NVIDIA 推出 DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4 量化版本模型
NVIDIA 推出 DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4 模型,该模型基于 DeepSeek-V4.1-Flash 进行量化,支持上下文长度达 1M tokens。
NVIDIA 推出 DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4 模型,该模型基于 DeepSeek-V4.1-Flash 进行量化,支持上下文长度达 1M tokens。
DeepSeek发布多模态Mixture-of-Experts模型DeepSeek-V4.1-Flash,拥有552B参数,支持最多100万token上下文。模型采用CED架构,通过SWA Bounded Replay和CSA2技术将全局KV缓存降至890字节/token,约为前代的1/4。
推荐理由:模型在KV缓存压缩和多模态能力上实现突破,支持百万token上下文和可调推理努力,对长上下文智能体应用有直接价值。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,基于 DeepSeek-V4-Flash 架构加入视觉模块并持续训练,提升多模态智能体能力。
DeepSeek-V4-Flash-0731 正式发布,取代预览版,具备增强的智能体能力,模型结构包含 DSpark 推理加速模块。在 Terminal Bench、NL2Repo、Cybergym 等多个基准上表现优于 DeepSeek-V4-Pro(预览版),且激活参数更少。
推荐理由:该模型在多个基准上超越了预览版,且参数激活量更小,读者可依据其推理能力与部署方式判断其在智能体场景中的适用性。
DeepSeek 推出 eagle3_gemma4_12b_ttt7 模型,参数规模为 2B,支持 BF16 精度。该模型未被任何推理服务提供商部署,用户可自行通过 Space 使用。模型属于 DeepSpec 集合,包含 12 个项目,最近一次更新时间为 6 月 28 日。