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DeepSeek V4.1重回国产一哥！全新架构非对称Transformer，Engram用上了
📋总体概括
DeepSeek发布V4.1 Flash，采用552B参数MoE的非对称新架构Causal-Encoder-Decoder，输入激活仅8B、输出激活16B，推理成本显著低于同尺寸模型。模型为完全重新训练，更换新数据并扩大强化学习后训练规模，且为DeepSeek首个原生支持视觉理解多模态的正式版。9月14日起所有V4 Pro请求将重路由至该模型，跑分重夺国产第一，Flash甚至多项指标胜过自家Pro。
⚡关键信息
- ▸V4.1 Flash为552B参数MoE模型，采用Causal-Encoder-Decoder非对称结构，输入激活8B、输出激活16B
- ▸非对称架构使推理成本显著低于已知同尺寸模型，速度表现突出
- ▸Flash在跑分上击败自家Pro（除知识容量），重回国产模型第一
- ▸首个原生集成视觉理解多模态能力的正式版，取代此前实验版V4 Flash Vision Exp
- ▸9月14日起V4 Pro请求重路由至V4.1 Flash，API暂时只提供该单一模型
🔥犀利点评
非对称Transformer不是学术花活，是算力紧约束下的生存智慧——输入少算、输出多花，直接砍推理成本，这才是一家没有无限GPU预算的公司该干的事。Flash打赢Pro看似反常，实则是架构红利对参数堆料的降维打击。真正值得注意的是DeepSeek敢全线只留一个模型的底气：用成本优势换生态垄断窗口期。问题在于这条护城河能否扛住巨头们的暴力堆料追击。
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