API DeepSeek sine censura

Qui ad locutionem "API DeepSeek sine censura" perveniunt unam rem certam volunt: modellum cum facultate ratiocinandi et codicis DeepSeek quod ad quaestionem quam re vera rogaverunt respondet. Dimidium de facultate bene documentatum est — DeepSeek-AI architecturam et numeros edidit, et pondera in Hugging Face sub MIT sunt. Alterum dimidium est decisio administrandi, et plerumque pro te facta est. Haec pagina utrumque tractat: quid fundamentum V4-Pro sit, quid aedificatio nostra 3BIT-REAP ei faciat, et quid prorsus "sine censura" significet cum id dicimus.

01Quid "API DeepSeek sine censura" re vera significet

Duo diversa machinamenta sub eodem verbo reponuntur. Primum est congruentia in pondera cocta — mores recusandi in institutione posteriore discti. Secundum est stratum moderationis ex parte servitii: classificator separatus qui mandatum tuum antequam modellum id videat et exitum antequam tu eum videas inspicit, et responsum in medio versu abscindere potest quidquid modellum dicere voluit.

Utrumque mensurabile est, et servitium primae partis DeepSeek mensum est. Promptfoo seriem 1,360 mandatorum de quaestionibus politice sensibilibus composuit et nuntiavit R1 apud DeepSeek hospitatum 1,156 ex eis recusavisse aut deflexisse — fere 85%. Opus academicum de eadem familia distinctum modum deficiendi invenit quem auctores suppressionem cogitationis appellaverunt, ubi vestigium ratiocinandi modelli paene simul atque incipit in argumento sensibili desinit. Alia recognitio in Information Sciences edita suppressionem in gradu semantico documentavit: contentum in ratiocinatione interna modelli praesens quod tacite omittitur aut rescribitur antequam ad usorem perveniat. Id difficilius problema est quam recusatio aperta, quia responsum truncatum responsum videtur.

Quod nos currimus est emissio ponderum apertorum, in machinamentis quae nos administramus, in Civitatibus Foederatis Americae, sub Shannon Lab LLC. Nullum est stratum recusationis ante modellum et nulla percolatio ei quod redit adhibita: mandatum tuum ad politiam non classificatur antequam serviatur, et fluxus exitus in via exeundi non inspicitur. Quoniam fundamentum sub MIT licentiatum et publicum est, exitus nostros contra pondera referentia ipse comparare potes pro eo ut verbo nostro credas.

02Fundamentum: DeepSeek-V4-Pro, MoE 1.6T

DeepSeek-V4 est familia ponderum apertorum praesens DeepSeek-AI, mense Aprili 2026 praegustata et sub MIT duabus magnitudinibus emissa: V4-Flash (284B tota, 13B activata) et V4-Pro (1.6T tota, 49B activata). Hic articulus de gradu Pro est. Utrumque in fere 33 billionibus signorum praeinstitutum est et utrumque contextum decies centenorum milium signorum native sustinet.

Ratio raritatis est id quod notandum est: solum fere 3% parametrorum in quovis signo accenditur, quod est id quod modellum tam magnum omnino servibile facit. Ipsa fabrica MoE adhuc est DeepSeekMoE — periti subtiliter directi plus periti communes semper accensi, in V2 introducti — cum paucis tantum mutationibus in V4, conspicuissime directione per hash in stratis primis. Multi-Token Prediction, propositum auxiliare V3 quod etiam decodificationem speculativam permittit, immutatum retinetur.

Nova in V4 sunt structuralia. Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) viam residualem simplicem matrice mixturae discta reponunt, quae in varietatem matricum bis stochasticarum per proiectionem Sinkhorn–Knopp constringitur — fluxus residualis qui per introitum se retractat sine deviatione numerica quae altissimas struces necat. Institutio ex AdamW ad Muon pro plerisque modulis translata est, orthogonalizatione Newton–Schulz usa, AdamW solum pro immersionibus, capitibus praedictionis, normalizatione et parametris mHC staticis retento. Et pondera peritorum in FP4 instituuntur, ceteris plerisque parametris in FP8 — quantizationis conscia ab initio, quod refert ad id quam benigne modellum compressionem ulteriorem accipiat.

