（来源：上观新闻）
它在to🇵🇫ken维度引入压🇻🇮缩机制🚈，结合自🗝🐟研的DSA稀疏😘注意力，⏪🕉其让模型在处理📊📣超长文本时不再对🛃🔫所有token❗做全量计算，而是🛹🦇区分轻😳🔑重：强关🗄联的token🥦精读，🚠弱关联的压缩🕶或跳过👎。。不过，👨🏫🎗最后这一模拟器🔪未能成功运行，🇸🇯截至发😸蜘蛛稿，Dee🅱🌈pSeek还在帮👝🤵我de🧳🇸🇮bug🇳🇮。IT之家✂ 4 月 20️⃣4 日消息，😺🍪寒武纪今日🇸🇷📶宣布，已基于 🎮🌷vLLM 推理🇳🇿💘框架完👨🦳🕶成对深度求索公🧝♂️🇿🇲司最新开源模型👨🎓🍼 285B🚸🐠 Deep🏕Seek🔚🇭🇰-V4-flas🧪h 和🈴 1.6T De📔📚epSeek-V📰4-pro 的 📿Day 0 适🕎配，模型🥨发布当🇸🇱🇱🇷日即可🧶😠实现稳定🚱运行，适配代码👨🍳🇸🇱已开源到 🦗GitHub📸 社区🇲🇴🚷。
实际效果用两🥨♐个数字📷⚓就能概括：在百💵🧘♀️万toke🎶n上下❣⬛文设置下🇦🇩↖，V4-🧁Pro每处理一🌩个token的算🇱🇮力消耗只有V3🥪👨👩👧👦.2的27%，📙KV缓存占用只有🍐10%🇬🇧✴。换成更轻🇧🇸量的V4-Fl🛋ash，同👧样8K输入🇵🇳场景下TPOT🌌约10ms，单卡👩🏭🍆1600TPS🐡。不过，三星🔧🐫今年率先实现下一♣💉代 HB🖊🦴M4 产品商业🇫🇴😪出货，被👒🇩🇿视为开始夺🤸♀️回主动权🥭。在同样的显示面积🖱，尽可能提升屏🐹幕利用率，这也是🥔🇪🇦人类在显示技术💙上一以👨👩👧贯之的追求，不🛃然为什么🏛🤛看大片之前🌗⛲，我们都要希望能🖇选对合🌽㊗适的银幕，🦎好匹配电影🧿的画幅🕸比例🧓💺。
