DeepSeek V4 Preview × BibiGPT — double SKU Pro + Flash
DeepSeek a publié la gamme V4 Preview le 24/04/2026 — V4-Pro (1.6T MoE / 49B actifs) et V4-Flash (284B / 13B actifs) en double SKU, fenêtre de contexte de 1M tokens, nouveau schéma d'attention Hybrid CSA+HCA et trois modes API (Fast / Expert / Vision). Une fois intégré à la couche de routage, les utilisateurs BibiGPT peuvent faire tourner les résumés de longues vidéos, podcasts et multi-documents sur cette gamme Preview.
Faits clés (lecture de 90 secondes)
Au 08/05/2026 : DeepSeek a publié la gamme V4 Preview le 24/04/2026. Deux SKUs livrées ensemble — V4-Pro (1.6T MoE / 49B actifs) et V4-Flash (284B / 13B actifs) — toutes deux avec une fenêtre de contexte de 1M tokens, le nouveau schéma d'attention Hybrid CSA + HCA, accessibles via les modes API Fast / Expert / Vision. Comparée à la sortie V4 antérieure (couverte séparément à /features/deepseek-v4-1m-context-explained), la nouveauté de V4 Preview est la séparation en double SKU, la mise à niveau d'attention Hybrid CSA+HCA et la surface API explicite à trois modes — pas le saut 1M lui-même. Pour les utilisateurs BibiGPT : V4-Flash est le défaut bon marché pour les résumés de longues vidéos / podcasts, V4-Pro est réservé aux passes de raisonnement plus dures sur le même transcript, et le mode Vision se couple proprement au workflow d'extraction de frames de BibiGPT. Sources autoritatives : api-docs.deepseek.com news260424 et la collection deepseek-ai sur Hugging Face.
Features
Que livre DeepSeek V4 Preview ?
Deux SKUs publiées ensemble le 24/04/2026 — V4-Pro et V4-Flash — toutes deux avec une fenêtre de contexte de 1M tokens, le nouveau schéma d'attention Hybrid CSA+HCA, et accessibles via trois modes API distincts.
Double SKU Pro vs Flash
V4-Pro est un checkpoint MoE 1.6T avec 49B paramètres actifs par token. V4-Flash est un checkpoint MoE 284B avec seulement 13B actifs par token — même fenêtre de contexte, même schéma d'attention, mais une empreinte d'inférence beaucoup plus légère pour une fraction du coût par token.
Attention Hybrid CSA + HCA
V4 Preview remplace l'attention MoE-only précédente par Hybrid CSA + HCA — cross-shared attention plus hierarchical-causal attention. Le schéma hybride vise à préserver la cohérence sémantique sur les longs documents au lieu de se dégrader en fin de fenêtre de contexte.
Trois modes API — Fast / Expert / Vision
Chaque SKU Preview est accessible via trois modes. Fast privilégie le débit ; Expert privilégie la qualité de raisonnement ; Vision ajoute l'entrée multimodale sur le même backbone — une surface API, trois molettes pour ajuster le compromis coût-qualité-modalité.
Ce que V4 Preview signifie pour les utilisateurs BibiGPT
BibiGPT transforme les longues vidéos et podcasts en notes structurées. V4-Flash réduit fortement le coût par token d'un résumé en contexte 1M, V4-Pro vise le plafond de raisonnement le plus haut, et Vision ouvre la porte à l'analyse de captures d'écran — tout sur le même budget de contexte.
Contexte 1M — podcast 8h en bout-en-bout
1 000 000 de tokens contiennent un enregistrement de conférence de 8 heures, un cours multi-épisodes complet ou une pile d'articles connexes en un seul prompt. Le pipeline chunk-and-stitch de BibiGPT s'effondre en une seule inférence, supprimant la perte de références entre l'heure 1 et l'heure 8.
V4-Flash débloque le résumé long-contexte bon marché
Sur V4-Flash, seuls 13B paramètres s'activent par token. Pour les charges de travail de résumé style BibiGPT — long transcript en entrée, plan structuré en sortie — Flash est le point coût-qualité dominant dans le segment 1M-contexte. Pro est réservé aux passes de raisonnement plus difficiles sur le même transcript.
Mode Vision + analyse visuelle BibiGPT
V4-Vision prend des captures d'écran et frames en entrée. Le workflow d'analyse visuelle existant de BibiGPT — extraire des images-clés d'une vidéo puis demander au modèle ce qui est à l'écran — peut se coupler directement à V4-Vision une fois exposé dans la couche de routage. Les Q&R au niveau frame deviennent une inférence, pas une passe de captioner séparée.
