DeepSeek V4.1 Flash 正式发布

9 月 10 日
 iFlicker
参数量是 552B ,看起来是重新预训练的模型,benchmark 看起来很棒。

“新一代模型大幅减少了 KV Cache 缓存的大小,与上一代模型相比,对 HBM 的需求减少到 1/4 ,对 SSD 的需求减少到 1/8 。在 Agent 使用场景中,缓存命中的费用往往占比较高,对 KV Cache 的压缩大幅降低了 Agent 类任务的使用成本。”

不知道用了什么黑科技,降价也是因为成本降了。

“我们将会全力支持开源社区进行新模型的推理适配,并尝试通过各种方式扩大部署的范围。如果您有大规模部署的需求且具备相应的资源( 2k 卡 GPU 、有存储集群),欢迎与我们联系。”

帮忙做适配🤣

公众号原文: https://mp.weixin.qq.com/s/qg0NU3NNUbp1co2PdkAPAg
模型开源链接: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
论文链接: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf
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8 条回复
guagecool
9 月 10 日


非常夸张
yidinghe
9 月 10 日
买 K3 套餐的那些人要哭死了 😂
kuandrew
9 月 10 日
上班中途简单拿官方的 web 端试了一下,感觉确实又聪明一点了,之前抛给它计算的一个问题,不用提醒也能一轮问答出结果了
xing7673
9 月 10 日
参数量增加一点倒是没啥,把 v4 pro 的 api 关了转 v4.1f 这个我是没看懂,完全把 B 端服务给忽略了,B 端很多客户就是需要 v4 pro 的大参数知识量
说实话做这个决策的人要单独拎出来挨批

ds 如果真打算认真做商业,这个决策起码让它们损失一半左右的收益
june4
9 月 10 日
@xing7673 太实诚了,偷偷降智就行了
mewking
9 月 10 日
@xing7673 ds 到目前为止都言行合一,商业只是附带,不是首要目标
abcfreedom
9 月 10 日
梁圣归来
xvb2421
9 月 11 日
workbuddy 的 v4.1flash 还限额,各位大佬还有没有哪些渠道?官方 api 高峰时段随便一两个任务就去掉几块了

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

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