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Causal Encoder-Decoder
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DeepSeek 发布 V4.1 Flash 1017 多模态模型，用于智能体和编码 · 跟踪 3 个来源
DeepSeek 发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是基于其因果编码器-解码器 (CED) 架构的更新的多模态模型。该稀疏专家混合模型从 552B 参数的骨干网络中激活 8B 参数用于输入，16B 参数用于输出，针对编码、智能体任务和长时应用进行了优化。该模型具有原生的图像理解能力，并显著减少了 KV 缓存内存，以实现成本效益高的智能体工作负载，据报道在速度和任务完成方面优于先前版本。
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DeepSeek 发布 V4.1 Flash，采用高效 MoE 架构
DeepSeek 已正式发布其 V4.1 Flash 模型，这是一个拥有 5520 亿参数的混合专家（MoE）模型，采用了因果编码器-解码器（CED）架构和原生多模态能力。该新模型旨在提高效率，在推理过程中仅激活其一小部分参数，从而显著降低长上下文和代理工作负载的成本。据报道，V4.1 Flash 在多项基准测试中表现优于 GPT 5.6 "Sol" 和 Anthropic 的 Opus 5 等先前模型，尤其是在代理任务方面，同时大幅…