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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。该模型为完全重新训练，配新数据与更大规模强化学习后训练，并首次原生集成视觉多模态能力。跑分上Flash打败自家Pro、重回国产第一。9月14日起V4 Pro请求将被重路由至Flash，V4.1 Pro上线前API只保留这一个模型，显示DeepSeek以低成本架构统一产品线的策略意图。
⚡关键信息
- ▸V4.1 Flash为552B参数MoE模型，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，Flash跑分击败自家Pro，重回国产模型第一
- ▸完全重新预训练，使用新数据并扩大强化学习后训练规模，结合DeepSeek Harness v0.1.5
- ▸首个原生支持多模态视觉理解的正式版模型，取代此前实验版V4 Flash Vision Exp
- ▸9月14日起V4 Pro请求重路由至Flash，V4.1 Pro上线前API仅提供此一个模型
🔥犀利点评
与其说是发新模型，不如说是架构宣言：非对称激活的设计直接把推理成本打下来，Flash打赢Pro说明DeepSeek在用架构效率而非堆参数竞争。但单一模型扛所有请求是激进赌注——视觉能力合并、Pro重路由，等于把宝全押在Flash的稳定性上，容错空间被压缩到极致。若V4.1 Pro迟迟难产，这一哥宝座能否焐热还两说。
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