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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，跑分重回国产模型第一。模型为552B参数MoE，首次采用全新Causal-Encoder-Decoder非对称架构，输入激活仅8B、输出激活16B，推理成本显著低于同尺寸模型。此次完全重新训练，使用新数据、更大规模强化学习后训练，并深度结合新版DeepSeek Harness v0.1.5。它也是DeepSeek首个原生支持多模态视觉理解的正式版模型，此前的V4 Flash Vision Exp实验版能力被整合进来。9月14日起所有V4 Pro请求将被重路由至V4.1 Flash，在V4.1 Pro上线前，DeepSeek API将只提供这一个模型。F
⚡关键信息
- ▸DeepSeek V4.1 Flash上线，跑分重回国产模型第一，并超越自家V4.1 Pro（知识容量除外）
- ▸模型为552B参数MoE，采用全新Causal-Encoder-Decoder非对称架构，输入激活8B、输出激活16B，成本显著低于已知同尺寸模型
- ▸完全重新预训练，使用新数据、更大规模强化学习后训练，结合DeepSeek Harness v0.1.5训练
- ▸首个原生支持多模态视觉理解的正式版模型，整合此前实验版V4 Flash Vision Exp能力
- ▸9月14日起V4 Pro请求全部重路由至V4.1 Flash，V4.1 Pro上线前API仅提供这一个模型
🔥犀利点评
非对称架构才是这条新闻真正的含金量所在。输入8B、输出16B的激活设计，直接把成本逻辑重写了——Flash赢Pro不再是玄学，而是架构层面的降维。敢把全部API流量重路由到单一新模型，DeepSeek对新架构的信心可见一斑。但代价也明显：V4.1 Pro上线前用户别无选择，Flash的跑分光环需要经受真实负载的长期检验，别让单点押注变成单点风险。
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