות מקומיות
דורש הגדרה
הגדר תוכניות מקומיות אם למחשב שלך יש חומרה מתאימה.
ModelDuel רשת
תשלום לפי שימוש
צור את אותה הנחיה על עד 50 דגמי נקודת בדיקה/בסיס בו זמנית.
מדריכים לדגם זה
ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה
כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?
משקלים פתוחים מול קוד פתוח מול API בלבד: מה באמת מותר לך לעשות
מה זה קובץ GGUF? הסבר על מודלים מכווצים (Q4, Q8, fp8, NF4)
DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.96/M input, $1.91/M output. DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding, and long-horizon agent workflows, with strong performance across knowledge, math, and software engineering benchmarks. Built on the same architecture as DeepSeek V4 Flash, it introduces a hybrid attention system for efficient long-context processing. Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is well suited for complex workloads such as full-codebase analysis, multi-step automation, and large-scale information synthesis, where both capability and efficiency are critical
הערות הקפטן
הערות מ-2026-10-13
DeepSeek V4 Pro הוא דגם Mixture-of-Experts עם 1.6 טריליון פרמטרים מבית DeepSeek, עם 49 מיליארד פרמטרים פעילים לכל טוקן וחלון הקשר של מיליון טוקנים. מערכת הקשב ההיברידית שלו מקטינה משמעותית את עלות החישוב בהקשר ארוך לעומת הדגם הקודם, מה שהופך אותו לפרקטי לניתוח מאגרי קוד מלאים ולתהליכי סוכן מרובי שלבים. המשקלים פתוחים; אם אתה יכול להריץ אותו, אינך תלוי ב-API.
ידוע ב
- חלון הקשר של מיליון טוקנים עם מערכת קשב היברידית ששומרת על עלויות הסקה סבירות
- חזק בקידוד, מתמטיקה, ידע ומבחני סוכנים ברמת משקלים פתוחים
- מאפשר התאמת עומק ההסקה, עד xhigh לעומק חשיבה מקסימלי
- 1.6 טריליון פרמטרים סה"כ, 49 מיליארד פעילים — בקנה מידה גבולי בלי להפעיל הכל לכל טוקן
- משקלים פתוחים זמינים ב-Hugging Face לפריסה עצמאית
שימו לב ל
- 1.6 טריליון פרמטרים משמעותם דרישות חומרה רציניות להרצה מקומית; רוב המשתמשים ישתמשו ב-API.
- עלות טוקני פלט כפולה מזו של הקלט — שרשראות הסקה ארוכות מצטברות מהר יותר ממה שציפית.
- כרטיס הדגם מתאר זאת כהוצאה מוקדמת; יש להתייחס בהתאם לשימוש בפרודקשן.
הנחיות לנסות
ביקורת מלאה של מאגר קוד
אני מדביק כאן מאגר קוד פייתון גדול. זהה כל פונקציה שמשנה מצב גלובלי, סמן כל אחת שעושה זאת ללא בטיחות תהליכים, והצע ארגון מחדש לשלוש המסוכנות ביותר. הסבר את ההיגיון מאחורי דירוג הסיכון לכל אחת.
תכנית סוכן מרובת שלבים
אתה מתכנן צינור אוטומטי לניטור מאגר GitHub ציבורי, לסכם בקשות משיכה חדשות יומיות, לסווג אותן לפי סוג (תיקון באג, תכונה, תיעוד, ארגון מחדש), ולפרסם תקציר בערוץ Slack. פרט כל שלב, הכלים או ה-APIs הנדרשים, מצבי כשל לטיפול, וסדר היישום.
הוכחה מתמטית קשה
הוכח שלכל מספר ראשוני p הגדול מ-3, p בריבוע פחות 1 תמיד מתחלק ב-24. הצג כל שלב בהוכחה בבירור, ציין כל למה שבה השתמשת, ואז אמת את התוצאה עם שלושה דוגמאות קונקרטיות.
השווה עם
- DeepSeek V4.1 Flashמודל עם משקלים פתוחיםהקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $0.04/M, פלט $0.68/M
- DeepSeek V4 Flash 0731מודל עם משקלים פתוחיםהקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $0.01/M, פלט $1.28/M
- DeepSeek V4 Flash 0423מודל עם משקלים פתוחיםהקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $0.09/M, פלט $0.18/M
- DeepSeek V4 Pro 0813מודל עם משקלים פתוחיםהקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $1.32/M, פלט $3.96/M
עוד דגמי טקסט מ-deepseek
שאלות שאנשים שואלים
- האם המשקלים פתוחים והאם אפשר להריץ את DeepSeek V4 Pro מקומית?