03Ab MLA ad CSA + HCA: quomodo DeepSeek contextum longum vilem servet

Filum quod per quattuor generationes DeepSeek pertinet non est magnitudo, sed oeconomia attentionis. Omnis versio promptuarium KV oppugnavit, quod cum contextu linealiter crescit et in longis longitudinibus memoriam dominatur.

• V2 Multi-head Latent Attention (MLA) induxit — compressionem coniunctam ordinis humilis clavium et valorum in vectorem latentem, ita ut generatio illum vectorem plus clavem RoPE seiunctam promat pro plenis K et V per singula capita. DeepSeek nuntiavit promptuarium KV ad fere 4–14% attentionis multorum capitum ordinariae redactum esse, qualitate servata aut aucta.
• V3 id ad 671B auxit, MLA praesumptionem praedefinitam pro contextu longo vili in modellis apertis faciens.
• V3.2 DeepSeek Sparse Attention (DSA) addidit, subsectionem top-k historiae per quamque interrogationem per indicem levem eligens pro eo ut omnia attenderet.
• V4 hybridizat. Compressed Sparse Attention (CSA) primum voces KV omnium m signorum in unam vocem ponderibus disctis comprimit, deinde electionem raram top-k super illas voces compressas currit. Heavily Compressed Attention (HCA) multo acrius comprimit sed super eventum densa manet. Duo genera stratorum per strucem alternantur, ita ut summa globalis vilis et recuperatio localis exacta simul exsistant.

Lucrum nuntiatum in contextu decies centenorum milium signorum manifestum est: V4-Pro fere 27% FLOPs inferentiae per signum et 10% promptuarii KV V3.2 poscit. Ideo petitio 262K se gerit ut petitio ordinaria potius quam ut eventus memoriae, et ideo numeri recuperationis in longo contextu constant pro eo ut post paucas decem milia signorum corruant.

04Quid suffixum 3BIT-REAP significet

Identificator catalogi noster in 3BIT-REAP desinit, et id duos gradus compressionis inter se independentes ordine adhibitos describit.

REAP: peritos putare, non miscere

REAP est Router-weighted Expert Activation Pruning, a Cerebras Research — "REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression", ad ICLR 2026 receptum. In MoE raro ductor peritis suis aequaliter non utitur: longa cauda raro, infirme, aut utroque modo eligitur. REAP unumquemque peritum aestimat valores portarum ductoris (quam saepe et quam fortiter eligitur) cum normis activationis peritorum (quantum exitus eius conferat) coniungens, deinde victos prorsus delet.

Argumentum commentationis est putationem mixturam vincere: miscere specializationem functionalem quae MoE aedificatione dignam fecit in medium ducendo tollit, dum peritos quos ductor vix attingit delere eam servat. Per modella a 20B ad 1T, REAP mixturam et methodos putationis aemulas in mensuris generativis superavit, et auctores eventus paene sine damno in generatione codicis et vocatione instrumentorum ad 50% peritorum putatorum in Qwen3-Coder-480B et Kimi-K2 nuntiant — quod est prorsus genus oneris propter quod hoc modellum adest.

Pondera trium bitorum: gradus compressionis pro maximis fundamentis

Quod superest deinde ad pondera trium bitorum quantizatur. Tres bites acre est, neque aliter simulamus: per seriem W8A16 adhibemus ubi fundamentum satis parvum est ut pressione non egeat, W4A16-AUTOROUND-REAP in medio, et 3BIT-REAP solum in maximis fundamentis, ubi est differentia inter modellum servire et non servire.

Commutatio plane dicenda est: MoE 1.6T trium bitorum non est per bites idem ac emissio referentiae, et parvum damnum qualitatis verum est. Quod pro eo accipis est fundamentum cuius fastigium non compressum longe supra quidquid commode in maiore accuratione capitur sedet — et quia periti V4 iam ab initio in FP4 instituti sunt, modellum sub compressione ponderum ulteriore insolite bene se gerit. Si aedificationem DeepSeek leviore manu in accuratione vis, DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP ponderibus quattuor bitorum cum activationibus sedecim bitorum et rotundatione discta AutoRound utitur, in eodem contextu 262K ad $0.50 in / $2.00 ex.

