DeepSeek V4's 1-Biljoen Parameter Architectuur Richt Zich op Westerse AI-Codeer Dominantie

TL;DR

DeepSeek's V4-model wordt medio februari 2026 gelanceerd met 1 biljoen totale parameters, contextvensters van 1 miljoen tokens, en drie architecturale innovaties—Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), Engram conditioneel geheugen, en Sparse Attention—die de AI-economie zouden kunnen herdefiniëren. Interne benchmarks beweren 80%+ SWE-bench prestaties bij 10-40x lagere inferentiekosten dan westerse concurrenten. Het model draait op dubbele RTX 4090s, maakt gewichten open source onder Apache 2.0-licentie, en vertegenwoordigt China's meest geloofwaardige uitdaging aan westerse AI-dominantie sinds de oorspronkelijke DeepSeek-schok.

$5,6 miljoen.

Dat is wat DeepSeek naar verluidt heeft uitgegeven aan het trainen van V3—een model dat GPT-4o en Claude 3.5 Sonnet evenaart op de meeste benchmarks. OpenAI zou naar verluidt meer dan $100 miljoen hebben uitgegeven aan het trainen van GPT-4. De kloof onthult een fundamentele vraag die de AI-economie hervormt: Vereist grensverleggende prestatie miljarden in compute, of biedt architecturale innovatie een goedkoper pad?

DeepSeek's antwoord komt medio februari met V4, een model met 1 biljoen parameters dat drie architecturale innovaties incorporeert die zouden kunnen leveren wat analisten een "opvallende doorbraak" in trainingsefficiëntie noemen. Het model richt zich op autonoom coderen—niet eenvoudige snippet-generatie, maar het beheren van volledige software repositories met menselijke redenering over contextvensters van miljoen tokens.

Voor datacenteroperators die GPU-infrastructuur implementeren, strekken de implicaties zich uit voorbij benchmarkscores. Als DeepSeek's efficiency-first benadering succesvol schaalt, staan de economie van AI-implementatie—en de hardware die het moet ondersteunen—voor significante verstoring.

Drie Architecturale Innovaties

DeepSeek V4 combineert drie baanbrekende technologieën gepubliceerd in onderzoekspapers van eind 2025 en begin 2026: Manifold-Constrained Hyper-Connections, Engram conditioneel geheugen, en DeepSeek Sparse Attention.

Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)

DeepSeek's paper van 31 december 2025 introduceerde mHC, een framework dat fundamentele problemen aanpakt bij het schalen van grote taalmodellen. Traditionele hyper-connections kunnen residual stream-breedte uitbreiden en connectiviteitspatronen verbeteren, maar ondermijnen tegelijkertijd het identity mapping-principe dat residual networks trainbaar maakt—wat leidt tot numerieke instabiliteit die grootschalige trainingssessies laat crashen.

De mHC-oplossing projecteert connectiematrices op een wiskundig manifold met behulp van het Sinkhorn-Knopp algoritme, waarbij signaalversterking wordt gecontroleerd tot 1,6x vergeleken met 3000x bij onbeperkte methoden.

Het praktische resultaat: een 4× bredere residual stream voegt slechts 6,7% trainingstijd-overhead toe. Co-geschreven door oprichter Liang Wenfeng, stelt mHC "agressieve parameter-expansie" mogelijk door GPU-geheugenbeperkingen te omzeilen—het trainen van grotere modellen op hardware die anders de capaciteit zou beperken.

IBM's Principal Research Scientist Kaoutar El Maghraoui benadrukte dat DeepSeek's mHC-architectuur model-pretraining zou kunnen revolutioneren: "Het schaalt AI intelligenter in plaats van het alleen maar groter te maken."

Engram Conditional Memory

Gepubliceerd 13 januari 2026, introduceert Engram een conditionele geheugenmodule die constante-tijd kennisopvraging realiseert door statische patroonopslag te ontkoppelen van dynamische redenering. De technologie moderniseert klassieke N-gram embeddings om O(1) lookups uit te voeren naast de neurale backbone.

Engram pakt aan wat DeepSeek "stil LLM-verlies" noemt—GPU-cycli verloren aan statische lookups die geen actieve redenering vereisen. Het systeem gebruikt multi-head hashing om gecomprimeerde contexten toe te wijzen aan embeddingtabellen via deterministische functies, waardoor de geheugenexplosie van dichte tabellen wordt vermeden terwijl botsingen worden beperkt.

