DeepSeek-V4 ist laut TheSequence weniger ein klassisches Frontier-Modell-Release als ein Systempaper über die Praxistauglichkeit von Long-Context-Reasoning. Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von einer Million Token, doch der Beitrag betont, dass reine Kontextlänge kein valider Intelligenz-Proxy ist: Modelle können an KV-Cache-Überlastung, fehlerhafter Evidenzauswahl, lokalem Syntaxverlust oder Halluzinationen über komprimiertem Speicher scheitern. DeepSeek-V4 soll dieser Kritik mit einer neuen Speicher-Hierarchie, überarbeiteten Attention-Mechaniken, neuen Trainings-Stabilisatoren, angepassten Optimizer-Entscheidungen, neuen Quantisierungs-Regimen und einem auf Inferenz-Ökonomie ausgelegten Serving-Stack begegnen. Der vollständige Artikel ist zahlenden Abonnenten von TheSequence vorbehalten, sodass konkrete Architekturzahlen oder Benchmark-Ergebnisse aus dem Snippet nicht ableitbar sind.