DeepSeek V4 Pro Nvidia GPU के बिना कैसे काम करता है

DeepSeek V4 Pro उस हार्डवेयर पर चल रहा है जो Nvidia के प्रतिस्पर्धी बनाते हैं, और यह संघर्ष नहीं कर रहा है। यही वह कहानी है जिस पर ध्यान देना चाहिए।

सालों तक AI डेवलपमेंट में एक सीधी-सी धारणा चलती रही: गंभीर मॉडल के लिए Nvidia के H100 या A100 चाहिए। CUDA कंप्यूट का स्टैंडर्ड है, और बाकी सब एक ऐसा समाधान है जिसकी कीमत परफ़ॉर्मेंस में चुकानी पड़ती है। DeepSeek V4 Pro ने इस धारणा को तोड़ दिया, और ऐसा मुख्य रूप से AMD Radeon Instinct और Huawei Ascend हार्डवेयर पर ट्रेन और डिप्लॉय किया गया फ़्रंटियर-स्तर का लार्ज लैंग्वेज मॉडल जारी करके किया। यह सिर्फ़ सप्लाई-चेन की कहानी या भू-राजनीति का फ़ुटनोट नहीं है। यह एक गहरी आर्किटेक्चरल उपलब्धि है।

यह समझने के लिए कि DeepSeek V4 Pro ऐसा कैसे करता है, तीन मुख्य डिज़ाइन विकल्पों को देखना होगा: इसकी Mixture of Experts (MoE) टोपोलॉजी, इसका Multi-Head Latent Attention (MLA) मैकेनिज़्म, और इसकी FP8 मिक्स्ड-प्रिसिज़न ट्रेनिंग स्ट्रैटेजी। इन आर्किटेक्चरल फ़ैसलों ने मिलकर Nvidia के मालिकाना CUDA सॉफ़्टवेयर टूल्स के सेट पर से कठोर निर्भरता हटा दी, और साथ ही ट्रेनिंग और इनफ़रेंस, दोनों के लिए ज़रूरी मेमोरी बैंडविड्थ और कंप्यूट बजट को भी काफ़ी कम कर दिया।

वह हार्डवेयर समस्या जिसे DeepSeek ने हल करने का लक्ष्य रखा

अमेरिकी सरकार के एडवांस्ड सेमीकंडक्टर पर एक्सपोर्ट कंट्रोल, खासकर Nvidia के H100 और A100 GPU पर, ने चीनी AI रिसर्च संस्थानों पर भारी हार्डवेयर बाधाएँ डाल दीं। स्पष्ट विकल्प ये होते: इंतज़ार करें, छूट के लिए लॉबीइंग करें, या तीसरे पक्ष के रास्तों से चिप्स हासिल करें। DeepSeek का जवाब आर्किटेक्चरल था: ऐसा मॉडल डिज़ाइन करना जिसे प्रतिस्पर्धी स्तर पर परफ़ॉर्म करने के लिए वे चिप्स चाहिए ही न हों।

इस रणनीति को लागू करने के लिए स्टैक की हर परत पर धारणाओं पर नए सिरे से सोचना पड़ा। CUDA टूलकिट, जिसे Nvidia नियंत्रित करता है, चीन के बाहर लगभग हर बड़े LLM ट्रेनिंग रन के लिए डि फ़ैक्टो कंप्यूट लेयर है। CUDA से दूर जाने का मतलब है AMD के ROCm स्टैक या Huawei के CANN (Compute Architecture for Neural Networks) फ़्रेमवर्क के लिए ट्रेनिंग कर्नेल लिखना और ऑप्टिमाइज़ करना। दोनों फ़्रेमवर्क सक्षम हैं, लेकिन किसी में भी वह इकोसिस्टम मैच्योरिटी नहीं है जो CUDA ने 15 साल के कम्युनिटी और कमर्शियल निवेश से हासिल की है।

इंजीनियरिंग की चुनौती सिर्फ़ कोड को एक अलग API पर पोर्ट करना नहीं थी। चुनौती यह साबित करना थी कि नतीजे में बना मॉडल, जो कम आदर्श टूलिंग से और कागज़ पर कम पीक स्पेसिफ़िकेशन वाली चिप्स पर ट्रेन हुआ, उपलब्ध सबसे अच्छे हार्डवेयर पर ट्रेन हुए मॉडलों से प्रतिस्पर्धी हो सकता है। DeepSeek V4 Pro ने वह मानक पार किया और ऐसा करके दिखाया कि हार्डवेयर की क्वालिटी और मॉडल की क्वालिटी के बीच का रिश्ता उतना निश्चित नहीं है जितना इंडस्ट्री मानकर चल रही थी।

