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[AINews] DeepSeek v4.1-Flash: 763B-P8B-D16B novel — DeepSeek 用全新因果编码器
DeepSeek 用全新因果编码器-解码器架构推出 v4.1-Flash,把长时 agent 的推理成本压到新低
2026-09-12原文
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DeepSeek v4.1-Flash 新架构
因果编码器-解码器,预填充与解码分离,稀疏度仅1-2%
- 763B总参数,8B激活输入,16B激活输出
- KV缓存仅为V4 Flash的1/8
- 滑动窗口注意力有界重放
⚙️ 流程拆解
STEP 1输入文本/图像
STEP 28B激活预填充编码
STEP 316B激活解码输出
STEP 4KV缓存优化
🔗 涉及的概念与玩家
- DeepSeek公司
- DeepSeek v4.1-Flash模型
- DeepSeek V4 Pro模型
- GLM-5.3-Flash模型
- Kimi K3模型
- Sebastian Raschka人物
- 因果编码器-解码器方法
- 滑动窗口注意力有界重放方法
- DeepSeek—发布→DeepSeek v4.1-Flash
- DeepSeek v4.1-Flash—超越→DeepSeek V4 Pro
- DeepSeek v4.1-Flash—低于→GLM-5.3-Flash
- DeepSeek v4.1-Flash—领先→Kimi K3
- DeepSeek v4.1-Flash—采用→因果编码器-解码器
- DeepSeek v4.1-Flash—采用→滑动窗口注意力有界重放
- 架构换代:v4.1-Flash 采用因果 Encoder–Decoder,prefill 仅 8B 激活、decode 16B 激活(总参 763B),稀疏度约 1–2%。这意味着长上下文推理的算力与显存开销被结构性重估,agent 工具链可据此重新设计上下文预算。
- KV cache 大幅缩小:结合 Sliding-Window Attention Bounded Replay 等改动,KV cache 占用最多降至 V4 Flash 的 1/8。对长时间运行的 agent 而言,这直接决定单会话能承载多少轮工具调用与历史记忆。
- 定价与开放:输入 $0.30/1M、输出 $1.20/1M,缓存输入 $0.006/1M,另有 50% 错峰折扣,MIT 许可、1M 上下文、文本+图像输入。开发者可把此前因成本搁置的常驻 agent 方案重新纳入评估。
原文:[AINews] DeepSeek v4.1-Flash: 763B-P8B-D16B novel causal Encoder–Decoder architecture with vision marks the Return of the Whale · 作者 Latent Space
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