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htxc01
† :
god bless
2026-01-28 14:34:15
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gray6866
Gray🍃💨 :
Hi
2026-01-28 14:37:45
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alenq.pio
່ :
Hiiii
2026-01-28 17:56:21
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niko_h8
niko :
Hi
2026-01-28 20:00:06
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jahmir_glamorocity
Jahmir Glamorocity :
Hi
2026-01-28 14:39:12
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lavawhitty
LavaWhitty :
hi
2026-01-28 14:40:31
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juicy_w0029
Juicy_W@ß0029 :
Hi
2026-01-28 17:39:59
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mairaseeger
Maira Seeger :
❤️🙏🏻
2026-01-28 21:20:17
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juliette_h05
Julie🎀 :
Hi
2026-01-28 20:39:32
0
tori._duh
tori :
boosting
2026-01-29 00:05:13
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ray.ray8675
raleigh0235 :
Prayers to you
2026-01-29 00:08:45
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annalynnk04
MiaAnnalynn :
God bless her
2026-01-29 00:12:48
0
tha1dolly
Dolly 🫦 :
Hi
2026-01-29 00:16:14
0
dancemoms_fan33
🧁⋆. qt˚࿔ 𝐛𝐢𝐚𝐧𝐜𝐚 𝜗𝜚🪽 :
God bless
2026-01-29 00:16:26
0
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DeepSeek V4 于 2026 年 4 月 24 日发布,包含 V4-Pro(1.6T 总参数 / 49B 激活)与 V4-Flash(284B 总参数 / 13B 激活)双版本,均支持 100 万 Token 超长上下文。模型权重与技术报告同步开源,无功能阉割,并完成 vLLM、LangChain 等框架的 Day 0 适配,INT4 量化后可于单张 RTX 5090 运行。 核心技术创新有三: 一、混合注意力架构(CSA + HCA)。压缩稀疏注意力(CSA)沿序列维度压缩 KV 缓存后执行稀疏注意力;重度压缩注意力(HCA)则更激进压缩但保留密集机制。此设计使 1M Token 场景下,V4-Pro 的单 Token 推理 FLOPs 仅为前代 V3.2 的 27%,KV 缓存占用仅 10%,突破长序列的二次计算瓶颈。 二、流形约束超连接(mHC)。将超连接约束在流形空间内,显著提升万亿参数 MoE 模型的训练稳定性,防止梯度爆炸与专家负载失衡,同时保留模型表达能力。 三、Muon 优化器。取代传统优化器,实现更快的收敛速度与更稳定的训练过程,为大规模预训练奠定基础。 增效机制方面,训练采用 TileLang DSL 灵活开发算子,设计单一融合内核使 MoE 模块的计算、通信与内存访问完全重叠,并引入 FP4 量化感知训练降低内存占用。推理端则透过异构 KV 缓存与磁盘存储策略实现前缀复用,稀疏 FP8 解码对 70% Token 加速,推理速度提升 1.8 倍,精度损失低于 0.5%。 应用层面,V4 原生支持文本、图像、视频、音频的统一编码器-解码器架构,可进行跨模态推理。内部评测显示其 Agentic Coding 交付质量接近 Claude Opus 4.6,优于 Sonnet 4.5,可执行整仓库级 Bug 修复与跨文件代码生成。定价上 Pro 版输入 1–12 元 / 百万 Token,输出 24 元,显著低于同级闭源模型。 简言之,DeepSeek V4 以架构创新换取效率飞跃,让百万级长上下文成为标配,同时维持开源、高性价比与低部署门槛的优势。 #deepseek#華為#升騰950#mHC
DeepSeek V4 于 2026 年 4 月 24 日发布,包含 V4-Pro(1.6T 总参数 / 49B 激活)与 V4-Flash(284B 总参数 / 13B 激活)双版本,均支持 100 万 Token 超长上下文。模型权重与技术报告同步开源,无功能阉割,并完成 vLLM、LangChain 等框架的 Day 0 适配,INT4 量化后可于单张 RTX 5090 运行。 核心技术创新有三: 一、混合注意力架构(CSA + HCA)。压缩稀疏注意力(CSA)沿序列维度压缩 KV 缓存后执行稀疏注意力;重度压缩注意力(HCA)则更激进压缩但保留密集机制。此设计使 1M Token 场景下,V4-Pro 的单 Token 推理 FLOPs 仅为前代 V3.2 的 27%,KV 缓存占用仅 10%,突破长序列的二次计算瓶颈。 二、流形约束超连接(mHC)。将超连接约束在流形空间内,显著提升万亿参数 MoE 模型的训练稳定性,防止梯度爆炸与专家负载失衡,同时保留模型表达能力。 三、Muon 优化器。取代传统优化器,实现更快的收敛速度与更稳定的训练过程,为大规模预训练奠定基础。 增效机制方面,训练采用 TileLang DSL 灵活开发算子,设计单一融合内核使 MoE 模块的计算、通信与内存访问完全重叠,并引入 FP4 量化感知训练降低内存占用。推理端则透过异构 KV 缓存与磁盘存储策略实现前缀复用,稀疏 FP8 解码对 70% Token 加速,推理速度提升 1.8 倍,精度损失低于 0.5%。 应用层面,V4 原生支持文本、图像、视频、音频的统一编码器-解码器架构,可进行跨模态推理。内部评测显示其 Agentic Coding 交付质量接近 Claude Opus 4.6,优于 Sonnet 4.5,可执行整仓库级 Bug 修复与跨文件代码生成。定价上 Pro 版输入 1–12 元 / 百万 Token,输出 24 元,显著低于同级闭源模型。 简言之,DeepSeek V4 以架构创新换取效率飞跃,让百万级长上下文成为标配,同时维持开源、高性价比与低部署门槛的优势。 #deepseek#華為#升騰950#mHC

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