एक नज़र में DeepSeek V4 Pro का आर्किटेक्चर

DeepSeek V4 Pro एक Mixture of Experts (MoE) मॉडल है, जिसमें लगभग 671 बिलियन कुल पैरामीटर हैं, लेकिन हर forward pass में सिर्फ़ लगभग 37 बिलियन एक्टिवेट होते हैं। कुल और एक्टिव पैरामीटर के बीच का यह अंतर इस आर्किटेक्चर का सबसे महत्वपूर्ण अकेला आँकड़ा है।

कुल और एक्टिव पैरामीटर के बीच का भारी अंतर ही वह कारण है जिससे DeepSeek V4 Pro उस हार्डवेयर पर चल पाता है जो एक डेंस 671B मॉडल के बोझ से दब जाता। हर forward pass में मॉडल की क्षमता का सिर्फ़ एक सावधानी से चुना गया हिस्सा सक्रिय होता है, जिससे हर जनरेट किए गए टोकन के लिए मेमोरी बैंडविड्थ की ज़रूरत और कंप्यूट इंटेंसिटी काफ़ी घट जाती है।

💡 ध्यान देने लायक बात: बड़े पैमाने पर LLM इनफ़रेंस में मुख्य बाधा मेमोरी बैंडविड्थ है, न कि रॉ FLOPS। हर टोकन के लिए अपने पैरामीटर के सिर्फ़ 5.5% को एक्टिव करके, DeepSeek V4 Pro हर हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म को होस्ट के रूप में और व्यावहारिक बना देता है।

Mixture of Experts हार्डवेयर का समीकरण कैसे बदलता है

MoE असल में क्या करता है

एक स्टैंडर्ड डेंस ट्रांसफ़ॉर्मर में, हर पैरामीटर हर टोकन प्रेडिक्शन में हिस्सा लेता है। 70B डेंस मॉडल हर टोकन को हर बार अपने सभी 70B पैरामीटर से गुज़ारता है। MoE मॉडल में नेटवर्क को कई विशेष "expert" सब-नेटवर्क में बाँटा जाता है, और एक लर्न किया हुआ राउटर तय करता है कि हर टोकन को कौन-से expert संभालेंगे, यह उस टोकन के कंटेंट और संदर्भ पर निर्भर करता है।

DeepSeek V4 Pro एक फ़ाइन-ग्रेन्ड MoE डिज़ाइन इस्तेमाल करता है, जिसमें shared और routed, दोनों तरह के expert होते हैं। Shared expert टोकन का कंटेंट चाहे जो हो, हमेशा एक्टिव रहते हैं और सामान्य ज्ञान व आम भाषाई पैटर्न सँभालते हैं। Routed expert एक हल्के राउटर नेटवर्क के ज़रिए एक्टिवेशन के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं, जो हर forward pass में नगण्य कंप्यूट ओवरहेड जोड़ता है। हर टोकन को सिर्फ़ जीतने वाले expert ही असल में प्रोसेस करते हैं।

यह गैर-Nvidia हार्डवेयर के लिए क्यों मायने रखता है

Nvidia का H100 AI ट्रेनिंग में इसलिए हावी है क्योंकि डेंस बड़े मॉडल की ट्रेनिंग के लिए backward pass के दौरान GPU के बीच बेहद तंग कम्युनिकेशन बैंडविड्थ चाहिए, और NVLink (Nvidia का मालिकाना GPU इंटरकनेक्ट) वैकल्पिक इंटरकनेक्ट से काफ़ी आगे है। MoE मॉडल ट्रेनिंग के दौरान यह कम्युनिकेशन वॉल्यूम काफ़ी घटा देते हैं: सिर्फ़ एक्टिवेट हुए expert ही ग्रेडिएंट अपडेट पाते हैं, और हर स्टेप में सिर्फ़ एक्टिवेट हुए expert के पैरामीटर ही इंटरकनेक्ट पर चलते हैं।

