DeepSeek סגרה את סבב הגיוס החיצוני הראשון בתולדותיה ב־16 ביוני 2026, בגיוס של כ־7.4 מיליארד דולר (50 מיליארד יואן) לפי שווי חברה לאחר הגיוס של 52 עד 59 מיליארד דולר . סבב זה הופך את DeepSeek לסטארטאפ הבינה המלאכותית בעל השווי הגבוה ביותר בסין
.
תנאי המפתח של העסקה:
ההון מספק קופת מלחמה לגיוס כישרונות מובילים כמו גו, למימון המחשוב העצום הנדרש לאימון בקנה מידה של V4 (מודלי MoE עם 1.6 טריליון פרמטרים), ולקיום תמחור API הנמוך משמעותית מ־OpenAI ואנתרופיק .
DeepSeek פרסמה מודלי V4 ראשוניים (Preview) – במשקלים פתוחים תחת רישיונות MIT ו־Apache 2.0 – בין ה־22 ל־24 באפריל 2026 . דיווח Tencent News קובע כי "V4 正式版" (הגרסה הרשמית/סופית) תושק באמצע יולי 2026
.
שני המודלים שוחררו במשקלים פתוחים ב־Hugging Face ובנקודות קצה API בתמחור נמוך משמעותית ממודלי הקצה האמריקאיים – בערך 1/34 מעלות הקלט של Claude Opus 4.7 .
ב־1 במאי 2026, המרכז לתקינה וחדשנות בבינה מלאכותית (CAISI) של מכון התקנים האמריקאי (NIST) פרסם הערכה לפיה: "DeepSeek V4 הוא מודל הבינה המלאכותית מסין המסוגל ביותר שהוערך על ידי CAISI עד כה" בתחומי הסייבר, הנדסת תוכנה, מדעי הטבע וחשיבה מופשטת . Bloomberg דיווחה באופן עצמאי על אותו ממצא
.
עם זאת, הערכת CAISI גם ציינה כי V4-Pro מפגר אחרי מודלי הקצה המובילים בארה"ב בכ־8 חודשים במשימות חשיבה ומתמטיקה . במונחי ציוני Elo משוערים, V4 Pro השיג כ־800 נקודות, בעוד GPT-5.5 השיג 1260
.
זהו ניואנס קריטי: ההגדרה כ"מודל הסיני המסוגל ביותר" מאשרת את ההובלה של DeepSeek בסין, אך גם מכמתת בפומבי את הפער מול OpenAI ואנתרופיק.
שלושת המהלכים מתואמים הדוקות ומחזקים זה את זה:
גיוס גו יושיאן מזרים מומחיות דיסטילציה ברמה עולמית בדיוק ברגע ש־DeepSeek משיקה את V4 – מודל שכבר משתמש בטכניקות דיסטילציה. השיטות של גו יכולות לשפר ישירות את היעילות ומבנה העלות של מודלים עתידיים, ולסייע ל־DeepSeek לעשות יותר עם פחות מחשוב.
גיוס 7.4 מיליארד הדולר מספק קופת מלחמה לגיוס אגרסיבי של כישרונות כמו גו, למימון המחשוב המסיבי לאימון בקנה מידה של V4, ולקיום תמחור API הרבה מתחת למתחרות האמריקאיות.
השקת V4 המלאה היא רכב המוצר שצריך להוכיח ש־DeepSeek יכולה לצמצם את פער 8 החודשים ש־NIST זיהה. זוהי ההוכחה הפומבית לכך שהאסטרטגיה עובדת.
DeepSeek רצה לדחוס את מחזור המו"פ שלה על ידי הזרמת הון, רכישת כישרונות דיסטילציה מובילים ודחיפת V4 לייצור – הכל במטרה לצמצם את הפער המכומת מול מודלי הקצה האמריקאיים במהירות האפשרית. האם האסטרטגיה התלת-שלבית תצליח תלויה במידה רבה במהירות שבה חדשנות אלגוריתמית יכולה לפצות על אילוצי החומרה, והאם הדור הבא של המודלים יצליח לכווץ את פער שמונת החודשים.