ဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek API

"ဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek API" ဟူသော စကားစုသို့ ရောက်ရှိလာသူများသည် တိကျသော အရာတစ်ခု လိုချင်သည် — DeepSeek ၏ reasoning နှင့် coding စွမ်းရည်ရှိပြီး ၎င်းတို့ တကယ်မေးခဲ့သည့် မေးခွန်းကို ဖြေကြားပေးမည့် မော်ဒယ်။ စွမ်းရည် တစ်ဝက်ကို ကောင်းစွာ မှတ်တမ်းတင်ထားသည် — DeepSeek-AI က architecture နှင့် ကိန်းဂဏန်းများကို ထုတ်ပြန်ထားပြီး weight များသည် Hugging Face ပေါ်တွင် MIT အောက်တွင် ရှိသည်။ ဒုတိယ တစ်ဝက်မှာ လည်ပတ်ရေး ဆုံးဖြတ်ချက် တစ်ခု ဖြစ်ပြီး၊ များသောအားဖြင့် သင့်အတွက် ဆုံးဖြတ်ပေးလိုက်ပြီးသား ဖြစ်တတ်သည်။ ဤစာမျက်နှာသည် နှစ်ခုစလုံးကို လွှမ်းခြုံသည် — V4-Pro foundation ဆိုသည်မှာ ဘာလဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ 3BIT-REAP build က ၎င်းကို ဘာလုပ်သလဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့ "ဆင်ဆာမဲ့" ဟု ပြောသည့်အခါ အတိအကျ ဘာကို ဆိုလိုသလဲ။

01"ဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek API" ဆိုသည်မှာ အမှန်တကယ် ဘာကို ဆိုလိုသလဲ

ယန္တရား ကွဲပြားနှစ်ခုကို စကားလုံးတစ်လုံးတည်းအောက်တွင် ဖိုင်တွင်ကြသည်။ ပထမတစ်ခုမှာ weight များထဲသို့ ချက်ချင်း ဖုတ်ထည့်ထားသော alignment — post-training အတွင်း သင်ယူခဲ့သော ငြင်းပယ်သည့် အပြုအမူ ဖြစ်သည်။ ဒုတိယတစ်ခုမှာ serving-side moderation အလွှာ ဖြစ်သည် — မော်ဒယ်က မမြင်မီ သင့် prompt ကို၊ သင်မမြင်မီ output ကို စစ်ဆေးကာ၊ မော်ဒယ်က ဘာပြောလိုသည်ဖြစ်စေ ဝါကျ တစ်ဝက်တွင် တုံ့ပြန်ချက်ကို ဖြတ်ချနိုင်သော သီးခြား classifier တစ်ခု ဖြစ်သည်။

နှစ်ခုစလုံးကို တိုင်းတာနိုင်ပြီး၊ DeepSeek ၏ ကိုယ်ပိုင် ဝန်ဆောင်မှုကို တိုင်းတာထားပြီး ဖြစ်သည်။ Promptfoo သည် နိုင်ငံရေးအရ သတိထားရသော မေးခွန်း 1,360 ခု ပါသော set တစ်ခု စုစည်းပြီး DeepSeek ၏ hosted R1 သည် 1,156 ခု — ခန့်မှန်းခြေ 85% — ကို ငြင်းပယ်ခဲ့သည် သို့မဟုတ် ရှောင်ဖယ်ခဲ့သည်ဟု အစီရင်ခံခဲ့သည်။ တူညီသော မိသားစုပေါ်ရှိ ပညာရေးဆိုင်ရာ အလုပ်တစ်ခုက စာရေးသူများက thought suppression ဟုခေါ်သော ကွဲပြားသော ကျရှုံးပုံစံတစ်ခုကို တွေ့ရှိခဲ့သည်၊ ထိုနေရာတွင် သတိထားရသော ခေါင်းစဉ်တစ်ခုတွင် စတင်သည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက် မော်ဒယ်၏ ဆင်ခြင်ခြင်း လမ်းကြောင်းသည် ချက်ချင်းလိုလို ရပ်တန့်သွားသည်။ Information Sciences တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော သီးခြား စစ်ဆေးမှုတစ်ခုက semantic-level suppression ကို မှတ်တမ်းတင်ခဲ့သည် — မော်ဒယ်၏ ကိုယ်ပိုင် ဆင်ခြင်ခြင်းထဲတွင် ရှိသော အကြောင်းအရာသည် အသုံးပြုသူထံ မရောက်မီ တိတ်တဆိတ် ချန်လှပ်ခံရခြင်း သို့မဟုတ် ပြန်ရေးခံရခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤအရာသည် တိုက်ရိုက် ငြင်းပယ်ခြင်းထက် ခက်ခဲသော ပြဿနာ ဖြစ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် တိုတောင်းချုံ့ထားသော အဖြေတစ်ခုသည် အဖြေတစ်ခုကဲ့သို့ မြင်ရသောကြောင့်။

