（来源：上观新闻）
” 这种底🃏气来自已迈出的一🔟步🤖。特别是第四层🇰🇵，通过一种叫做👒💘"记忆参数化"的🇧🇻🇬🇸技术，♥🍑把积累的经验🐻悄悄转化成💲配置AI行为的🇷🇪🇵🇪指令，而不是😤等着你去主🇳🇷动查询🦹♀️🧝♂️。换句话说，过去需6️⃣✒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🧹。在100万tok🇹🇯💛en的超长上👲💞下文场景🔞🍫下，与上一代🥫V3.2👩🦳🏇相比： 🧶🎗V4-P💂♀️ro的推理❎计算量（F🛃LOPs）只🚌⚠需 27🏐🌈%，KV缓存（模🍄型的"工作记忆🇯🇪"）只需 🐽gtm什么岗位10%； 👿V4-F💔lash更极端，🧪推理计🧒算量降至 ♋10%，KV缓🐆🇧🇲存降至 7%🐆🎸。
。根据O🍎🐂penRoute🏀🕒r统计，截至🕎🌜4月13日的⌛一周，全球大语言👨👨👧👧💼模型token（🏌词元）消耗量📒榜单中，De🇬🇹epSeek-V☢🌉3.2模🗃型消耗量1.2🤕8万亿🇨🇭👩🔧，排名全球第🧂🎬二，仅次于👩👧Anthr♊😵opic旗🎳🎸下的Cla🧗♂️ude So🚶😭nnet⛳💘 4.6模型，🇼🇫🇹🇨但前者的输😞出价格只🕵🥢有后者的约1/🇻🇳🎱12、🌽👮♀️输入价格只有1🐯✈gtm什么岗位/40🇲🇲。
