DeepSeek AI Models on AtlasCloud

DeepSeek V4 è l'ammiraglia della generazione attuale, rilasciata il 24 aprile 2026, che copre sia i flussi di lavoro generici che di ragionamento in un unico modello. R1 era un modello di ragionamento autonomo, ma la modalità di pensiero di V4 lo sostituisce con la stessa capacità di catena di pensieri (chain-of-thought) integrata direttamente. L'alias legacy deepseek-reasoner verrà ritirato il 24 luglio 2026, quindi le nuove integrazioni dovrebbero utilizzare V4 Pro con la modalità di pensiero abilitata.

Engram Memory è un sistema di recupero della conoscenza esterno in DeepSeek V4, ispirato al modo in cui l'ippocampo del cervello umano archivia e recupera le informazioni. Utilizza l'hashing sensibile alla località per recuperare la conoscenza pertinente a velocità O(1), anziché forzare il modello a memorizzare tutti i fatti nei suoi pesi. Ciò ha contribuito a far balzare la precisione del test Needle in a Haystack multi-query di V4 dall'84,2% di V3.2 al 97,0%.

Sì. DeepSeek V3.2, V4 Flash e V4 Pro sono tutti rilasciati con licenza MIT, che ne consente l'uso commerciale, la modifica e la distribuzione. L'hosting autonomo di V4 Flash è pratico su hardware adeguato. V4 Pro richiede un cluster a causa delle sue dimensioni di 1,6 bilioni di parametri, per cui la maggior parte dei team utilizza invece l'accesso API su Atlas Cloud.

V4 Pro è un modello MoE da 1,6 bilioni di parametri con 49 miliardi di parametri attivi, progettato per ragionamenti complessi, programmazione e compiti agenziali. V4 Flash è un modello da 284 miliardi di parametri di cui 13 miliardi attivi, ottimizzato per velocità e convenienza economica su compiti meno impegnativi. Entrambi condividono la finestra di contesto da 1M di token e l'architettura Engram Memory.

DeepSeek V4 supporta una finestra di contesto nativa di 1 milione di token per le varianti Pro e Flash, con un output massimo di 393K token per risposta. DeepSeek V3.2 ha una finestra di contesto di 128K. Il contesto di 1M nella V4 lo rende pratico per l'analisi completa della codebase, l'elaborazione di documenti di grandi dimensioni e sessioni agentiche estese in una singola chiamata.

Sì. DeepSeek V3.2 rimane disponibile su Atlas Cloud, a un prezzo di circa 0,27 $ per milione di token di input. È un modello MoE da 685 miliardi di parametri, con 37 miliardi di parametri attivi e una finestra di contesto da 128K, rilasciato con licenza MIT. È una scelta conveniente per le attività che non richiedono il contesto da 1M di V4 o la Engram Memory.

DeepSeek V4 Pro risolve oltre l'80,9% dei problemi di programmazione del mondo reale su SWE-Bench, puntando a prestazioni di classe GPT-5. L'accuratezza del contesto lungo multi-query è migliorata al 97,0% su Needle in a Haystack, rispetto all'84,2% della V3.2. La variante V3.2 Speciale su Atlas Cloud ha inoltre ottenuto prestazioni da medaglia d'oro nella matematica da competizione delle IMO 2025 e IOI 2025.