Context-Aware Gating zorgt voor het "conditionele" aspect. Opgehaalde embeddings worden niet blind toegevoegd aan de residual stream—ze worden gefilterd door de huidige verborgen staat. Als opgehaald geheugen conflicteert met globale context, onderdrukt de gate de ruis.

DeepSeek's kernbevinding: de optimale verdeling is 75-80% voor berekening en 20-25% voor geheugen. Pure MoE (100% berekening) bleek suboptimaal.

De onderzoekers demonstreerden het offloaden van een embeddingtabel van 100 miljard parameters naar systeem-DRAM met throughput-straffen onder 3%. Voor inferentie-infrastructuur verschuift dit de hardware-calculatie—hoge bandbreedte systeemgeheugen wordt even waardevol als rauwe GPU FLOPS.

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

De derde innovatie, DeepSeek Sparse Attention, maakt contextvensters van miljoen tokens mogelijk terwijl de computationele overhead met 50% wordt verminderd vergeleken met standaard Transformers.

Het systeem gebruikt een "lightning indexer" om specifieke uittreksels uit het contextvenster te prioriteren, gevolgd door een "fijnmazig token-selectiesysteem" dat specifieke tokens uit die uittreksels kiest om in het beperkte aandachtvenster van het model te laden. Dit maakt werking mogelijk over lange delen van context met relatief kleine serverbelastingen.

Traditionele transformer attention schaalt kwadratisch met sequentielengte—het verdubbelen van contextlengte verviervoudigt de compute. DeepSeek's sparse attention vermindert dit tot ongeveer lineaire schaling, wat het verschil maakt tussen "theoretisch mogelijk" en "economisch levensvatbaar" voor contexten van miljoen tokens.

V4 Modelspecificaties

DeepSeek V4 vertegenwoordigt een technisch wonder van sparse architectuur, die 1 biljoen totale parameters gebruikt terwijl ongeveer 32 miljard wordt geactiveerd voor elke gegeven token.

Deze "Top-16" geroute MoE-strategie stelt V4 in staat gespecialiseerde kennis van een titan-klasse systeem te behouden zonder de verlammende latentie of hardwarevereisten die gewoonlijk gepaard gaan met modellen van biljoen parameters. De praktische impact: efficiënte opvraging uit contexten van meer dan een miljoen tokens.

Voor codeertaken betekent dit dat V4 een volledige middelgrote codebase kan opnemen, import-export relaties tussen tientallen bestanden kan begrijpen, en autonome refactoring kan uitvoeren. Vroege testers rapporteren echte multi-file redenering waarbij het model relaties tussen componenten begrijpt, afhankelijkheden traceert, en consistentie handhaaft over grootschalige refactoring-operaties.

SWE-Bench: De Bepalende Benchmark

SWE-bench Verified meet het vermogen van een model om echte GitHub-issues op te lossen—waarbij code-begrip, debugging, en implementatie over werkelijke repository-contexten vereist is. Claude Opus 4.5 leidt momenteel met 80,9%.

DeepSeek's interne testen tonen naar verluidt V4 meer dan 80% op SWE-bench Verified, beter dan Claude 3.5 Sonnet en GPT-4o, vooral bij extreem lange code prompts. Deze beweringen blijven onbevestigd door onafhankelijke testen.

Als V4 de beloofde prestaties levert tegen de beloofde kosten, wordt het waardevoorstel duidelijk: vergelijkbare codeercapaciteit tegen 10-40x lagere inferentiekosten.

Consumentenhardware Implementatie

In een opmerkelijke afwijking van infrastructuurtrends, draait DeepSeek V4 op consumentenhardware:

• Consumententier: Dubbele RTX 4090s of enkele RTX 5090
• Professionele Tier: Enkele workstation-klasse GPU (RTX 6000 Ada)
• Enterprise Tier: Standaard datacenter configuraties

MLA-compressie maakt inferentie op een enkele RTX 4090 (24GB GDDR6X) mogelijk. Door 4 verzoeken te batchen met gedeelde KV-caches, valt de effectieve geheugenvoetafdruk onder 5GB per verzoek, waardoor ongeveer 550 tokens/seconde throughput wordt bereikt met batchgrootte van 4.

