DeepSeek 发布了其 V4 系列开源大语言模型，其中包括一个拥有 1.6 万亿参数的模型和一个拥有 2840 亿参数的较小 Flash MoE 模型。这些新模型声称在性能上可与顶级的专有 LLM 相媲美，同时显著降低了推理成本。实现这一效率的关键在于架构创新，例如混合注意力机制和使用较低精度的数据类型（FP8 和 FP4），从而能够以大大减少的内存实现百万级 token 的上下文窗口。 AI
影响 为开源模型设定了新的效率基准，有可能降低推理成本并为更广泛的应用实现更大的上下文窗口。
排序理由 一家知名 AI 实验室发布了新的开源 LLM，声称可与专有模型相媲美并实现了显著的效率提升。
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<h4>Now available in preview, DeepSeek V4 cuts inference costs to a fraction of R1</h4> <p>Chinese AI darling DeepSeek is back with a new open weights large language model that promises performance to rival the best proprietary American LLMs. Perhaps more importantly, it claims t…
DeepSeek's new models are so efficient they'll run on a toaster ... by which we mean Huawei's NPUs # AI https://www. theregister.com/2026/04/24/dee pseek_v4/?td=rt-3a