深度求索发布V4.1-Flash：大幅降低AI智能体内存需求
结论前置 / TL;DR
深度求索（Deepseek）推出多模态大模型V4.1-Flash，参数量达5520亿，但每token仅激活160亿参数。其KV缓存内存降至前代的四分之一，在DeepSWE编程基准测试中略超Opus 5与GPT-5.6 Sol。该模型采用MIT开源协议，旨在支持成本更低的AI智能体部署。
多模态大模型V4.1-Flash正式发布
深度求索（Deepseek）宣布推出新版本大模型V4.1-Flash。该模型为多模态架构，总参数量达5520亿，但通过稀疏激活机制，实现每token仅动态调用160亿参数。
内存效率显著提升
V4.1-Flash的关键优化在于大幅压缩KV缓存内存占用，仅为前代模型的25%，显著缓解AI智能体在长上下文推理中的显存压力。
性能与开源策略
在DeepSWE代码生成基准测试中，V4.1-Flash以微弱优势超越Anthropic Opus 5及GPT-5.6 Sol。模型以MIT许可证开源，明确面向轻量化、低成本AI智能体场景落地。
编者观点：对中国AI初创企业而言，此类高吞吐、低内存开销的稀疏大模型，有望加速智能体在边缘设备与中小企业服务中的规模化应用。
本文为企业智脑(优秘智能)编译整理自公开资讯,信息与观点以原文为准,仅供参考。阅读原文(The Decoder) →