Ter vergelijking: het lokaal draaien van GPT-4-klasse modellen vereiste doorgaans gespecialiseerde infrastructuur van $50.000+. V4's efficiëntie-innovaties democratiseren potentieel toegang tot capaciteiten van biljoen parameters.

De verwachte RTX 5090 met 32GB GDDR7 verkleint de kloof verder. Hoewel nog steeds offloading vereist voor volledige modellen, zouden snellere geheugenbandbreedte en Blackwell-architectuur near-realtime inferentie op enkele consumentenkaarten mogelijk moeten maken.

Open Source Strategie

DeepSeek heeft V4-gewichten open source gemaakt onder Apache 2.0 licentie, waarmee ze hun strategie voortzetten om grensverleggende capaciteiten publiekelijk beschikbaar te stellen. Dit contrasteert scherp met westerse concurrenten—GPT-5, Claude Opus, en Gemini blijven closed-source.

Open gewichten transformeren implementatie-economie:

• On-premises implementatie: Air-gapped omgevingen, compliance met data-soevereiniteit
• Kwantisatie: Draaien van verminderde-precisie versies op consumentenhardware
• Fine-tuning: Aangepaste modellen voor specifieke enterprisebehoeften
• Kostoptimalisatie: Vermijden van per-token kosten voor high-volume applicaties

Organisaties met strikte data governance kunnen V4 volledig binnen hun infrastructuur draaien. Voor industrieën zoals financiën, gezondheidszorg, en defensie, elimineert dit zorgen over het verzenden van eigendomscode naar externe API's.

API Prijsverstoring

DeepSeek's prijzen onderschrijden concurrenten al aanzienlijk. Huidige V3-prijzen: $0,27 per miljoen input tokens versus ongeveer $15/miljoen voor GPT-4.5 en Claude Opus.

Een praktisch voorbeeld: Een 100K token context kost $5,50 op GPT-4 versus $0,90 op DeepSeek V3.2-Exp. V4's miljoen-token context tegen $0,27/miljoen input tokens maakt voorheen onmogelijke gebruikscases economisch haalbaar.

Een kostenanalyse toonde dat een hybride benadering met DeepSeek voor extractie plus Claude voor audit API-uitgaven met 72% verminderde terwijl de feitelijke nauwkeurigheid met 12% verbeterde vergeleken met pure GPT-5.

Training Infrastructuur Realiteitscheck

Ondanks efficiëntieclaims blijft DeepSeek's trainingsinfrastructuur substantieel. Het bedrijf zou naar verluidt R1 hebben getraind op 50.000 Hopper-serie GPU's—30.000 HGX H20-eenheden, 10.000 H800s, en 10.000 H100s—geleverd via investeerder High-Flyer Capital Management.

Chinese autoriteiten drongen er bij DeepSeek op aan om Huawei Ascend hardware te gebruiken voor R2-training. De zet ondervond instabiele prestaties, langzamere chip-to-chip connectiviteit, en beperkingen van Huawei's CANN software toolkit. Ondanks dat Huawei ingenieurs on-site inzette, kon DeepSeek geen succesvolle trainingsrun voltooien.

Het resultaat: DeepSeek keerde terug naar NVIDIA accelerators voor R2-training terwijl Huawei hardware werd behouden voor inferentie. Dit onthult zowel de huidige grenzen van Chinese binnenlandse chips als DeepSeek's pragmatische benadering—ze zullen gebruiken wat werkt, ongeacht politieke druk.

Huawei CEO Ren Zhengfei erkende dat "de VS Huawei's prestaties heeft overdreven" en dat hun beste chips een generatie achter blijven. Industriewaarnemers verwachten echter dat enkele grote taalmodellen tegen eind 2026 op Chinese chips zullen trainen, waarbij de trend zichtbaarder wordt in 2027.

Geopolitieke Implicaties

DeepSeek's snelle opkomst signaleert een grote verschuiving in mondiale AI-competitie. Het bedrijf's R1-lancering veroorzaakte een tech stock sell-off van $1 biljoen op 27 januari 2025—inclusief $600 miljard van alleen NVIDIA.

President Trump noemde het een "wake-up call" voor Amerikaanse bedrijven. Cloudproviders zoals Alphabet, Microsoft, en Amazon—de laatste twee hebben zwaar geïnvesteerd in OpenAI en Anthropic—staan nu voor een prijzencrisis.

