media AI News (smol.ai) · 3 hari lalu · sumber: 6 hari lalu · releases

DeepSeek meluncurkan V4.1-Flash, model bobot terbuka yang berfokus pada efisiensi inferensi ekstrem

Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia

DeepSeek telah merilis V4.1-Flash, model unggulan bobot terbuka baru yang dirancang untuk efisiensi inferensi ekstrem dan biaya rendah. Model ini memanfaatkan arsitektur encoder-decoder kausal untuk secara signifikan mengurangi komputasi aktif dan biaya KV/cache.

Skor 40 pada Indeks Kecerdasan Artificial Analysis, melampaui DeepSeek V4 Pro 0813 dengan biaya $0.30 per 1M token input.
Arsitektur ini memiliki total 763B parameter dengan hanya 8B aktif untuk input dan 16B aktif untuk output.
Mendukung jendela konteks 1M-token dan menerima input teks serta gambar di bawah lisensi MIT.
Evaluasi independen menunjukkan hasil seri dengan GPT-6 Astra pada AutomationBench-AA sebesar 69% dan menyamai GPT-5.6 Sol pada AA-LCR v1.1 sebesar 84%.
Pengguna melaporkan menjalankan model secara lokal pada perangkat keras komersial, mencapai throughput tinggi melalui streaming SSD dan offloading.

Rilis ini menempatkan V4.1-Flash sebagai alternatif yang hemat biaya dibandingkan model tertutup, menawarkan metrik kinerja kuat dengan harga sepersekian.

Kepentingan 3/3 Mengungguli benchmark lab papan atas AI News (smol.ai) DeepSeek Inference efficiency Open weights

Artikel terkait

media Latent Space · 3 hari lalu · 8 tayangan

DeepSeek merilis v4.1-Flash dengan arsitektur 763B-P8B-D16B untuk inferensi efisien

DeepSeek telah meluncurkan DeepSeek v4.1-Flash, model unggulan bobot terbuka baru yang menampilkan arsitektur kausal encoder-decoder novel yang dirancang untuk memaksimalkan efisiensi inferensi dan mengurangi biaya.

media MarkTechPost · 5 hari lalu · 22 tayangan

DeepSeek merilis DeepSeek-V4.1-Flash dengan konteks 1M dan cache KV FP4

DeepSeek AI telah merilis DeepSeek-V4.1-Flash, sebuah model Mixture-of-Experts multimodal yang dilengkapi jendela konteks 1 juta token dan cache KV FP4 yang mengurangi jejak cache global menjadi 890 byte per token. Model ini memanfaatkan arsitektur encoder-decoder kausal dan Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) untuk secara signifikan menurunkan kebutuhan memori sambil mempertahankan kinerja.

media r/LocalLLaMA · 73 hari lalu · 13 tayangan

DeepSeek merilis GGUF V4 Flash 2, 3 dan 4 bit

Seorang pengguna telah mengirimkan tautan ke repositori Hugging Face yang berisi model DeepSeek V4 Flash yang dikonversi ke format GGUF pada kuantisasi 2, 3, dan 4-bit.

lab DeepSeek (Hugging Face) · 352 hari lalu · 17 tayangan

DeepSeek merilis DeepSeek-V3.2-Exp dengan Sparse Attention untuk efisiensi konteks panjang

DeepSeek-AI telah merilis DeepSeek-V3.2-Exp, sebuah model eksperimental yang memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA) untuk meningkatkan efisiensi pelatihan dan inferensi dalam skenario konteks panjang.

lab Tencent Hunyuan (HF) · 1 hari lalu · 3 tayangan

Tencent merilis checkpoint Simple Attention Sparsification untuk Qwen3

Tencent telah merilis checkpoint Simple Attention Sparsification (SAS) yang belajar meranking dan memilih blok KV untuk setiap kueri dalam model Qwen3. Berbeda dengan metode yang mendistilasi skor perhatian padat, SAS menambahkan gerbang kontinu ke blok yang dipilih, memungkinkan optimisasi end-to-end dari perankingan konteks dengan kerugian pemodelan bahasa.