ကျွန်ုပ်တို့ လည်ပတ်နေသည်မှာ open-weights ထုတ်ပြန်ချက်ကို United States ရှိ Shannon Lab LLC အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်တိုင် လည်ပတ်နေသော hardware ပေါ်တွင် ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ရှေ့တွင် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ၊ ပြန်ရသည့်အရာအပေါ် filter မလုပ်ပါ — သင့် prompt ကို ဝန်ဆောင်မှုမပေးမီ မူဝါဒအတွက် classify မလုပ်ပါ၊ output stream ကို ထွက်လာစဉ် စစ်ဆေးမှု မပြုပါ။ Foundation သည် MIT license ဖြင့် အများသုံးဖြစ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့စကားကို ယုံကြည်မည့်အစား ကျွန်ုပ်တို့၏ output များကို reference weight များနှင့် သင်ကိုယ်တိုင် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

02Foundation — DeepSeek-V4-Pro၊ parameter 1.6T ရှိသော MoE

DeepSeek-V4 သည် DeepSeek-AI ၏ လက်ရှိ open-weights မိသားစု ဖြစ်ပြီး၊ 2026 ခုနှစ် ဧပြီလတွင် preview ပြုလုပ်ခဲ့ကာ MIT အောက်တွင် အရွယ်အစားနှစ်မျိုးဖြင့် ထွက်ရှိခဲ့သည် — V4-Flash (parameter 284B စုစုပေါင်း၊ activated 13B) နှင့် V4-Pro (parameter 1.6T စုစုပေါင်း၊ activated 49B)။ ဤဆောင်းပါးသည် Pro အဆင့်အကြောင်း ဖြစ်သည်။ နှစ်ခုစလုံးကို token ခန့်မှန်းခြေ 33 trillion ဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီး နှစ်ခုစလုံးက token တစ်သန်း context ကို သဘာဝအတိုင်း ထောက်ပံ့သည်။

သတိပြုသင့်သော အချက်မှာ sparsity အချိုးအစား ဖြစ်သည် — token တစ်ခုစီတွင် parameter ၏ 3% ခန့်သာ ပါဝင်လှုပ်ရှားပြီး၊ ၎င်းက ဤလောက်ကြီးမားသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို လုံးဝ ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စေသော အချက် ဖြစ်သည်။ MoE block ကိုယ်တိုင်သည် DeepSeekMoE ဖြစ်ဆဲ ဖြစ်သည် — V2 တွင် မိတ်ဆက်ခဲ့သော fine-grained routed expert များနှင့် အမြဲဖွင့်ထားသော shared expert များ ပေါင်းစပ်ထားသည် — V4 အသေးစား ပြောင်းလဲမှု အနည်းငယ်သာ ပါဝင်ပြီး၊ အထင်ရှားဆုံးမှာ အစောပိုင်း layer များတွင် hash routing ဖြစ်သည်။ V3 တွင် speculative decoding ကိုလည်း ဖြစ်စေသော auxiliary objective ဖြစ်သည့် Multi-Token Prediction ကို မပြောင်းလဲဘဲ ဆက်ထားသည်။