इससे InfiniBand पर ट्रेनिंग, जो हार्डवेयर-अज्ञेयवादी है, NVLink के मुकाबले कहीं ज़्यादा प्रतिस्पर्धी हो जाती है। AMD के MI300X क्लस्टर और Huawei के Ascend 910B क्लस्टर, दोनों InfiniBand या उसके समकक्ष इंटरकनेक्ट इस्तेमाल करते हैं, और दोनों MoE कम्युनिकेशन पैटर्न को ठीक से संभाल लेते हैं, बिना उस NVLink-अनुपस्थिति वाले नुकसान के जो डेंस मॉडल झेलते हैं।

इनफ़रेंस के दौरान MoE मॉडल expert शार्ड्स को GPU पर बाँटते हैं। हर GPU expert नेटवर्क का एक हिस्सा होस्ट करता है और सिर्फ़ उन टोकन को लेता है जो उसके expert को भेजे गए हैं। यह एक स्वाभाविक रूप से हार्डवेयर-अज्ञेयवादी पैरेलेलिज़्म पैटर्न है, जो AMD और Ascend हार्डवेयर पर बिना किसी मूल कमी के साफ़-साफ़ बैठता है।

Multi-Head Latent Attention को सरल भाषा में समझें

अटेंशन बाधा की समस्या

स्टैंडर्ड multi-head attention (MHA) एक key-value (KV) cache रखता है, जो सीक्वेंस की लंबाई के अनुपात में बढ़ता है। 128,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो के लिए यह cache बहुत बड़ा हो जाता है और उतनी मेमोरी खाता है जो सीमित करती है कि दिए गए GPU सेट पर एक साथ कितने रिक्वेस्ट सर्व हो सकते हैं।

लंबे-कॉन्टेक्स्ट इनफ़रेंस में Nvidia की हार्डवेयर बढ़त आंशिक रूप से रॉ HBM क्षमता में है, जहाँ H100 80GB HBM3 के साथ आता है। हाल की पीढ़ियों में कई AMD और Ascend कॉन्फ़िगरेशन प्रति मॉड्यूल तुलनीय या अधिक क्षमता देते हैं, लेकिन 128K कॉन्टेक्स्ट पर KV cache की बढ़त स्टैंडर्ड MHA को बड़े पैमाने पर चलाते समय किसी भी हार्डवेयर की सीमा तक पहुँचा सकती है।

MLA इसे कैसे हल करता है

Multi-Head Latent Attention (MLA) keys और values को कैश करने से पहले एक कम-आयामी लेटेंट स्पेस में प्रोजेक्ट करके KV cache को संपीड़ित करता है, और फिर attention कंप्यूटेशन के दौरान लेटेंट रिप्रेज़ेंटेशन को तुरंत विस्तारित करता है। फ़ुल-रैंक की key और value मैट्रिक्स कभी भी स्थिर अवस्था में मेमोरी में नहीं रखी जातीं, सिर्फ़ संपीड़ित लेटेंट वेक्टर रखे जाते हैं।

नतीजा यह है कि समान कॉन्टेक्स्ट लंबाई पर KV cache स्टैंडर्ड MHA के मुकाबले 5 से 13 गुना छोटा हो जाता है। यह कोई मामूली ऑप्टिमाइज़ेशन नहीं है। यही फ़र्क तय करता है कि 128K कॉन्टेक्स्ट वाले रिक्वेस्ट 64GB HBM वाले हार्डवेयर पर सर्व हो सकते हैं, या उसी वर्कलोड के लिए 320GB या उससे ज़्यादा वाले कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत पड़ेगी।

💡 व्यावहारिक असर: MLA के साथ 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो सर्व करने वाला मॉडल लगभग उतनी ही KV cache मेमोरी इस्तेमाल करता है जितनी एक स्टैंडर्ड मॉडल 10,000 से 25,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट सर्व करते समय। AMD और Ascend हार्डवेयर वे लंबे-कॉन्टेक्स्ट रिक्वेस्ट सर्व कर सकते हैं जिनके लिए वरना H100-क्लास VRAM बजट चाहिए होता।

DeepSeek का MLA इम्प्लीमेंटेशन प्रोजेक्शन matrices के सावधानी भरे डिज़ाइन से आउटपुट क्वालिटी बनाए रखता है। कंप्रेशन ट्रेनिंग के दौरान सीखा जाता है, न कि बाद में पोस्ट-हॉक लगाया जाता है, इसलिए मॉडल के representations शुरू से ही कंप्रेस्ड latent space में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए ढल जाते हैं।

