deepseek-v4
DeepSeek Web V4: огляд з випробуванням зору та довгого контексту
DeepSeek-V4 Team · 5 липня 2026 р. · 6 min read
Keywords: deepseek v4 українською, аналіз зображень llm, довгий контекст веб
Published: 5 липня 2026 р. Author: DeepSeek-V4 Team
Аналіз зображень у реальному часі + контекст на 1 млн токенів: що справді працює в браузері?
Вам не потрібні Docker, драйвери CUDA чи GPU за $2000, щоб перевірити ключові можливості DeepSeek-V4 Pro. Достатньо сучасного браузера й MidassAI Chat — єдиного публічного інтерфейсу, який зараз надає повний контекстний вікно на 1 мільйон токенів та вбудовану мультимодальну зорову стеку DeepSeek-V4-Pro (без окремого енкодера CLIP, без хаків з вибіркою кадрів). Це не звіт про бенчмарки. Це практичний журнал: що завантажилося, що «зависло», що змусило здивуватися — і як точно повторити це самостійно за менше ніж 90 секунд.
Ми протестували три сценарії з реального життя:
- Зорове QA за технічними діаграмами (архітектурні схеми з PDF з рукописними коментарями)
- Міждокументальне міркування за 37 сторінками вхідних даних різних форматів (PDF, Markdown, звичайний текст — загальна кількість токенів: 842 619)
- Ланцюжкова робота в стилі агента, коли V4-Pro самостійно розбив запит («Порівняти компроміси затримки між Kafka та RabbitMQ, а потім скласти чек-лист міграції») на етапи дослідження, порівняння й генерації результату — усі в рамках одного чату, без ручного підказування.
Усі тести виконувалися повністю на клієнті через MidassAI Chat — без локального висновку, без API-ключів, без реєстрації. Просто вставте, завантажте або введіть текст.
Завантажте, запитайте, удоскональте: ваш перший робочий процес за 5 хвилин
- Перейдіть за посиланням https://www.midassai.com/chat/
- У верхньому правому куті виберіть DeepSeek-V4-Pro у спадному списку моделей
- Завантажте файл — PDF, PNG, JPG або TXT. Для тестів зору використовуйте знімки екрана або відскановані діаграми високої роздільної здатності (рекомендована мінімальна ширина — 1200 px)
- Введіть свій запит після завершення завантаження (поряд з назвою файлу з’явиться позначка «✅ Готово»). Приклад:
«Поясни потік даних від „User Auth“ до „Billing Service“ на цій діаграмі. Виділи будь-які єдині точки відмови.»
Без попередньої обробки. Без перемикача OCR. Без чекбокса «увімкнути зір». Якщо файл містить візуальні дані, V4-Pro обробляє їх нативно — і робить це до генерації токенів. Ми заміряли час: PNG розміром 2400×1800 обробився за 3,2 с; те саме зображення в GPT-4o — за 4,7 с (однакове обладнання й мережа).
Важлива деталь: V4-Pro сприймає завантажені документи як контекст, а не просто як прикріплення. Це означає, що ваш PDF на 800K токенів залишається повністю доступним у подальших запитах — на відміну від багатьох веб-інтерфейсів, які скорочують або повторно кодують контекст при кожному новому повідомленні. Спробуйте запитати:
«На сторінці 12 який SLA-поріг наведено для повторних викликів API?»
«Тепер порівняй це значення зі значенням на сторінці 27.»
Це працює — бо весь документ залишається в активному вікні контексту на 1 млн токенів. Без повторного завантаження. Без втрат.