- כן, המשקלים פורסמו ב-Hugging Face תחת deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro. הרצה מקומית דורשת חומרה רצינית בהתחשב ב-1.6 טריליון פרמטרים, כך שרוב האנשים ישתמשו ב-API אלא אם יש להם מערך GPU גדול.
- כמה עולה DeepSeek V4 Pro ומה גודל ההקשר?
- דרך API העלות היא 0.44$ לכל מיליון טוקני קלט ו-0.87$ לכל מיליון טוקני פלט, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים.
- מה ההבדל בין DeepSeek V4 Pro ל-DeepSeek V4 Flash?
- שניהם חולקים את אותה ארכיטקטורת קשב היברידית וחלון הקשר של מיליון טוקנים, אך Pro כולל 1.6 טריליון פרמטרים סה"כ (49 מיליארד פעילים) לעומת Flash עם 284 מיליארד סה"כ (13 מיליארד פעילים). DeepSeek מציינים כי Flash-Max יכול להתקרב לרמת ההסקה של Pro עם תקציב חשיבה גדול יותר, אך Pro מוביל במשימות ידע טהורות ובתהליכי סוכן מורכבים ביותר.
פסק הדין של הקפטןהדגם הפתוח המתקדם ביותר ש-DeepSeek הוציאה — אם תוכל להזין לו מספיק הקשר, הוא יוכיח את עצמו.
כרטיס דגם ב-Hugging Face
הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #32 Hottest Text / LLM model · #32 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
מגמת הפופולריות של DeepSeek V4 Pro 0423
ציון חום מאז 24 Apr 2026
ציון חום
8,953°
השבוע הזה
▲
22.7%
8,925° אז, 8,953° עכשיו
החודש הזה
▲
157%
8,827° אז, 8,953° עכשיו
השנה האחרונה
לא זמין
טרם שוחרר/נמדד
7,000°
רצפה
הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.
+1,654°
אסימוני OpenRouter
3,257,945,734,845 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 325,794 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+299°
קצב אימוץ
כ-9,616 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.
הצג פירוט מפורט
כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 8,953°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.
- 1התחל מהרצפה.למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.7,000°סכום מצטבר
- 2הוסף את ההורדות.325,794 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.+1,654°8,654°סכום מצטבר
- 3הוסף את קצב האימוץ.כ-9,616 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.+299°8,953°סכום מצטבר
- =ציון החום.מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.8,953°
מילון: המונחים כאן
- ציון חום
- מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
- רצפה
- 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
- שקולים להורדה
- כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
- סולם לוגריתמי
- ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
- לייקים
- אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
- קצב אימוץ
- כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
- מדוד ומוערך
- מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
- משתף
- מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
- AI Horde
- רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
- אתרי יצירה
- אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
- אסימוני OpenRouter
- מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- מודל מלא (נקודת שמירה)
- המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
- LoRA והטמעה
- קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
- משפחה ומשקלים
- הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
- גיל
- מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
- דחיפה משפחתית
- דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
- ציון מייצג
- מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
- חדש! (תקופת חסד)
- מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
- מגמה
- איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
- מודל טיפוסי
- האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.
איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.
DeepSeek V4 Pro 0423 הוא מודל טקסט ממשפחת Text / LLM הרשום ב-ModelTrends.ai, קטלוג לקריאה בלבד של דגמי AI פתוחים לתמונות, וידאו וטקסט. השווה אותו עם דגמים אחרים ממשפחת Text / LLM, בדוק את דירוג החום שלו כדי לראות את המגמה, ופתח אותו ב-PirateDiffusion או BitVector כדי לנסות.
עוד דגמים ממשפחת Text / LLMעוד טקסט / LLM ממשפחת Text / LLMllmdeepseekהסקת מסקנותתכנותסוכניםהקשר ארוךמקומי
דפדף לפי משפחת מודלים
מודלי Text / LLM
434
מודלי Anima
528
מודלי Chroma
19
מודלי Fibo
2
מודלי Flux
1,496
מודלי Flux 2 / Klein
1,239
מודלי Flux 3
3
מודלי Moss
3
מודלי Iris
1
מודלי MiniMax H3
364
מודלי Hunyuan
204
מודלי Ideogram
20
מודלי Krea2
717
מודלי Qwen
20
מודלי Qwen2
47
מודלי Ltx2
153