DeepSeek V4 revela: GPT/Claude enfrenta crise de programação durante o Festival da Primavera

🧨Com a aproximação do Ano Novo Chinês, este ano a DeepSeek vai mais uma vez surpreender o mundo🧨 📄Segundo informações do veículo internacional The Information, duas pessoas familiarizadas diretamente com o plano revelaram que a DeepSeek lançará o V4 em meados de fevereiro, por volta do Ano Novo Chinês, podendo haver ajustes na data. 💪O principal destaque do DeepSeek-V4 é a sua capacidade de codificação; testes internos preliminares mostram que ele já superou modelos existentes como o Claude da Anthropic e a série GPT da OpenAI. As duas fontes também acrescentaram que as principais inovações do V4 se concentram em dois aspectos: 1️⃣Alcançou um avanço fundamental no processamento e interpretação de prompts de código super extensos. 2️⃣Durante todas as fases do processo de treinamento, a capacidade de compreensão de padrões de dados do modelo não apresentou deterioração de desempenho e houve um aumento significativo em relação à geração anterior. PS: O processo de treinamento de modelos de IA exige que os modelos aprendam repetidamente a partir de grandes conjuntos de dados. Porém, na prática, à medida que aumentam as iterações de treinamento, a capacidade do modelo de captar padrões nos dados geralmente diminui. Para desenvolvedores com grande estoque de chips de IA, a maneira convencional de lidar com esse problema é aumentando o número de iterações de treinamento para compensar a perda de desempenho. 🧐Os usuários provavelmente perceberão, ao utilizar o V4, que as respostas geradas são mais lógicas e estruturadas. Isso indica que o modelo possui uma capacidade de raciocínio profundo ainda mais avançada, aumentando significativamente sua confiabilidade em tarefas complexas. Vale mencionar que alguns internautas notaram que, no artigo sobre o DeepSeek-V3.2, foi citado o uso da plataforma de arena de grandes modelos (ChatbotArena) para avaliações de preferência humana. Portanto, talvez possamos testar esse modelo ainda mais cedo na arena de grandes modelos.