摘要:
eepSeek-V4系列是面向超长上下文处理的高效百万token上下文智能模型,包含1.6T参数的DeepSeek-V4-Pro和284B参数的DeepSeek-V4-Flash。该系列通过混合注意力架构、流形约束超连接和Muon优化器三大创新,突破传统注意力机制的二次复杂度瓶颈,在保持性能的同时将推理FLOPs和KV缓存分别降低至前代模型的27%和10%。其核心架构采用CSA与HCA的混合注意力机制,通过压缩稀疏注意力和重压缩注意力技术,在1M上下文场景下实现KV缓存压缩至基线模型的2%。结合FP4量化训练和上下文并行技术,DeepSeek-V4系列在预训练阶段使用32T高质量数据,通过两阶段专家模型培养和策略蒸馏实现能力整合。实验表明,DeepSeek-V4-Pro-Max在知识、推理、代理任务和长上下文处理均达开源模型SOTA,其推理效率较GPT-5.2提升30%,KV缓存需求降低70%。该研究为在线学习、长程任务等未来范式奠定了基础。 阅读全文
posted @ 2026-04-26 20:54
JoePotter
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