Контекст — это объём текста, который модель может держать в одном запросе вместе с ответом. У разных поколений DeepSeek в документации стоят разные числа. Путать их значит обещать окно, которого у конкретной модели нет.
Две цифры из двух документов
В таблице репозитория DeepSeek-R1 у DeepSeek-R1 и DeepSeek-R1-Zero указан контекст 128K. Там же 671 млрд параметров всего и 37 млрд активных. Это карточка модели рассуждений, выпущенной как открытые веса.
Анонс DeepSeek-V4 от 24 апреля 2026 говорит другое: контекст в 1 млн токенов стал обычным для сервисов DeepSeek, и обе модели анонса, V4-Pro и V4-Flash, его поддерживают. V4-Pro в том тексте — 1,6 трлн параметров всего и 49 млрд активных. V4-Flash — 284 млрд и 13 млрд активных. Это не «у R1 внезапно стало миллион токенов».
Что миллион токенов не гарантирует
Длинное окно не означает, что модель одинаково внимательна к первому и к последнему абзацу. Если вам важен конкретный пункт договора или строка кода, повторите его в вопросе, а не надейтесь, что он «где-то в файле». Для проверки попросите процитировать фрагмент, на который опирается вывод, и сравните цитату с источником.
Окно также не отменяет запрет додумывать. Модель может прочитать длинный текст и всё равно вставить факт, которого в нём не было. Журнал от 28 мая 2025 писал, что у версии R1-0528 галлюцинации прежнего R1 заметно подавили, но не писал, что они исчезли у всех следующих моделей.
Как класть длинный текст в чат
Разбейте материал на части с заголовками и в вопросе назовите часть: «Ответь только по разделу 2». Попросите не пересказывать остальные разделы. Если ответ начинает терять начало, сократите порцию, даже если теоретический лимит далеко.
В API контекст — это вход и выход вместе. Инструкция thinking mode отдельно предупреждает: с инструментами цепочку reasoning_content прошлых ходов нужно возвращать, и она попадает в контекст. Без инструментов её в контекст не включают. Длинная цепочка рассуждений сама занимает место, которое могло бы занять ваш документ.
Практический диалог с длинным текстом лучше начинать с каркаса из статьи как писать запрос. История самой модели R1 с окном 128K — на странице DeepSeek-R1 и в материале про R1.
Какое число называть вслух
Если речь о весах DeepSeek-R1 из репозитория, называйте 128K. Если речь о сервисах линейки V4 из анонса 24 апреля 2026, можно говорить про 1 млн токенов как про заявленный обычный контекст. Если речь о сборке, которая обслуживает чат после 17 октября 2026, журнал называет её DeepSeek-V4.1-Flash-1017 и не переписывает в этой записи величину окна заново. Не подставляйте миллион «на всякий случай» в предложение про R1.
Сравнение поколений — на странице R1 и V4 и в обзоре линейки V4. Общий разбор на русском — на сайте DeepSeek на русском.
Практическая нарезка длинного текста
Даже если заявленное окно большое, вопрос лучше привязать к куску. Поставьте перед фрагментом метку вроде «Фрагмент А» и спросите: «Ответь только по фрагменту А. Если ответа там нет, так и напиши». Затем повторите вопрос для фрагмента Б. Расхождение между ответами сразу показывает, где модель унесло в другой кусок.
Не кладите в один запрос и весь документ, и просьбу «придумай, чего в нём не хватает для идеальной статьи». Вторая часть приглашает додумывать. Сначала список пробелов строго по заголовкам, которые есть, без новых разделов. Новые разделы вы добавляете сами.
Помните развилку чисел. 128K — строка таблицы R1. 1 млн токенов — формулировка анонса V4 от 24 апреля 2026 про сервисы той линейки. Сборка веб-чата от 17 октября 2026 названа DeepSeek-V4.1-Flash-1017, и эта запись не повторяет величину окна. Пока вы не открыли карточку именно той сборки, не обещайте себе миллион «по наследству».