V4 ထဲက အစိတ်အပိုင်း အသစ်များသည် ဖွဲ့စည်းပုံ ဆိုင်ရာ ဖြစ်သည်။ Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) သည် ရိုးရိုး residual လမ်းကြောင်းကို Sinkhorn–Knopp projection မှတစ်ဆင့် doubly stochastic matrix များ၏ manifold ပေါ်တွင် ကန့်သတ်ထားသော သင်ယူထားသော mixing matrix တစ်ခုဖြင့် အစားထိုးသည် — အလွန်နက်ရှိုင်းသော stack များကို ဖျက်ဆီးတတ်သော numerical drift မပါဘဲ input တစ်ခုစီအတွက် ပြန်လည် ချိန်ခွင်လျှာညှိပေးသော residual stream တစ်ခု ဖြစ်သည်။ Training ကို module အများစုတွင် AdamW မှ Muon သို့ Newton–Schulz orthogonalization သုံးကာ ရွှေ့ထားပြီး၊ AdamW ကို embedding များ၊ prediction head များ၊ normalization နှင့် static mHC parameter များအတွက်သာ ဆက်ထားသည်။ Expert weight များကို FP4 ဖြင့် လေ့ကျင့်ထားပြီး အခြား parameter အများစုကို FP8 ဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသည် — အစကတည်းက quantization-aware ဖြစ်ပြီး၊ မော်ဒယ်သည် နောက်ထပ် ချုံ့ဆုံခြင်းကို ဘယ်လောက် ချောမွေ့စွာ ခံနိုင်သည်ဆိုသည်နှင့် သက်ဆိုင်သည်။

03MLA မှ CSA + HCA သို့ — DeepSeek က context ရှည်ရှည်ကို စျေးသက်သာအောင် ဘယ်လို ထားသလဲ

မျိုးဆက် လေးခုကို ဖြတ်သန်း၍ DeepSeek ၏ အဓိက ချည်နှောင်ချက်သည် အရွယ်အစား မဟုတ်ဘဲ attention စီးပွားရေး ဖြစ်သည်။ context နှင့်အမျှ line-early ကြီးထွားလာပြီး ရှည်လျားသော context တွင် memory ကို လွှမ်းမိုးတတ်သော KV cache ကို ဗားရှင်းတိုင်းက တိုက်ခိုက်ခဲ့သည်။

• V2 က Multi-head Latent Attention (MLA) ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည် — key နှင့် value များကို latent vector တစ်ခုအဖြစ် low-rank ပေါင်းစပ် ချုံ့ဆုံခြင်း ဖြစ်ပြီး၊ generation က head တစ်ခုစီအတွက် K နှင့် V အပြည့်အစား ထို vector နှင့် decoupled RoPE key တစ်ခုကို cache လုပ်သည်။ DeepSeek က KV cache ကို standard multi-head attention ၏ 4-14% ခန့်အထိ ချုံ့ဆုံနိုင်ခဲ့ကြောင်း၊ အရည်အသွေးလည်း ထိန်းထားနိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိုကောင်းလာခြင်း ဖြစ်ခဲ့ကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့သည်။
• V3 သည် ၎င်းကို parameter 671B အထိ ချဲ့ထွင်ခဲ့ပြီး MLA ကို open model များတွင် စျေးသက်သာသော context ရှည်ရှည်အတွက် default ယူဆချက် ဖြစ်စေခဲ့သည်။
• V3.2 က DeepSeek Sparse Attention (DSA) ကို ထပ်ထည့်ခဲ့သည်၊ အားလုံးကို ဂရုပြုမည့်အစား query တစ်ခုစီအတွက် သမိုင်းကြောင်း၏ top-k subset ကို ပေါ့ပါးသော indexer တစ်ခုမှတစ်ဆင့် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။
• V4 က ရောစပ်လိုက်သည်။ Compressed Sparse Attention (CSA) သည် token m တစ်ခုစီ၏ KV entry များကို သင်ယူထားသော weight များပါဝင်သော entry တစ်ခုအဖြစ် ဦးစွာ ချုံ့ဆုံပြီး၊ ထို ချုံ့ဆုံထားသော entry များပေါ်တွင် sparse top-k ရွေးချယ်မှုကို လည်ပတ်သည်။ Heavily Compressed Attention (HCA) သည် ပိုမို ပြင်းထန်စွာ ချုံ့ဆုံသော်လည်း ရလဒ်ပေါ်တွင် dense အဖြစ် ဆက်ရှိနေသည်။ layer အမျိုးအစား နှစ်ခုကို stack တစ်လျှောက် ရောစပ်ထားသဖြင့် စျေးသက်သာသော global အကျဉ်းချုပ်နှင့် တိကျသော local retrieval တို့ အတူယှဉ်တွဲ ရှိနေနိုင်သည်။

