DeepSeek kompaniyasi 2-avgustda 304 milliard parametrli yengil model bo'lgan DeepSeek-V4-Flash ning rasmiy versiyasini chiqardi. Ushbu versiya minimal sozlashdan so'ng V4-Pro ning dastlabki versiyasiga sezilarli ustunlik ko'rsatadi va Claude Opus-4.8 bilan taqqoslanadigan samaradorlik darajasiga erishadi.
Model vaznlari jamoatchilik uchun ochiqlandi va u darhol HuggingFace trendlarida ikkinchi o'ringa chiqdi, faqat Kimi K3 dan keyin. Jamoatchilik benchmarklariga ko'ra, model 1 million kirish tokeni uchun atigi 0.14 AQSh dollari va 1 million chiqish tokeni uchun 0.28 AQSh dollari narxida 82.7 samaradorlik ko'rsatkichini namoyish etdi, bu yetakchi yopiq modellariga qaraganda ancha yaxshi narx-sifat nisbatini ta'minlaydi.
VulcanBench platformasida mustaqil sinovlar DeepSeek-V4-Flash ni birinchi o'ringa olib chiqdi, Claude Fable 5 ni ortda qoldirdi. Bu chiqarish sanoatda «DeepSeekning uchinchi momenti» sifatida keng tan olindi, bu 2025-yil yanvar oyida AI narxlarining birinchi global qayta ko'rib chiqilishiga sabab bo'lgan DeepSeek-R1 va ochiq vaznlar landshaftini o'zgartirgan K3 chiqarish sikliga ergashadi.
V4-Flash ning rasmiy versiyasi DeepSeek Harness — agent dasturiy ta'minoti vazifalarini tizimli baholash uchun ishlab chiqilgan vositalar to'plami yordamida tahlil qilindi. Harness freymvorki vosita shartnomasiga rioya qilishni tekshirish, dalillarni xulosalarga bog'lash va tasdiqlash jarayonlari uchun standartlashtirilgan interfeyslarni taqdim etadi, bu DeepSeek faqat modellarni chiqarishdan tashqari, AI kodlash infratuzilmasiga faoliyatini kengaytirayotganini ko'rsatadi.
V4-Flash ning samaradorligini tasdiqlash uchun ishlatilgan sinov metodologiyasi ham DeepSeek Harness asosida qurilgan, bu DeepSeek tomonidan agentlar orkestratsiyasi va baholash qatlami ishlab chiqilganligini bildiradi, bu kelajakdagi DeepSeek Code mahsulotining asosini tashkil eta oladi. Agar DeepSeek V4 sinfidagi model imkoniyatlarini ochiq baholash freymvorki va agressiv narxlash bilan birlashtirsa, AI kodlash bozori fundamental o'zgarishlarga uchrishi mumkin.
Bundan tashqari, bu chiqarish DeepSeek-V4-Pro ning rasmiy versiyasi ishlab chiqilayotganligini tasdiqladi. Yengil Flash variantining allaqachon ilg'or yopiq tizimlarning samaradorligiga yaqinlashayotgani hisobga olinsa, to'liq Pro modeli imkoniyatlar ko'rsatkichlarini sezilarli darajada oshirishi kutilmoqda. DeepSeek hali V4-Pro ning rasmiy versiyasini chiqarish muddatlarini e'lon qilmagan. Kompaniya raqobatbardosh narxlashni saqlagan holda vaznlar ochiqlash strategiyasini davom ettirmoqda, bu DeepSeek ni xitoy AI ekotizimi uchun ochiq kodli yo'nalish va global API bozorida narxli jangchiga aylantirdi.
DeepSeekning bu uchinchi momenti xitoy ochiq vaznli modellar chiqarish tezlashayotgan ritmini aks ettiradi. 2.8 trillion parametrli Kimi K3 ochiq kod uchun miqyos chegarasini belgilaydi, MiniMax H3 raqobatchilardan uchdan biri narxda to'liq modal funksionallikni taqdim etdi, va endi DeepSeek-V4-Flash 304 milliard parametrli modelning intizomli o'qitilganligi bilan ilg'or samaradorlikka yaqinlashishi mumkinligini namoyish etmoqda. Ochiq vaznlarning, Harness vositalarining va agressiv narxlashning birlashuvi yopiq yechim yetkazuvchilari ustidan raqobat bosimini kuchaytiradi va ishlab chiquvchilarning model yetkazuvchisini tanlash yondashuvini o'zgartiradi. Ochiq vaznlar va Harness freymvorki bilan DeepSeek-V4-Flash ning rasmiy versiyasi DeepSeekni tadqiqot laboratoriyasidan to'liq AI infratuzilmasi o'yinchisiga aylanishini bildirishi mumkin, bunda AI kodlash model imkoniyatlari, baholash infratuzilmasi va ishlab chiquvchi tajribasi birlashadigan keyingi jang maydoni sifatida joylashadi.