5 changements clés (lecture de 90 secondes)
Décalages majeurs de la sortie DeepSeek V4 Preview du 24/04/2026.
- 1
Double SKU Pro vs Flash
V4-Pro 1.6T MoE / 49B actifs par token. V4-Flash 284B / 13B actifs — même fenêtre de contexte, même attention, inférence beaucoup plus légère. Choisissez Flash pour le résumé long-contexte bon marché, Pro pour les passes de raisonnement plus dures sur le même transcript.
- 2
Attention Hybrid CSA + HCA
Cross-shared attention plus hierarchical-causal attention remplace l'attention MoE-only de V4. Le schéma hybride est conçu pour préserver la cohérence sémantique sur l'intégralité du contexte 1M tokens — le mode d'échec dans lequel tombent les résumés de vidéos d'une heure.
- 3
Trois modes API — Fast / Expert / Vision
Chaque SKU Preview expose Fast (débit), Expert (qualité de raisonnement) et Vision (entrée multimodale) sur la même surface API. Un budget de contexte, trois molettes pour ajuster coût-qualité-modalité.
- 4
Contexte 1M, podcast 8h compatible
Pro et Flash conservent tous deux la fenêtre de contexte 1M tokens de la famille V4. Un enregistrement de conférence de 8 heures ou une série de cours multi-épisodes tient en un prompt — le pipeline chunk-and-stitch de BibiGPT peut s'effondrer en une seule inférence.
- 5
Poids ouverts sur Hugging Face
Les checkpoints V4 Preview atterrissent dans la collection deepseek-ai sur Hugging Face la même semaine. Auto-hébergeable pour les charges de travail sensibles à la confidentialité — contenu de cours payant, enregistrements de réunions internes — sans envoyer audio ou transcripts à une API tierce.
3 scénarios typiques pour utilisateurs BibiGPT
Ancré dans des personas utilisateurs BibiGPT réels — tous actionnables aujourd'hui en extrayant un transcript avec BibiGPT et en appelant V4 Preview directement jusqu'à ce que le routage natif arrive.
Créateur — podcast 8 heures, plan en un seul prompt
Utilisez BibiGPT pour extraire un transcript de podcast 8 heures ou d'enregistrement de conférence d'une journée, puis routez l'étape plan-et-résumé via V4-Flash en mode Expert. Le transcript complet tient dans 1M de contexte, donc les références de chapitres restent cohérentes bout-en-bout sans artefacts de chunk-stitch.
Étudiant — Q&R inter-épisodes sur un cours multi-épisodes
Concaténez les transcripts extraits par BibiGPT d'une série de cours multi-épisodes. Avec 1M d'espace, demandez « quel épisode couvrait le sujet X ? » et résolvez directement sur V4-Flash sans index de récupération externe qui perd les citations entre frontières d'épisodes.
Power user — analyse visuelle au niveau frame avec V4-Vision
Extrayez des images-clés d'un exposé à diapos ou d'une vidéo riche en graphiques avec BibiGPT, puis envoyez les frames à V4-Vision en parallèle du transcript. Q&R au niveau frame — « quel est l'axe Y de la diapo 14 ? » — s'effondrent en une inférence, pas de passe de captioner séparée.
Adopté par les créateurs, étudiants et chercheurs
Pourquoi tant de personnes utilisent BibiGPT chaque jour pour transformer leurs vidéos en texte.
Plus de 50 000 utilisateurs dans le monde nous font confiance
“Je colle un lien et j'obtiens des sous-titres propres en quelques secondes — cela m'épargne des heures de retranscription chaque semaine.”
Maya R.
Créatrice de contenu · Réutilise des vidéos courtes
“Exporter la transcription me permet de réviser le vocabulaire à mon rythme au lieu de mettre la vidéo en pause sans arrêt.”
Daniel K.
Apprenant en langues · Étudie avec de vraies vidéos
“Un texte précis et horodaté que je peux citer directement. C'est devenu, mine de rien, une partie de mon quotidien.”
Priya S.
Chercheuse · Cite des conférences publiques
FAQ
Questions fréquentes
Posez-nous vos questions !
Faites tourner V4-Flash sur un podcast contexte 1M — démarrez avec l'extraction de transcript BibiGPT
BibiGPT extrait des transcripts longs depuis YouTube, Bilibili et URLs de podcasts en 5 langues. Couplez le transcript avec V4-Flash pour le point de résumé contexte 1M le moins cher de cette catégorie, V4-Pro pour le raisonnement le plus dur, V4-Vision pour l'analyse au niveau frame. Une fois V4 Preview routé dans BibiGPT, le même workflow tourne bout-en-bout derrière une URL unique.