token တစ်သန်း context တစ်ခုတွင် အစီရင်ခံထားသော အကျိုးအမြတ်သည် ထင်ရှားသည် — V4-Pro သည် V3.2 ၏ token တစ်ခုလျှင် inference FLOPs ၏ 27% ခန့်နှင့် KV cache ၏ 10% ခန့်ကိုသာ လိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့် 262K တောင်းဆိုမှုတစ်ခုသည် memory event တစ်ခုအစား သာမန် တောင်းဆိုမှုတစ်ခုကဲ့သို့ ဆက်ဆံရရှိပြီး၊ context ရှည်ရှည် retrieval ကိန်းဂဏန်းများသည် token ထောင်ချီ အနည်းငယ် ကျော်လွန်လျှင် ပြိုကျမည့်အစား ခိုင်မာနေသည်။

043BIT-REAP နောက်ဆက်တွဲ ဆိုသည်မှာ ဘာလဲ

ကျွန်ုပ်တို့၏ ကက်တလောက် id သည် 3BIT-REAP ဖြင့် ဆုံးသည်၊ ၎င်းက အစီအစဉ်အတိုင်း အသုံးချထားသော ချုံ့ဆုံခြင်း အဆင့် နှစ်ဆင့်ကို ဖော်ပြသည်။

REAP — expert များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း မဟုတ်ဘဲ ဖြုတ်ချခြင်း

REAP သည် Cerebras Research မှ Router-weighted Expert Activation Pruning ဖြစ်သည် — "REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression", ICLR 2026 တွင် လက်ခံခဲ့သည်။ sparse MoE တစ်ခုတွင် router သည် ၎င်း၏ expert များကို တညီတညာတည်း အသုံးမပြုပါ — long tail တစ်ခုကို ရှားရှားပါးပါး၊ အားနည်းစွာ၊ သို့မဟုတ် နှစ်ခုစလုံး ရွေးချယ်ခံရသည်။ REAP သည် expert တစ်ခုစီကို router gate value (ဘယ်လောက် မကြာခဏ၊ ဘယ်လောက် အားကောင်းစွာ ရွေးချယ်ခံရသလဲ) နှင့် expert activation norm (၎င်း၏ output က ဘယ်လောက် ပံ့ပိုးသလဲ) ကို ပေါင်းစပ်ကာ အမှတ်ပေးပြီး ရှုံးနိမ့်သူများကို လုံးဝ ဖျက်ချသည်။

ဤစာတမ်း၏ argument မှာ pruning က merging ကို ကျော်လွန်ကြောင်း ဖြစ်သည် — merging သည် MoE ကို တည်ဆောက်ထိုက်စေသော functional specialization ကို ပျမ်းမျှချ ပျောက်ကွယ်စေသော်လည်း router ရောက်ရှိရန် ခဲယဉ်းသော expert များကို ဖျက်ချခြင်းသည် ၎င်းကို ထိန်းသိမ်းပေးသည်။ parameter 20B မှ 1T အထိ မော်ဒယ်များတွင် REAP သည် merging နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နေသော pruning နည်းလမ်းများကို generative benchmark များပေါ်တွင် ကျော်လွန်ခဲ့ပြီး၊ Qwen3-Coder-480B နှင့် Kimi-K2 ပေါ်ရှိ expert 50% pruning တွင် code generation နှင့် tool calling ပေါ်တွင် near-lossless ရလဒ်များ — ဤမော်ဒယ်ကို ဤနေရာအတွက် တည်ရှိစေသော workload profile တိတိကျကျ ဖြစ်သည် — ကို စာရေးသူများက အစီရင်ခံခဲ့သည်။

3-bit weight — foundation အကြီးဆုံးများအတွက် ချုံ့ဆုံခြင်း အဆင့်

ကျန်ရှိနေသေးသော အရာများကို ထို့နောက် 3-bit weight များအဖြစ် quantize လုပ်သည်။ Three bit သည် ပြင်းထန်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းကို ဖုံးကွယ်မထားပါ — lineup တစ်လျှောက်တွင် foundation က squeeze မလိုအောင် သေးငယ်လျှင် W8A16၊ အလယ်တွင် W4A16-AUTOROUND-REAP၊ foundation အကြီးဆုံးများတွင်သာ 3BIT-REAP ကို သုံးသည်၊ ထိုနေရာတွင် ၎င်းက မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းနှင့် မပေးခြင်းကြား ကွာခြားချက် ဖြစ်သည်။

ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ပြောစရာ ကုန်ကျစရိတ်တစ်ခု ရှိသည် — 3-bit 1.6T MoE တစ်ခုသည် reference ထုတ်ပြန်ချက်နှင့် bit တစ်ခုချင်းစီ တူညီသည် မဟုတ်ပါ၊ အရည်အသွေး ကုန်ကျစရိတ် အနည်းငယ်လည်း တကယ် ရှိသည်။ ၎င်းအတွက် သင်ရသည်မှာ ချုံ့ဆုံမထားသော ceiling သည် precision ပိုမြင့်တွင် သက်တောင့်သက်သာ ဆံ့နိုင်သည့် မည်သည့်အရာထက်မဆို ဝေးလံစွာ ပိုမြင့်နေသော foundation တစ်ခု ဖြစ်ပြီး — V4 ၏ expert များကို FP4 ဖြင့် အစကတည်းက လေ့ကျင့်ထားသောကြောင့် မော်ဒယ်သည် နောက်ထပ် weight ချုံ့ဆုံခြင်းအောက်တွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာ ကျင့်ကြံနေသည်။ precision ကို ပိုမိုပေါ့ပါးစွာ ကိုင်တွယ်ထားသော DeepSeek build တစ်ခု လိုချင်လျှင် DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP သည် 16-bit activation ပါသော 4-bit weight နှင့် AutoRound ၏ သင်ယူထားသော rounding ကို တူညီသော 262K context ပေါ်တွင် $0.50 in / $2.00 out ဖြင့် သုံးသည်။

05ဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် reasoning_effort ခလုတ်

V4 ၏ post-training သည် domain specialist များကို — သင်္ချာ၊ coding၊ agent၊ ညွှန်ကြားချက် လိုက်နာမှု — သီးခြားစီ လေ့ကျင့်ကာ SFT ပြီးလျှင် DeepSeek က R1 နှင့်အတူ မိတ်ဆက်ခဲ့သော Group Relative Policy Optimization နည်းလမ်းဖြစ်သော GRPO ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။ ထို specialist များကို reverse-KL objective အောက်တွင် on-policy distillation ဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစည်းလိုက်သည်၊ ထို့ကြောင့် checkpoint တစ်ခုတည်းသည် domain အားလုံးတွင် ပျမ်းမျှသာ ဖြစ်နေသော generalist တစ်ခုအစား domain အများအပြားတွင် specialist အဆင့် အပြုအမူများကို တစ်ပြိုင်နက် သယ်ဆောင်ထားသည်။

ထုတ်ပြန်ထားသော မော်ဒယ်သည် binary switch တစ်ခုအစား အဆင့်လိုက် ဆင်ခြင်ခြင်း mode များကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ gateway ပေါ်တွင် ၎င်းသည် ဤမော်ဒယ်ပေါ်ရှိ တစ်ခုတည်းသော အသုံးဝင်ဆုံး ခလုတ်ဖြစ်သော standard reasoning_effort parameter ဖြစ်သည် —

• Low — တိုက်ရိုက်နီးပါး အဖြေ — classification, extraction, ပြန်ရေးခြင်း၊ မော်ဒယ်၏ ဆင်ခြင်ခြင်းထက် သင့်အသိပညာ အတွက် သင် ငွေပေးနေသော မည်သည့်အရာမဆို။
• Medium — code review, debugging နှင့် အဆင့်များစွာပါ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် default အလုပ်လုပ်မှု mode။
• High — အဖြေမပေးမီ ရှည်လျားသော ဆင်ခြင်ခြင်း။ ခက်ခဲသော ပြဿနာများ ဖြေရှင်းနိုင်ရာ၊ ဆင်ခြင်ချက် token များကို output အဖြစ် ငွေတောင်းသောကြောင့် သင့် output-token ဘေလ် ရှိနေရာ ဖြစ်သည်။

ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိသောကြောင့် ဆင်ခြင်ခြင်း လမ်းကြောင်းသည် သတိထားရသော ခေါင်းစဉ်ပေါ်တွင် ဖြတ်တောက်ခြင်း မခံရပါ — ကိုယ်ပိုင် ဝန်ဆောင်မှုပေါ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသော thought-suppression ပုံစံသည် ဤနေရာတွင် ဖြစ်ပေါ်နိုင်မည့် ယန္တရား မရှိပါ။