FP8 ट्रेनिंग: कम में ज़्यादा करना

फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रिसिज़न का मतलब क्या है

बड़े मॉडल की ट्रेनिंग में परंपरागत रूप से FP32 (32-bit floating point) या FP16 (16-bit) इस्तेमाल होता रहा है। कम प्रिसिज़न मेमोरी फ़ुटप्रिंट घटाती है और थ्रूपुट बढ़ाती है, क्योंकि एक ही मेमोरी में ज़्यादा नंबर आते हैं, और ऑपरेशन समर्पित लो-प्रिसिज़न हार्डवेयर यूनिट पर तेज़ी से पूरे होते हैं। FP8 (8-bit) इसे और आगे ले जाता है, हर नंबर के लिए सिर्फ़ 8 बिट इस्तेमाल करता है।

कम प्रिसिज़न के साथ चुनौती न्यूमेरिकल स्टेबिलिटी की है। ट्रेनिंग के दौरान बहुत छोटे ग्रेडिएंट शून्य तक underflow हो सकते हैं, और बहुत बड़े एक्टिवेशन infinity तक overflow हो सकते हैं। ये दोनों गड़बड़ियाँ ट्रेनिंग को बिगाड़ देती हैं। सैकड़ों अरब पैरामीटर में FP8 को स्थिर रखना एक सचमुच कठिन इंजीनियरिंग समस्या है, जिससे ज़्यादातर रिसर्च टीमें सालों तक बचती रहीं।

DeepSeek ने FP8 को स्थिर कैसे बनाया

DeepSeek की FP8 ट्रेनिंग स्ट्रैटेजी एक मिक्स्ड-प्रिसिज़न स्कीम इस्तेमाल करती है, जिसमें संवेदनशील ऑपरेशन, खासकर ग्रेडिएंट accumulation और master weight स्टोरेज, ज़्यादा प्रिसिज़न (BF16 या FP32) में रहते हैं, जबकि कंप्यूटेशनल रूप से सबसे भारी matrix multiplications FP8 में चलते हैं। टीम ने कस्टम डायनामिक स्केलिंग स्ट्रैटेजी विकसित कीं, जो ट्रेनिंग के दौरान देखे गए ग्रेडिएंट आँकड़ों के आधार पर खुद को ढालती हैं, और उन न्यूमेरिकल अस्थिरताओं को रोकती हैं जिन्होंने बड़े पैमाने पर पिछली FP8 कोशिशों को परेशान किया था।

हार्डवेयर स्वतंत्रता के लिहाज़ से यह तीन अलग कारणों से मायने रखता है:

• FP8 Nvidia-मालिकाना नहीं है: Nvidia के TF32 फ़ॉर्मेट के उलट, FP8 एक ओपन स्टैंडर्ड है जो AMD MI300X पर नेटिव रूप से सपोर्ट होता है और Ascend हार्डवेयर पर भी तेज़ी से बढ़ रहा है, यानी थ्रूपुट के फ़ायदे CUDA इकोसिस्टम के बाहर भी उपलब्ध हैं।
• मेमोरी का दबाव तेज़ी से घटता है: समान मॉडल आकार के लिए FP8 ट्रेनिंग को FP16 की लगभग आधी मेमोरी चाहिए, जिससे मेमोरी-सीमित हार्डवेयर पर हर GPU में ज़्यादा मॉडल लेयर फ़िट करना संभव होता है।
• सपोर्टेड सिलिकॉन पर थ्रूपुट लगभग दोगुना हो जाता है: नेटिव FP8 tensor cores वाले हार्डवेयर पर, जिसमें AMD MI300X भी शामिल है, कंप्यूट-बाउंड matrix multiply ऑपरेशन के लिए प्रति चिप थ्रूपुट FP16 दर के लगभग दोगुने तक पहुँच जाता है।

तीनों नवाचारों का संयुक्त प्रभाव ही मायने रखता है: MoE का स्पार्स एक्टिवेशन प्रति टोकन कंप्यूट को 18 गुना घटाता है, MLA लंबे कॉन्टेक्स्ट के लिए मेमोरी फ़ुटप्रिंट को 5 से 13 गुना कंप्रेस करता है, और FP8 ट्रेनिंग हर ट्रेनिंग स्टेप की मेमोरी और कंप्यूट लागत को आधा कर देती है। मिलकर ये मॉडल के कुशल ऑपरेटिंग पॉइंट को उस हार्डवेयर पर ले जाते हैं जो वरना 671B पैरामीटर वाले फ़्रंटियर मॉडल के लिए पूरी तरह अपर्याप्त होता।