MiniMax kompaniyasi HuggingFace platformasida ochiq kodli H3-Base modelining vaznlarini taqdim etdi. Ushbu model 33 milliard parametrli zich, bitta yo'nalishli Omni-Transformer bo'lib, u 16 barobar makoniy va 4 barobar vaqtinchalik siqishga ega VAE bilan jihozlangan. Shu bilan birga, API orqali foydalanish xarajatlari Seedance 2.0 narxining uchdan biri miqdorida.
H3 modelining afzalligi shundaki, u faqat matndan videoga yoki tasvirdan videoga aylantirish uchun mo'ljallangan modellardan farqli o'laroq, barcha modalitetlarni yaratuvchi universal tizimdir. U matn, tasvir, video va audio kontekstlarini tushunishi va keyin tabiiy stereosound bilan video yaratishi mumkin. Arxitektura jihatidan, H3 video va audio modellarining ketma-ket bog'lanishi emas.
Asosiy tarmoq, H3-Omni-Transformer, 33 milliard parametrli zich, bitta yo'nalishli Transformer sifatida amalga oshirilgan, bunda taxminan 13 milliard parametr AdaLN shoxchasida joylashgan va uning modulatsiya natijalari yanada yengil inferens uchun oldindan hisoblab saqlanishi mumkin. Matnni kodlash H3-Encoder tomonidan, vizual ma'lumotlar H3-Encoder va H3-VisualVAE tomonidan, audio esa H3-AudioVAE tomonidan bajariladi; bularning barchasi video va audio latentlari uchun birgalikda bashorat qilinadigan yagona ketma-likka integratsiya qilingan.
MiniMax H3-VisualVAE ni 16 barobar makoniy siqish va 4 barobar vaqtinchalik siqishni joriy etish orqali takomillashtirdi. Qo'shimcha patchlashdan so'ng, Transformerga kiruvchi video tokenlarining samarali makoniy aniqligini pasaytirish 32 baravar darajaga yetadi, bu yuqori aniqlikdagi video yaratishdagi hisoblash xarajatlarini kamaytiradi. MiniMax H3 ning to'liq tarkibi uchta komponentdan iborat: H3-Context-IR, H3-Base va H3-Regenerate-2K. H3-Context-IR foydalanuvchi tomonidan taqdim etilgan matn, tasvirlar, videolar va audioni talqin qiladi, murakkab multimodal ko'rsatmalarni generativ modellar uchun mos keladigan vositachilar bayonotlariga tuzadi. H3-Base haqiqiy video va audio yaratish uchun javobgar bo'lib, dastlabki chiqish 768P aniqligida amalga oshiriladi. H3-Regenerate-2K komponenti asl kontekstni saqlagan holda 768P natijasidan 2K versiyasini olish uchun kontekstda qayta tiklashdan foydalanadi. Hozirda H3-Base komponenti ochiq vaznlarga ega.
Narx siyosati H3 ni bozorni o'zgartiruvchi muhim omilga aylantiradi: 2K aniqligida yaratish sekundiga 0,8 yuan, 768P aniqligida esa arzonroq, shu bilan birga audio kiritish bepul va besh tagacha tasvir bepul beriladi. Ishlash nuqtai nazaridan, H3 ByteDance ning Seedance 2.0 ga nisbatan uchdan bir qismi narxda raqobatbardoshlikni namoyish etadi, va ikki dona RTX 5090 yoki bitta RTX 6000 kartalarda mahalliy joylashtirish xarajatlarni nolga tushiradi. Flagman imkoniyatlari, maqbul narx va ochiq vaznlari tufayli, video yaratish tashabbusi har bir ishlab chiquvchiga mavjud bo'ladi.
Ushbu modelni chiqarish sun'iy intellekt yordamida video yaratish bozoridagi raqobatni kuchaytiradi. Seedance 2.0 avval audio va video birlashtirilgan yaratilishi tufayli ustunlik qilgan edi, va MiniMax H3 bevosita shu o'rinni egallashni maqsad qilgan, sezilarli darajada kamroq xarajatlar bilan teng funksionallikni taklif qiladi. Kontent yaratuvchilar va ishlab chiquvchilar uchun H3 yopiq platformalarda mavjud bo'lmagan moslashuvchanlikni taqdim etadi, jumladan, ma'lumotlarga sezgir ish jarayonlari uchun mahalliy joylashtirish, foydalanuvchi maxsus sozlamalar va mavjud ishlab chiqarish liniyalari bilan integratsiya qilish imkoniyati. Ochiq vaznlar strategiyasi Xitoy AI kompaniyalari yopiq ekotizimlarga qarshi kurash uchun ochiq kod va agressiv narxlashdan foydalanishi kabi global tendentsiyaga mos keladi. Shunday qilib, H3 AI yordamida video yaratish iqtisodiyotini qayta ko'rib chiqadi, ilg'or video modellarining qimmat bulutli xizmatlar bo'lishi kerak degan farazga qarshi turadi va reklama, elektron tijorat, kino ishlab chiqarish va kontent yaratishda qo'llanilishni potentsial ravishda tezlashtiradi, bu yerda avval foydalanish narxga sezgirlik bilan cheklangan edi.
