（来源：上观新闻）
在100万t🥣oken的超🏯⏫长上下文场景🇳🇬下，与上一代😩9️⃣V3.2相🎟比： V4-🤴Pro的推理🚈计算量（FLO⛴Ps）只需 2🙉7%，K🆙🧱V缓存（模型🥖🧞♀️的"工作记🕴忆"）只需 10😺%； V4-➰Flash更极端🍉，推理计算量降至🤾♀️🦅 10%，K🚯🇭🇹V缓存降至💭👌 7%👂。技术架构：混合👩🍳🧒注意力机制突😏🦞破长上下文瓶颈，🙉适配国产算力🇧🇹🇽🇰 DeepSee🛤hr是什么职业k-V4的💂♀️🥂核心技术创新在👩🚀🇬🇲于首创的"CSA😽🔙（压缩稀疏🇹🇿注意力）+🔎🤢HCA（重度☪压缩注意📍力）"混⚛🧜♂️合注意力🐑架构，旨在解决🥅🌕传统注意力机⛰制在超长上🏖🤓下文场景下呈平🚐📢方级复🇰🇬杂度攀升🦕🐅、显存与😝🇸🇩算力难以🕉工程落地的🕙🔒行业痛点🚱。
系统层面则藏着🦞🍇DeepSeek👨👧能够便宜下来⚙的“秘密🧵🇰🇪”🕣🇱🇾。但现在🍇🚍，黄仁勋🏏不再避讳对Dee👨👦🇻🇪pSeek使🐉用华为芯🐂片的焦虑🆕。该诉讼指控O⚫🏦penAI窃取☔🚴其商业机密♉👱。换句话说，❕🧤过去需要一个大❣🇦🇸型服务器集群才能👬跑起来的百万上下🌳🚥文推理，现在用🏄♀️少得多的硬🇼🇸件就能完成🍝。
