DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

DeepSeek V4 Pro 0423, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर deepseek/deepseek-v4-pro के रूप में पहचाना जाता है। यह एक बड़े पैमाने का Mixture-of-Experts मॉडल है जिसमें कुल 1.6T पैरामीटर और 49B सक्रिय पैरामीटर हैं। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-04-24 है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए इसका उद्देश्य भाषा कार्य है, न कि छवि या ऑडियो प्रसंस्करण।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 384,000 टोकन है, इसलिए इन सीमाओं के भीतर बहुत लंबे इनपुट और बहुत लंबे जनरेशन दोनों संभव हैं। DeepSeek इसे उन्नत रीज़निंग और कोडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया बताता है। समर्थित पैरामीटर में रीज़निंग नियंत्रण (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop), और आउटपुट आकार देने के विकल्प (response_format, structured_outputs, logprobs, top_logprobs, logit_bias) शामिल हैं। टूल उपयोग tools और tool_choice के माध्यम से उपलब्ध है, और जनरेशन की लंबाई max_tokens या max_completion_tokens से निर्धारित होती है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट बड़े कोडबेस, लंबे दस्तावेज़ों, या विस्तारित बातचीत इतिहास पर काम के लिए उपयुक्त है, जहाँ अन्यथा आपको चंकिंग और रिट्रीवल की आवश्यकता होती। रीज़निंग पैरामीटर उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जिन्हें एक सोच-समझकर किए गए विचार चरण से लाभ होता है, जैसे बहु-चरणीय विश्लेषण, डीबगिंग, या योजना बनाना। कोडिंग समर्थन स्रोत फ़ाइलों के जनरेशन, रीफैक्टरिंग, और समीक्षा को कवर करता है। संरचित आउटपुट और टूल कॉलिंग इसे किसी एजेंट या पाइपलाइन में निर्णय परत के रूप में उपयोग करने योग्य बनाते हैं, जहाँ मॉडल को मशीन-पठनीय परिणाम लौटाने या फ़ंक्शन को इनवोक करने होते हैं। Logprobs और logit_bias उन डेवलपर्स के लिए हैं जिन्हें टोकन-स्तरीय व्यवहार का निरीक्षण या मार्गदर्शन करना होता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी deepseek/deepseek-v4-pro का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDKs और क्लाइंट बेस URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। अनुरोध में मॉडल आईडी पास करें, अपने निर्देश messages array में रखें, और ऊपर सूचीबद्ध कोई भी समर्थित पैरामीटर सेट करें। रीज़निंग को reasoning और reasoning_effort से नियंत्रित किया जाता है, और include_reasoning यह तय करता है कि रीज़निंग सामग्री वापस आती है या नहीं। जब आपको परिभाषित आउटपुट आकार चाहिए तो response_format या structured_outputs का उपयोग करें, और जब मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने चाहिए तो tools के साथ tool_choice का उपयोग करें।

एक बात ध्यान में रखें कि यह केवल-टेक्स्ट मॉडल है: यह छवियाँ या ऑडियो स्वीकार नहीं करता, इसलिए यदि आपके इनपुट में ये शामिल हैं तो एक मल्टीमॉडल मॉडल बेहतर विकल्प है। कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है लेकिन सीमित है, और 384,000 टोकन की आउटपुट सीमा प्रति अनुरोध लागू होती है। यदि आपका कार्य सरल वर्गीकरण या छोटे उत्तर हैं, तो एक छोटा मॉडल सस्ता और तेज़ हो सकता है, लेकिन यहाँ दिए गए तथ्यों में मूल्य निर्धारण या विलंबता के आंकड़े शामिल नहीं हैं, इसलिए निर्णय लेने से पहले इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।