05Ratiocinatio, et regulus reasoning_effort

Institutio posterior V4 peritos per campos separatim instituit — mathematicam, codicem, agentes, praecepta sequenda — SFT deinde GRPO, methodo Group Relative Policy Optimization quam DeepSeek cum R1 induxit. Illi periti deinde in unum modellum per distillationem in politia sub proposito KL inverso uniuntur, ita ut una statio ponderum mores gradus peritorum in pluribus campis simul ferat pro eo ut sit generalista in omnibus mediocris.

Modellum emissum modos cogitandi gradatos potius quam commutatorem binarium exponit. In porta nostra id est parametrum reasoning_effort usitatum, unum utilissimum huius modelli regulum:

• Low — responsio paene directa: classificatio, extractio, rescriptio, quidquid ubi scientiam modelli potius quam deliberationem eius emis.
• Medium — modus operandi praedefinitus pro recensione codicis, purgatione mendorum et analysi multorum graduum.
• High — longa deliberatio ante responsum. Ubi problemata difficilia solvuntur, et ubi ratio signorum exitus tuorum habitat, quoniam signa ratiocinandi ut exitus in rationem referuntur.

Quia nullum est stratum recusationis, vestigium ratiocinandi in materia sensibili non truncatur — forma suppressionis cogitationis in servitio primae partis documentata nullum hic habet machinamentum quo fiat.

06Codex et opus agentium: quid fundamentum metiatur

Hi sunt numeri a DeepSeek-AI ipsa pro emissione V4-Pro editi — non nostri, neque in aedificatione nostra quantizata mensi. Eos ostendimus quia sunt causa sincera hoc fundamentum eligendi, et ut primae partis notamus ut eos proinde ponderes.

Duo commentario digna sunt. SWE-bench Verified ad 80.6% est solutio quaestionum in repositoriis veris — copiam codicis ignotam legere, vitium invenire, emplastrum producere quod probationes ipsius incepti superat. MRCR ad decies centena milia signorum (83.5) est recuperatio corelationis per plures vices in plena longitudine, numerus qui tibi dicit adfirmationem de contextu longo ornamentum non esse. DeepSeek etiam gradum Codeforces 3206 pro modello nuntiat, et 62.0 in CorpusQA in contextu 1M.

Numeri supra a DeepSeek-AI pro emissione referentiae DeepSeek-V4-Pro nuntiati sunt. Aedificatio nostra 3BIT-REAP est variatio compressa illorum ponderum et in his negotiis independenter mensa non est; gradus referentiae ut fastigium fundamenti habe, non ut mensuram huius termini.

07Contextus 262K: quid re vera capiatur

Modellum referentiae ad decies centena milia signorum institutum est. Nos 262,144 servimus — fenestram quam omne modellum in porta communicat, itaque modella permutare est mutatio unius versus et numquam regressio contextus. In usu 262K est ultra punctum ubi contextus in plerisque operibus veris obstringit:

Onus	Signa fere	Capiturne in 262K?
Repositorium servitii mediae magnitudinis (~50k versuum)	~600K	Non — modulos elige
Unum subsystema cum probationibus suis	~60–120K	Ita, commode
Plena series RFC pro protocollo	~150K	Ita
Liber technicus 700 paginarum	~250K	Ita, prope limitem
Longus cursus agentis, 40+ vices instrumentorum	~80–200K	Ita

Limes circa quem consilium capiendum est exitus est: 16,384 signa maxima per responsum. Id est documentum longum aut emplastrum plurium tabellarum grande, sed non copia codicis. Magna opera generationis petitionibus concatenatis fiunt, exitu priore in contextum reducto — quod fenestra 262K vile facit — potius quam una ingenti completione petita.

08Pretium, et ubi V4-Pro in serie sedeat

Ad $1.95 in / $3.90 ex per decies centena milia signorum, V4-Pro est gradus ratiocinandi principalis — modellum quod petis cum problema difficile est. Cum tantum magnum est, viliora modella in eadem fenestra 262K id quarta parte pretii facient.

