DeepSeek V4.1 Flash：CED架构下的性价比之王
DeepSeek: DeepSeek v4.1 Flash 1017
DeepSeek推出了基于全新Causal Encoder-Decoder架构的DeepSeek V4.1 Flash 1017模型。这款稀疏混合专家模型拥有552B参数，但在推理时仅激活8B输入和16B输出参数，实现了极高的计算效率。其原生多模态能力让视觉与文本嵌入在预训练阶段就联合训练，不再需要后期追加。更令人惊喜的是，压缩KV缓存技术将显存占用降至上一代Flash的四分之一，大幅降低了Agent工作负载的成本。作为V4.1家族中的高性价比选择，它在性能、速度和任务完成时间上均超越了V4 Pro，特别适合代码生成、终端操作及长上下文分析等复杂场景。
压缩KV缓存将缓存内存削减至上一代Flash的四分之一，显著降低了Agent工作负载的成本。
- randomblock1
- jmward01
这个模型正是 OpenAI 和 Anthropic 想要设置监管障碍的原因。我们需要更多像这样的多样性，而不是更少。据我所知，多样化的生态系统是解决复杂问题的唯一长期方案，而 AI 世界所呈现的挑战也不例外。
- LinusU
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