06ကုဒ်နှင့် agentic အလုပ် — foundation ရမှတ်များ

ဤအရာများသည် V4-Pro ထုတ်ပြန်ချက်အတွက် DeepSeek-AI ကိုယ်တိုင် ထုတ်ပြန်ထားသော ကိန်းဂဏန်းများ ဖြစ်ပြီး — ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိန်းဂဏန်း မဟုတ်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ quantize လုပ်ထားသော build ပေါ်တွင် တိုင်းတာထားခြင်း မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့ကို ပြသရသည့် အကြောင်းရင်းမှာ ဤ foundation ကို ရွေးချယ်ရသည့် ရိုးသားသော အကြောင်းရင်း ဖြစ်ပြီး၊ သင် လျော်ကန်စွာ ချိန်ခွင်လျှာညှိနိုင်ရန် first-party အဖြစ် အမှတ်အသားထားသည်။

နှစ်ခု မှတ်ချက်ချထိုက်သည်။ SWE-bench Verified 80.6% သည် တကယ့် repository issue ဖြေရှင်းခြင်း ဖြစ်သည် — မရင်းနှီးသော codebase တစ်ခုကို ဖတ်ခြင်း၊ ချို့ယွင်းချက်ကို ရှာဖွေခြင်း၊ project ၏ ကိုယ်ပိုင် test များကို ကျော်ဖြတ်နိုင်သော patch တစ်ခု ထုတ်လုပ်ခြင်း။ token တစ်သန်းတွင် MRCR (83.5) သည် အလျားအပြည့်တွင် multi-round coreference retrieval ဖြစ်ပြီး context ရှည်ရှည် claim သည် အလှမြှောက်ရုံမျှသာ မဟုတ်ကြောင်း ပြောသော ကိန်းဂဏန်း ဖြစ်သည်။ DeepSeek က မော်ဒယ်အတွက် Codeforces rating 3206နှင့် context 1M တွင် CorpusQA 62.0 ကိုလည်း အစီရင်ခံသည်။

အထက်ပါ ကိန်းဂဏန်းများသည် DeepSeek-V4-Pro reference ထုတ်ပြန်ချက်အတွက် DeepSeek-AI-report ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ 3BIT-REAP build သည် ထို weight များ၏ ချုံ့ဆုံထားသော ဗားရှင်းတစ်ခု ဖြစ်ပြီး ဤအလုပ်များတွင် သီးခြားစီ benchmark မလုပ်ရသေးပါ၊ reference ရမှတ်များကို ဤ endpoint ၏ တိုင်းတာချက်အဖြစ် မဟုတ်ဘဲ foundation ၏ ceiling အဖြစ်သာ ယူပါ။

07262K context — အမှန်တကယ် ဝင်ဆံ့သည့်အရာ

Reference မော်ဒယ်ကို token တစ်သန်းအတွက် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် 262,144 ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည် — gateway ပေါ်ရှိ မော်ဒယ်တိုင်း မျှဝေထားသော window ဖြစ်သဖြင့် မော်ဒယ် ပြောင်းခြင်းသည် စာကြောင်းတစ်ကြောင်းတည်း ပြောင်းလဲမှုသာ ဖြစ်ပြီး context ဆုတ်ယုတ်မှု ဘယ်တော့မှ မဖြစ်ပါ။ လက်တွေ့တွင် 262K သည် တကယ့်အလုပ် အများစုအတွက် context ကန့်သတ်ချက် ဖြစ်လာသည့် နေရာကို ကျော်လွန်နေသည် —

Workload	ခန့်မှန်း token	262K ထဲ ဝင်ဆံ့သလား
အလယ်အလတ် service repo (~50k line)	~600K	မဆံ့ — module ရွေးချယ်ရမည်
Subsystem တစ်ခုတည်းနှင့် ၎င်း၏ test များ	~60–120K	ဆံ့သည်၊ အနေချင့်ချင့်
Protocol တစ်ခု၏ RFC set အပြည့်	~150K	ဆံ့သည်
နည်းပညာဆိုင်ရာ စာအုပ် စာမျက်နှာ 700	~250K	ဆံ့သည်၊ ကန့်သတ်ချက်နှင့် နီးကပ်
Agent run ရှည်ရှည်၊ tool turn 40+	~80–200K	ဆံ့သည်

