DeepSeek V4 模型发布
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概述
DeepSeek V4 模型发布，包含 V4-Pro 和 V4-Flash 两个版本，采用 MoE 架构，主打百万 token 超长上下文与 Agent 能力，实现长上下文下的计算与内存效率优化，推理成本降低约 40%–55%，性能超越所有已公开评测的开源模型。
核心观点
- DeepSeek V4 采用 MoE 架构优化长上下文计算与内存效率
- DSA 稀疏注意力机制实现 token 级别数据压缩
- 推理成本降低约 40%–55%
详细分析
问题
DeepSeek 面临的问题是如何在保持模型性能的同时，优化长上下文下的计算与内存效率。
解决方案
DeepSeek V4 采用 MoE 架构，实现长上下文下的计算与内存效率优化，并通过 DSA 稀疏注意力机制在 token 级别压缩数据。
方法论
MoE 架构、DSA 稀疏注意力机制。
实施过程
全面适配华为昇腾 950PR，推出自研统一推理中间件 DSI，支持异构混合推理。
实施背景
- DeepSeek 面临的问题是如何在保持模型性能的同时，优化长上下文下的计算与内存效率。
- DeepSeek V4 采用 MoE 架构，实现长上下文下的计算与内存效率优化。
- 通过 DSA 稀疏注意力机制在 token 级别压缩数据。
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