Regionale adoptiepatronen zijn scherp uiteen gaan lopen:

Sinds augustus 2025 hebben cumulatieve open-source downloads van Chinese AI-modellen westerse concurrenten overtroffen—wat een significante verschuiving in mondiale AI-gebruikspatronen markeert. In China heeft DeepSeek naar verluidt bijna 89% marktaandeel onder AI-gebruikers.

Westerse regeringsadoptie blijft minimaal. Australië en geallieerde naties hebben DeepSeek verboden van officiële apparaten, waarbij tot 70% van de Australische bedrijven actief toegang blokkeert vanwege dataveiligheidszorgen.

Competitieve Reactie

Westerse concurrenten hebben prijzen en producten aangepast als reactie op DeepSeek-druk:

• Google: Verminderde Gemini API-kosten gedurende 2024 en 2025
• OpenAI: Verlaagde tarieven en bracht o3-mini uit in januari 2026 om te concurreren op efficiëntie
• Anthropic: Handhaafde prijzen maar benadrukte Verifiable Safety Stack voor gereguleerde industrieën

Er is een verborgen kostenoverweging: verificatie-overhead. Goedkope modellen gebruiken vereist vaak tokens uitgeven aan dure modellen om outputs te verifiëren. Audits tonen dat een "Goedkoop Model + High-End Auditor" setup 15% meer kan kosten dan alleen GPT-5 gebruiken voor middelcomplexe taken.

Voor enterprises in gereguleerde industrieën biedt Claude's Verifiable Safety Stack audittrails die premium prijzen rechtvaardigen. De handhaving van de EU AI Act heeft compliance documentatie even waardevol gemaakt als rauwe prestatie.

Infrastructuur Implicaties

DeepSeek's efficiëntie-innovaties invalideren huidige GPU-vraag niet. Hyperscaler CapEx blijft groeien, met $600+ miljard geprojecteerd voor 2026. Maar de compositie van uitgaven—wat wordt gebouwd en hoe het wordt gebruikt—kan verschuiven.

Engram's benadering van contextverwerking benadrukt geheugenhiërarchie boven rauwe compute. Toekomstige trainingsinfrastructuur zou hoge-bandbreedte geheugen en efficiënte caching kunnen prioriteren boven piek FLOPS.

Voor datacenteroperators ontstaan verschillende trends:

1. Geheugenbandbreedte wordt kritiek: Engram's DRAM offloading-techniek verschuift workloads van GPU-geheugen naar systeem-RAM
2. Inferentie-infrastructuur diversificeert: Consument-grade implementatie maakt edge en on-premises installaties mogelijk
3. Training blijft gecentraliseerd: Ondanks efficiëntiewinsten vereist frontier model training nog steeds massieve GPU-clusters
4. Hybride architecturen winnen terrein: DeepSeek extractie + westerse modelverificatie vermindert kosten terwijl compliance behouden blijft

Kernpunten

Voor AI Infrastructuur Teams:

• DeepSeek V4's consumentenhardware implementatie (dubbele RTX 4090s) transformeert on-premises AI-economie
• Engram's geheugenarchitectuur verschuift hardwareprioriteiten naar hoge-bandbreedte DRAM
• Open gewichten maken fine-tuning en implementatie mogelijk zonder API-afhankelijkheden

Voor Enterprise Besluitvormers:

• 10-40x kostenvermindoringen maken voorheen oneconomische AI-applicaties haalbaar
• Veiligheidszorgen vereisen duidelijke beleidsregels voor gebruik van Chinese modellen
• Hybride implementatie (DeepSeek extractie + westerse verificatie) biedt kosten-prestatie balans

Voor Datacenter Operators:

• Miljoen-token contexten veranderen workloadprofielen en geheugenvereisten
• Consument GPU implementatie creëert vraag naar kleinere, gedistribueerde inferentie-infrastructuur
• Efficiëntiewinsten elimineren vraag niet—ze breiden uit wat economisch mogelijk is

Over Introl

Introl levert gespecialiseerde GPU-infrastructuurimplementatie voor AI-datacenters. Met 550 HPC-gespecialiseerde veld ingenieurs op 257 mondiale locaties, heeft Introl meer dan 100.000 GPU's geïmplementeerd—ondersteunend alles van hyperscale trainingsclusters tot edge inferentie-infrastructuur. Of organisaties DeepSeek, eigendomsmodellen, of hybride architecturen implementeren, Introl's expertise zorgt voor betrouwbare, performante AI-infrastructuur.