Amazon Web Services объявила, что в каталоге SageMaker JumpStart появились три языковые модели DeepSeek: DeepSeek‑V4‑Pro, DeepSeek‑V4‑Flash и DeepSeek‑V4.1‑Flash. Их веса доступны по лицензии MIT. Клиенты могут добавить модели в свои аккаунты AWS всего за несколько кликов в консоли или с помощью SageMaker Python SDK. Объявление было сделано 12 ноября 2026 года.
DeepSeek‑V4‑Pro — самая крупная из трёх моделей. Она построена на архитектуре смеси экспертов (MoE) и насчитывает 1,6 трлн параметров, из которых для каждого токена активны лишь 49 млрд. Модель также поддерживает контекстное окно на 1 млн токенов, благодаря чему может обрабатывать и анализировать очень длинные документы. Она подойдёт для решения многоэтапных задач, подготовки подробных отчётов и других сценариев, требующих максимальных языковых возможностей.
DeepSeek‑V4‑Flash — более компактная и дешёвая альтернатива. В модели 284 млрд параметров, из которых для каждого токена активны 13 млрд. Она поддерживает такое же контекстное окно на 1 млн токенов, но требует гораздо меньше вычислительных ресурсов. AWS рекомендует её для чувствительных к задержкам производственных сервисов, где важна стоимость, например чат-ботов и систем для суммаризации в реальном времени.
Самая новая модель, DeepSeek‑V4.1‑Flash, поддерживает мультимодальный ввод и использует новую архитектуру Causal Encoder‑Decoder. В её основе лежат 552 млрд параметров, однако при первоначальной обработке входных данных задействуются только 8 млрд, а при генерации текста — 16 млрд. Модель может выдавать до 384 k токенов. Технологии Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) и кэширование KV в формате FP4 сокращают потребление памяти примерно до четверти от V4‑Flash. Эти решения рассчитаны на агентные задачи, сочетающие текст и изображения, например на помощников для программирования, которые анализируют скриншоты.
Почему эти модели появились именно сейчас?
AWS расширяет каталог базовых моделей, чтобы разработчикам было проще выбирать между максимальной мощностью и эффективностью. Предлагая как флагманскую V4‑Pro, так и две ориентированные на экономию версии — V4‑Flash и V4.1‑Flash, компания позволяет клиентам подобрать оптимальный баланс с учётом бюджета и требований к задержкам, не покидая экосистему AWS. Лицензия с открытыми весами также позволяет небольшим командам дообучать модели и встраивать их в собственные закрытые конвейеры.
Почему это важно
Разработчики теперь могут запускать крупные языковые модели в AWS без создания собственной инфраструктуры и выбирать версию под свои требования к стоимости и скорости. Лицензия с открытыми весами позволяет небольшим компаниям адаптировать модели для специализированных задач, хотя для их развёртывания всё равно понадобятся кредиты AWS или платный аккаунт.