Modellum sine censura	In / 1M	Ex / 1M	Visus	Optimum ad
DeepSeek-V4-Pro · 3BIT-REAP	$1.95	$3.90	Non	Ratiocinatio difficilis, codex, agentes
DeepSeek-V4-Flash · W4A16	$0.50	$2.00	Non	Eadem stirps, magna copia
GLM-5.2 · 3BIT-REAP	$0.73	$2.34	Non	Iumentum omnium usuum
Kimi-K3 · 3BIT-REAP	$3.83	$19.12	Ita	Agentes multimodales summi gradus
MiniMax-M3 · 3BIT-REAP	$0.50	$2.00	Ita	Visus vilissimus

Ut de comparatione quam homines re vera facient recte loquamur: API ipsius DeepSeek hoc vilius est — V4-Pro primae partis fere $0.435 in / $0.87 ex indicat, et pretium introitus ex promptuario captum adhuc humilius est. Si pretium per signum sola tua norma est et mores moderationis opus tuum non afficiunt, API primae partis adhibe; malumus id tibi dicere quam te postea invenire. Pretium maius aliam seriem proprietatum emit: nullum stratum recusationis nullamque percolationem exitus, administratorem in Civitatibus Foederatis sub Shannon Lab LLC, stationem ponderum die notatam fixam (0813) ne tacita renovatio superior exitus tuos in medio incepto mutet, tres dialectos API contra unum modellum, et eandem fenestram 262K eandemque superficiem parametrorum per omnia duodecim modella in serie.

09Id vocare: tres dialecti, unum modellum

Omne modellum in porta in omnibus tribus terminis respondet, cum fluxu in singulis. Novam SDK non adoptas — URL fundamenti et identificatorem modelli mutas.

curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP",
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a systems programmer. Be direct."},
      {"role": "user", "content": "Audit this parser for memory-safety bugs."}
    ]
  }'

• /v1/chat/completions — dialectus OpenAI; cum SDK OpenAI et quovis super eas aedificato operatur.
• /v1/messages — dialectus Anthropic, pro copiis codicis iam ad eam formam scriptis.
• /v1/responses — interfacies formae Responses.

In hoc modello sustinentur: fluxus, vocatio instrumentorum nativa, exitus structuratus json_schema strictus, response_format, et reasoning_effort. Plena descriptio parametrorum et ludibulum vivum in documentatione API sunt.

10Limites sinceri

Quattuor scienda antequam super eo aedifices:

• Nullus visus. Textus solus; introitum imaginum in nullo termino accipiet. Si modello sine censura quod videt opus est, Kimi-K3, Kimi-K2.6, MiniMax-M3, MiMo-V2.5 aut inkling adhibe.
• Fastigium exitus 16,384 signorum. Signa ratiocinandi contra id in conatu alto numerantur, itaque longa deliberatio minus loci responso relinquit. Petitiones pro magnis operibus generationis concatena.
• Tres bites sunt compressio vera. Gradus referentiae fundamentum describunt, non hanc aedificationem. Pro gradu fidelissimo, modella W8A16 (MiMo-V2.5-Pro, MiMo-V2.5, Hy3) minimam quantizationem ferunt.
• Sine censura non est sine consequentiis. Nullum stratum recusationis significat responsabilitatem eius quod rogas, et eius quod cum responso facis, apud te sedere — sub condicionibus servitii nostris et sub lege ubi operaris.

11Quaestiones saepe rogatae

---

Fontes: DeepSeek-AI — tabula modelli DeepSeek-V4-Pro · Relatio technica DeepSeek-V4 (CSA/HCA, mHC, Muon) · DeepSeek-V2 (MLA, DeepSeekMoE) · Relatio technica DeepSeek-V3 · REAP the Experts (Cerebras Research) · Recognitio censurae Promptfoo · Discovering Forbidden Topics in Language Models. Numeri mensurarum a DeepSeek-AI pro emissione referentiae nuntiati sunt; verificatio independens tertiae partis aedificationis compressae adhuc exspectatur. Pretia sunt pretia indicis Shannon AI die 5 Septembris 2026.