အစီအစဉ်ဆွဲရန် ကန့်သတ်ချက်မှာ output ဖြစ်သည် — တုံ့ပြန်ချက်တစ်ခုလျှင် token 16,384 အများဆုံး။ ၎င်းသည် ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်း တစ်ခု သို့မဟုတ် ဖိုင်အများအပြားပါ patch ကြီးတစ်ခု ဖြစ်သော်လည်း codebase တစ်ခုလုံး မဟုတ်ပါ။ ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်း ကြီးများကို output cap မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် မဟုတ်ဘဲ — 262K window က စျေးသက်သာစေသော — ယခင် output ကို context ထဲ ပြန်ထည့်ကာ တောင်းဆိုမှုများ ဆက်စပ်ခြင်းဖြင့် ပြီးမြောက်စေသည်။

08ဈေးနှုန်းနှင့် lineup ထဲရှိ V4-Pro ၏ နေရာ

1M လျှင် $1.95 in / $3.90 out ဖြင့် V4-Pro သည် flagship reasoning အဆင့် ဖြစ်သည် — ပြဿနာက ခက်ခဲသောအခါ သင် ရွေးချယ်သော မော်ဒယ် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားရုံသာ ဖြစ်ပါက တူညီသော 262K window ပေါ်ရှိ ပိုစျေးသက်သာသော မော်ဒယ်များက စျေးနှုန်း လေးပုံတစ်ပုံဖြင့် ပြီးစီးနိုင်သည်။

ဆင်ဆာမဲ့ မော်ဒယ်	In / 1M	Out / 1M	Vision	သင့်တော်သည့်အလုပ်
DeepSeek-V4-Pro · 3BIT-REAP	$1.95	$3.90	မရှိ	ခက်ခဲသော reasoning၊ code၊ agent
DeepSeek-V4-Flash · W4A16	$0.50	$2.00	မရှိ	မျိုးရိုးတူညီ၊ volume များ
GLM-5.2 · 3BIT-REAP	$0.73	$2.34	မရှိ	General-purpose အလုပ်ကြမ်း
Kimi-K3 · 3BIT-REAP	$3.83	$19.12	ရှိ	အမြင့်ဆုံးအဆင့် multimodal agent
MiniMax-M3 · 3BIT-REAP	$0.50	$2.00	ရှိ	အစျေးအသက်သာဆုံး vision

လူများ တကယ် ယှဉ်ကြည့်မည့် နှိုင်းယှဉ်ချက်ကို ရိုးရိုးသားသား ပြောရလျှင် — DeepSeek ကိုယ်ပိုင် API သည် ဤထက် စျေးသက်သာသည် — first-party V4-Pro သည် 1M input $0.435 ခန့်၊ output $0.87 ခန့် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ထားပြီး ၎င်းတို့၏ cache-hit input စျေးနှုန်းကလည်း ပိုနည်းပါသည်။ token တစ်ခုလျှင် စျေးနှုန်းသာ သင့်စံနှုန်း ဖြစ်ပြီး moderation အပြုအမူက သင့်အလုပ်ကို မထိခိုက်ပါက first-party API ကို သုံးပါ၊ နောက်မှ ကျွန်ုပ်တို့ကို ကိုယ်တိုင် ရှာဖွေတွေ့ရှိစေမည့်အစား ကျွန်ုပ်တို့က ယခုပင် ပြောလိုက်ခြင်း ကောင်းပါသည်။ premium ကနေရသည်မှာ ကွဲပြားသော ဂုဏ်သတ္တိများ တစ်စုံ ဖြစ်သည် — ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိခြင်းနှင့် output filter မရှိခြင်း၊ Shannon Lab LLC အောက်ရှိ US operator တစ်ခု၊ ရက်စွဲတပ် checkpoint (0813) ကို ပင်ထားခြင်းဖြင့် တိတ်တဆိတ် upstream အဆင့်မြှင့်မှုတစ်ခုက project တစ်ဝက်တွင် သင့် output များကို ဘယ်တော့မှ မပြောင်းလဲစေခြင်း၊ မော်ဒယ်တစ်ခုတည်း အပေါ် API dialect သုံးမျိုး၊ ပြီးလျှင် lineup ထဲရှိ မော်ဒယ် ဆယ့်နှစ်ခုစလုံးတွင် တူညီသော 262K window နှင့် parameter surface။

