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DeepSeek-V4-Flash-DSpark
DeepSeek-V4-Flash-DSpark
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DeepSeek与北大发布DSpark，AI推理速度提升高达85% · 追踪10个来源
DeepSeek与北京大学合作发布了DSpark，这是一个旨在显著加速AI模型推理的开源框架。该新框架基于DeepSeek现有的V4模型，通过采用半自回归架构和置信度调度推测解码，将单用户生成速度提高了60-85%。DSpark的目标是提高AI模型部署的效率并降低计算成本，从而使先进的AI在各种应用中更易于获得。
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DeepSeek 发布 V4-Flash 和 V4-Pro 模型，支持 1M 上下文
DeepSeek 发布了两款新的文本生成模型：DeepSeek-V4-Flash-DSpark 和 DeepSeek-V4-Pro-DSpark。Flash 模型拥有 2840 亿参数，其中 130 亿激活，上下文窗口为 100 万 token。Pro 模型规模更大，拥有 1.6 万亿参数，其中 490 亿激活，同样支持 100 万 token 的上下文。
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DeepSeek 发布 V4 模型，支持百万 Token 上下文并采用 MoE 架构 · 跟踪 3 个来源
DeepSeek 发布了其 DeepSeek-V4 系列的预览版本，其中包括两个混合专家（MoE）语言模型：DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。这两个模型都支持令人印象深刻的百万 Token 上下文长度，并采用了混合注意力机制等架构升级以提高效率，以及流形约束超连接（mHC）以增强稳定性。这些模型可通过 Transformers、vLLM 和 SGLang 等各种库和推理提供商使用，并提供了集成说明。