media Latent Space · 刚刚 · agents

DeepSeek发布v4.1-Flash，采用763B-P8B-D16B架构以实现高效推理

译自 English → 中文

DeepSeek推出了DeepSeek v4.1-Flash，这是一款全新的开源权重旗舰模型，采用了新型因果编码器-解码器架构，旨在最大化推理效率并降低成本。

该模型利用具有7630亿总参数的混合专家结构，但仅激活8B参数用于输入处理，16B参数用于输出生成。这种设计实现了1-2%的稀疏度，并将KV缓存占用减少到前代V4 Flash模型的八分之一。它在MIT许可证下支持1M token上下文窗口，可处理文本和图像输入。

Artificial Analysis和Vals的独立基准测试将v4.1-Flash评为顶级开源权重模型，称其具有卓越的性价比，定价为每百万个输入token 0.30美元。

重要性 3/3 Latent Space DeepSeek Inference efficiency Open weights

阅读原文

media MarkTechPost · 2 天前 · 15 次浏览

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 1M 上下文与 FP4 KV 缓存

DeepSeek AI 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash，这是一款多模态混合专家模型，具备 100 万 token 的上下文窗口和 FP4 KV 缓存，将全局缓存占用降低至每 token 890 字节。该模型采用因果编码器-解码器架构以及压缩稀疏注意力 2（CSA2），在保持性能的同时显著降低了内存需求。

media r/LocalLLaMA · 69 天前 · 10 次浏览

DeepSeek 发布 V4 Flash 的 2、3 和 4 位 GGUF 模型

一位用户提交了指向 Hugging Face 仓库的链接，其中包含转换为 GGUF 格式的 DeepSeek V4 Flash 模型，量化精度为 2、3 和 4 位。

lab DeepSeek (Hugging Face) · 348 天前 · 10 次浏览

DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2-Exp，采用稀疏注意力机制提升长上下文效率

DeepSeek-AI 发布了 DeepSeek-V3.2-Exp，这是一款实验性模型，引入了 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 以改善长上下文场景下的训练和推理效率。

media r/LocalLLaMA · 2 天前 · 4 次浏览

DeepSeek发布V4-1 Flash，拥有100万token上下文的552B MoE模型

DeepSeek发布了其新模型DeepSeek V4-1 Flash。这是一个多模态Mixture-of-Experts (MoE)模型，具有5520亿参数的骨干。

media r/LocalLLaMA · 2 天前 · 13 次浏览

DeepSeek发布V4.1 Flash：一款成本更低、速度更快的552B MoE模型

DeepSeek已正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型，这是其新架构系列中首款原生具备多模态视觉理解能力的最小型号。该模型基于因果编码器-解码器（Causal-Encoder-Decoder）设计，是一个拥有552B参数的混合专家（MoE）模型，在输入端仅激活8B参数，在输出端激活16B参数。