09ခေါ်ဆိုနည်း — dialect သုံးမျိုး၊ မော်ဒယ်တစ်ခု

gateway ပေါ်ရှိ မော်ဒယ်တိုင်းသည် endpoint သုံးမျိုးလုံးပေါ်တွင် ဖြေကြားသည်၊ တစ်ခုစီတွင် streaming ပါရှိသည်။ SDK အသစ်တစ်ခု လက်ခံစရာ မလိုပါ — base URL တစ်ခုနှင့် မော်ဒယ် id တစ်ခုကိုသာ ပြောင်းရသည်။

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 — OpenAI dialect; OpenAI SDK များနှင့် ၎င်းတို့ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော မည်သည့်အရာနှင့်မဆို အလုပ်လုပ်သည်။
• /v1/messages — Anthropic dialect၊ ထို ပုံစံကို ရေးထားပြီးသား codebase များအတွက်။
• /v1/responses — Responses-style interface။

ဤမော်ဒယ်ပေါ်တွင် ထောက်ပံ့ထားသည် — streaming၊ native tool calling၊ strict json_schema structured output၊ response_format နှင့် reasoning_effort။ Parameter reference အပြည့်အစုံနှင့် live playground ကို API စာရွက်စာတမ်းတွင် ကြည့်ပါ။

10ရိုးသားသော ကန့်သတ်ချက်များ

တည်ဆောက်မီ သိထားသင့်သော အချက် လေးခု —

• Vision မရှိ။ စာသားသက်သက်; endpoint မည်သည့်တစ်ခုမှ ရုပ်ပုံ input ကို လက်မခံပါ။ ရှုမြင်နိုင်သော ဆင်ဆာမဲ့ မော်ဒယ် လိုအပ်ပါက Kimi-K3၊ Kimi-K2.6၊ MiniMax-M3၊ MiMo-V2.5 သို့မဟုတ် inkling ကို သုံးပါ။
• Token 16,384 output ceiling။ effort မြင့်တွင် ဆင်ခြင်ချက် token များက ၎င်းအပေါ် တွက်ချက်ထားသဖြင့် ရှည်လျားသော ဆင်ခြင်ခြင်းက အဖြေအတွက် နေရာ ပိုနည်းသွားစေသည်။ ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်း ကြီးများအတွက် တောင်းဆိုမှုများကို ဆက်စပ်ပါ။
• 3-bit သည် တကယ့် ချုံ့ဆုံခြင်း ဖြစ်သည်။ reference ရမှတ်များသည် foundation ကို ဖော်ပြသည်၊ ဤ build ကို မဟုတ်ပါ။ fidelity အမြင့်ဆုံးအဆင့်အတွက် W8A16 မော်ဒယ်များ (MiMo-V2.5-Pro, MiMo-V2.5, Hy3) က quantization အနည်းဆုံး သယ်ဆောင်ထားသည်။
• ဆင်ဆာမဲ့ ဖြစ်ခြင်းသည် ရလဒ်မရှိသည့် အရာ မဟုတ်ပါ။ ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိခြင်းက သင်တောင်းဆိုသည့်အရာနှင့် အဖြေကို သင် ဘာလုပ်မည်ဆိုသည့် တာဝန်ယူမှုသည် — ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝန်ဆောင်မှု စည်းမျဉ်းများနှင့် သင်လုပ်ဆောင်နေရာ ဒေသ၏ ဥပဒေအောက်တွင် — သင့်ထံတွင် ရှိကြောင်း ဆိုလိုသည်။

11မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

---

Source များ — DeepSeek-AI — DeepSeek-V4-Pro model card · DeepSeek-V4 technical report (CSA/HCA, mHC, Muon) · DeepSeek-V2 (MLA, DeepSeekMoE) · DeepSeek-V3 technical report · REAP the Experts (Cerebras Research) · Promptfoo censorship audit · Discovering Forbidden Topics in Language Models။ Benchmark ကိန်းဂဏန်းများသည် reference ထုတ်ပြန်ချက်အတွက် DeepSeek-AI-report ဖြစ်ပြီး၊ ချုံ့ဆုံထားသော build ၏ သီးခြား third-party အတည်ပြုချက် ဆက်လက် စောင့်ဆိုင်းနေသည်။ စျေးနှုန်းများသည် စက်တင်ဘာ 5၊ 2026 အထိ Shannon AI list စျေးနှုန်းများ ဖြစ်သည်။