AMD और Huawei Ascend GPU यहाँ क्यों काम करते हैं

AMD Radeon Instinct MI300X की खासियतें

AMD Radeon Instinct MI300X कोई दूसरे दर्जे की चिप नहीं है। इसमें प्रति मॉड्यूल 192GB HBM3 है, जो H100 के 80GB से दोगुने से भी ज़्यादा है। उन इनफ़रेंस वर्कलोड के लिए जहाँ KV cache मेमोरी मुख्य सीमित करने वाला कारक है, MI300X की मेमोरी क्षमता कुछ खास कॉन्फ़िगरेशन में H100 पर एक फ़ायदा है।

AMD के पास जो नहीं है वह CUDA है। ROCm, AMD का कंप्यूट स्टैक, इनफ़रेंस के लिए काफ़ी मैच्योर है और ट्रेनिंग के लिए भी लगातार सक्षम हो रहा है, लेकिन Nvidia के टर्नकी डेवलपर अनुभव से मेल खाने के लिए अब तक अतिरिक्त इंजीनियरिंग मेहनत लगती रही है। DeepSeek की टीम ने यह काम सीधे किया, ROCm के प्रोग्रामिंग मॉडल के लिए खास तौर पर ट्रेनिंग कर्नेल और ऑप्टिमाइज़्ड अटेंशन ऑपरेटर बनाकर।

Huawei Ascend 910B की खासियतें

Huawei Ascend 910B FP16 पर लगभग 256 TFLOPS देता है, जो कागज़ पर H100 के 989 TFLOPS से काफ़ी कम है। यह CUDA या ROCm की जगह Huawei के CANN फ़्रेमवर्क पर चलता है, यानी टूलचेन को अलग ऑप्टिमाइज़ेशन काम चाहिए। DeepSeek ने पिछले वर्ज़न और V4 Pro की वंशावली के काफ़ी हिस्से Ascend 910B क्लस्टर पर ट्रेन किए।

MoE, MLA और FP8 के टूल्स का सेट Ascend की हार्डवेयर सीमाओं को सीधे कम करता है। जिस चिप की मेमोरी बैंडविड्थ और पीक FLOPS कम हों, वह ज़्यादा प्रतिस्पर्धी बन जाती है जब वह ऐसा मॉडल चलाती है जो प्रति टोकन सिर्फ़ 5.5% पैरामीटर एक्टिव करता है और अपने अटेंशन cache को 5 से 13 गुना कंप्रेस करता है। कागज़ पर हार्डवेयर का अंतर व्यवहार में परफ़ॉर्मेंस के अंतर से कहीं बड़ा है।

इसका AI एक्सेस के लिए क्या मतलब है

लागत का समीकरण बदलता है

H100 क्लस्टर प्रदाता और क्षेत्र के आधार पर प्रति GPU-घंटा $2.00 से $4.50 पर किराए पर मिलते हैं। AMD MI300X क्लस्टर समकक्ष कॉन्फ़िगरेशन में आम तौर पर 20 से 40 प्रतिशत सस्ते चलते हैं। चीन में Ascend-आधारित क्लाउड कंप्यूट उससे भी कम है। जब ट्रेनिंग रन इन प्लेटफ़ॉर्म पर प्रतिस्पर्धी ढंग से चलते हैं, तो प्रति ट्रेनिंग टोकन लागत सार्थक रूप से घट जाती है।

DeepSeek ने पिछले वर्ज़न V3 मॉडल की ट्रेनिंग में लगभग $5.6 मिलियन कंप्यूट लागत बताई, जो उसी क्षमता स्तर पर पश्चिमी लैब्स के तुलनीय डेंस मॉडल की लागत के एक अंश जितनी है। ऊपर बताए गए आर्किटेक्चरल फ़ैसले इसका प्रमुख कारण हैं।

ओपन वेट्स और उनका असर

DeepSeek अपने मॉडल वेट्स सार्वजनिक रूप से जारी करता है। इसका मतलब है कि AMD या Ascend हार्डवेयर तक पहुँच रखने वाला कोई भी संगठन, या कंज़्यूमर GPU क्लस्टर पर क्वांटाइज़्ड वर्ज़न चलाने वाला भी, Nvidia आवंटन, एक्सपोर्ट लाइसेंसिंग या महंगे मालिकाना क्लाउड कोटा के बिना फ़्रंटियर-स्तर की मॉडल क्षमता का फ़ायदा उठा सकता है।

