DeepSeek 发布 V4.1-Flash 模型
模型AI 评分 85/100The Decoder：AI News（RSS）待复核
AI 聚合
本条为 AI 依据下方公开信源自动整理生成的摘要，不构成转载，可能存在偏差，请以原文为准。整理者：贝果科技 AI 资讯助手。
本条选题由第三方线索发现；线索方提供的摘要未被采用，本页内容依据下方信源整理。线索来源：AIHOT
DeepSeek 推出 V4.1-Flash 模型，旨在降低长文本处理成本。该模型拥有 5520 亿参数，支持 100 万 token 上下文。通过技术分离，输入处理时仅激活 80 亿参数，输出时为 160 亿参数，使输入计算量减半。与上一代相比，显存中的 KV cache 需求降至四分之一，卸载至 SSD 或内存的部分降至八分之一。该模型在编程任务上表现优异，但在复杂科学任务和图像分析上仍有不足。
为什么值得看
大幅降低长上下文推理的内存与计算成本，利好 AI Agent 部署。
DeepSeek
信源1 家
关键事实
相关 · 模型
本页内容由 AI 自动聚合公开信源生成，仅供了解行业动态参考，不构成任何投资或决策建议。如需引用请以原文出处为准。