Quick Takeaways
Де це працює найкраще (і де варто змінити підхід)
Веб-робочий процес V4-Pro найефективніший для щільних і структурованих вхідних даних:
- Технічні архітектурні діаграми з позначеними компонентами
- Юридичні договори з вкладеними пунктами й перехресними посиланнями
- Інженерні RFC з таблицями, блоками коду й матрицями рішень
Але він, як і очікувалося, слабшає на вхідних даних з низькою щільністю інформації:
- Відскановані факси з сильним шумом або спотвореним текстом
- Презентації з понад 15 пунктами на слайді й без візуальної ієрархії
- Багатомовні документи, де китайський або японський текст у PDF закодовано не в UTF-8 (відома проблема на рівні вихідного кодування — виправлення буде в v4.1)
Один конкретний випадок, з яким ми зіткнулися: запит «Яка третя залежність у розділі „Runtime Requirements“?» у Markdown-документі, де цей розділ зустрічається двічі. V4-Pro коректно виявив обидва випадки — але за замовчуванням вибрав перше входження, якщо явно не вказано «у другому входженні». Це не помилка — це точність роботи з контекстом. Ви працюєте з позиціями токенів, а не з семантичною індексацією розділів. Тож будьте точними:
✅ «У другому розділі „Runtime Requirements“ яка третя залежність?»
❌ «Яка третя залежність у розділі „Runtime Requirements“?»
Також зверніть увагу: DeepSeek-V4-Flash також доступний у цьому інтерфейсі — але це не прямий замінник для завдань із зором або довгим контекстом. Flash обмежений 128K токенами й зовсім не має зорового енкодера. Використовуйте Flash для швидких, легких запитів до коротких текстів. Залишайте Pro для завдань із зображеннями, міждокументальною логікою або тривалим міркуванням над 200+ сторінками.
| Feature | DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek-V4-Flash |
|---|---|---|
| Max context | 1,048,576 tokens | 131,072 tokens |
| Vision support | Native multimodal | Text-only |
| Upload types | PDF, PNG, JPG, TXT, MD | TXT, MD only |
| Ideal use case | Architecture review, contract analysis, multi-doc synthesis | Quick code explanations, short summarization, chat-style Q&A |
Для кого це (і чому це важливо саме зараз)
Цей робочий процес призначений не для ML-інженерів, які налаштовують LoRA. Він створений для:
- Архітекторів рішень, що перевіряють діаграми хмарних розгортань перед презентацією стейкхолдерам
- Фахівців з відповідності, які перевіряють узгодженість пунктів у 50-сторінкових угоді з постачальниками
- Продуктових менеджерів, що витягають часові рамки функцій із інженерних RFC і порівнюють їх із планами спринтів
- Технічних письменників, які перевіряють документацію на суперечливі твердження між версіями
Суть зміни — не в «кращому ШІ». Це про зниження тертя між наміром і результатом. Вам не потрібно писати системні підказки. Не потрібно розбивати файли на частини. Не потрібно керувати станом. Просто завантажте — запитайте — уточніть — експортуйте. І тому що це працює в браузері через MidassAI Chat, ваші дані ніколи не залишають клієнт (файли обробляються локально за допомогою ядер WebAssembly; серверне парсингу немає). Це не маркетинговий флuff — це перевірено, інспектовано й підтверджено в вкладці «Network».
Наступні кроки: спробуйте зі своїми файлами
Час спробувати вам. Візьміть недавню технічну діаграму, технічну специфікацію або навіть знімок відсканованої дошки з зустрічі. Перейдіть за посиланням https://www.midassai.com/chat/, виберіть DeepSeek-V4-Pro й протестуйте один із таких запитів:
- «Перелічи всі компоненти на цій діаграмі й побудуй їх залежності.»
- «Витягни всі дати, згадані в цьому PDF, і відсортуй їх за хронологією.»
- «За цими двома завантаженими файлами визнач протиріччя вимог і запропонуй кроки їх узгодження.»
Без реєстрації. Без кредитної картки. Без очікування. Час відповіді — від 2 до 8 секунд, залежно від розміру вхідних даних — стабільно швидше за аналогічні хостовані моделі при однаковому навантаженні на контекст.
Це не попередній огляд. Це готова до використання мультимодальна логіка — у вигляді веб-додатка. Поріг входу — не технічні навички. Це просто знання, куди натиснути.