原始來源kdnuggets.com
摘要
DeepSeek 发表开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash，采因果编码器—解码器（CED）与混合专家（MoE）架构，搭配 CPA2/CSA2、FP4 KV 快取、Engram 记忆、SWA 有界重放、单次多跳快取（mHC）与 DSpark 推测解码。模型为 552B 参数 MoE，但在 prefill 阶段每 token 仅启用 8B、解码阶段启用 16B，KV 快取压缩至每 token 约 90 bytes。架构为 20 层编码器加 20 层解码器，并以 Engram 条件式记忆与单次处理降低算力、记忆体、储存与生成成本。代理导向基准表现突出，例如 DeepSWE 74.2、C…
重點整理
- 开发者可参考其非对称 prefill/decode 算力、KV 重用与稀疏注意力技巧，应用于自家推论引擎以降低营运成本。
- 对想在自有硬体部署代理模型的自建团队而言，效率优先的开源架构直接决定推论成本。
編輯說明
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