आर्किटेक्चरल दक्षता और ओपन रिलीज़ का संयुक्त असर इस बात में एक सार्थक बदलाव है कि प्रतिस्पर्धी AI तक कौन पहुँच सकता है और उसे कौन तैनात कर सकता है। जो संगठन पहले H100 एक्सेस का खर्च नहीं उठा सकते थे, वे अब अपने पहले से मौजूद हार्डवेयर पर DeepSeek मॉडल चला रहे हैं, उस इनफ़रेंस गुणवत्ता के साथ जो एक साल पहले उनके लिए सिर्फ़ पहुँच से बाहर थी।

व्यापक संकेत

Nvidia चिप्स के आसपास की एक्सपोर्ट कंट्रोल रणनीति इस धारणा पर टिकी थी कि एडवांस्ड सेमीकंडक्टर तक पहुँच काटने से लक्षित देशों के बाहर AI डेवलपमेंट पर एक कठोर सीमा लग जाएगी। DeepSeek V4 Pro ठोस सबूत है कि आर्किटेक्चरल नवाचार हार्डवेयर की बाधाओं की भरपाई आंशिक रूप से कर सकता है, और ऐसे तरीकों से जो प्रभावी सीमा को काफ़ी बदल देते हैं। यह मॉडल असीमित H100 एक्सेस से मिलने वाले नतीजों के समान नहीं है, लेकिन यह वास्तविक वर्कलोड की एक विस्तृत श्रृंखला में मायने रखने लायक पर्याप्त प्रतिस्पर्धी है।

इससे चिप पॉलिसी, AI प्रतिस्पर्धा की रणनीति, और उन संगठनों के लिए "फ़्रंटियर AI तक पहुँच" का व्यावहारिक अर्थ बदल जाता है जिनके पास बड़े क्लाउड बजट या Nvidia के साथ पसंदीदा विक्रेता संबंध नहीं हैं।

PicassoIA पर अभी DeepSeek इस्तेमाल करें

PicassoIA अपने Large Language Models संग्रह में कई DeepSeek मॉडल होस्ट करता है, जिससे आपको इंफ़्रास्ट्रक्चर मैनेज किए या हार्डवेयर प्रोविज़न किए बिना तुरंत एक्सेस मिलता है:

• DeepSeek R1: रीज़निंग-केंद्रित चेन-ऑफ़-थॉट मॉडल, जो चरण-दर-चरण समस्या विभाजन करता है। तकनीकी विश्लेषण, गणित और तर्क-भारी कामों के लिए सबसे अच्छा, जहाँ रीज़निंग प्रक्रिया दिखाना मायने रखता है।
• DeepSeek V3: सामान्य टेक्स्ट जनरेशन और कोड के लिए कुशल फ़्रंटियर मॉडल। कम लेटेंसी पर मज़बूत समग्र परफ़ॉर्मेंस।
• DeepSeek V3.1: बेहतर इंस्ट्रक्शन फ़ॉलोइंग और सुधरी हुई कोडिंग बेंचमार्क परफ़ॉर्मेंस वाला अपडेटेड वर्ज़न।

PicassoIA उसी इंटरफ़ेस में Qwen3 235B A22B Instruct, Llama 4 Maverick Instruct, Claude Opus 4.7, GPT 5 और Kimi K2 Instruct भी देता है, जिससे आप कई अकाउंट या API keys मैनेज किए बिना फ़्रंटियर मॉडल के आउटपुट की तुलना कर सकते हैं।

DeepSeek V4 Pro के पीछे की आर्किटेक्चरल कहानी यह है कि कुशल डिज़ाइन ब्रूट-फ़ोर्स हार्डवेयर निवेश की जगह ले सकता है। यही सिद्धांत इस पर भी लागू होता है कि आप AI के साथ कैसे काम करते हैं: आपको हमेशा सबसे बड़े मॉडल को सबसे महंगे हार्डवेयर पर चलाने की ज़रूरत नहीं होती। आपको सही मॉडल चाहिए, जो सही समस्या पर लगाया जाए, सही प्रॉम्प्ट के साथ।

PicassoIA पर DeepSeek R1 या DeepSeek V3.1 खोलें, उसे अपने काम से जुड़ा कोई कार्य दें, और देखें कि हार्डवेयर-स्वतंत्र फ़्रंटियर AI असल में क्या देता है। जिस आर्किटेक्चर ने इसे Nvidia GPU के बिना संभव बनाया, इस मामले में वही आपके लिए इसे व्यापक रूप से उपलब्ध भी बनाता है।