ضغط الذاكرة في DeepSeek-V4.1-Flash يثير نقاشًا على Reddit

مستخدم على Reddit يرى أن أسلوب ضغط ذاكرة KV المرافق لـ DeepSeek-V4.1-Flash يخفّض كلفة الاستدلال ويقلّص أفضلية OpenAI وAnthropic.

ضغط الذاكرة في DeepSeek-V4.1-Flash يثير نقاشًا على Reddit

نشرت DeepSeek مع نموذج DeepSeek-V4.1-Flash أسلوبًا يضغط بشدة حاجة ذاكرة التخزين المؤقت لقيم KV. وقد برز الإعلان عبر منشور في مجتمع r/OpenAI ناقش أثر ذلك على القطاع.

ما يقوله المنشور

بحسب منشور المستخدم u/justlikemedics، للأسلوب نتيجتان: تستطيع النماذج العمل بسياقات (contexts) أوسع بكثير، وتستهلك معالجة الطلبات ذاكرة أقل بكثير. ومن هنا يستنتج صاحب المنشور أن كلفة الاستدلال (inference) ستنخفض.

ويضيف أن انخفاض كلفة الاستدلال وتراجع الحاجة إلى الذاكرة يجعلان أفضلية OpenAI وAnthropic في تأمين قدرة الحوسبة أقل أهمية. ويكتب أن DeepSeek ومختبرات صينية أخرى تدفع كلفة الاستدلال إلى الأسفل بلا هوادة، ما سيجعل استرداد الأموال المنفقة على بناء النماذج الأعلى لدى الشركتين صعبًا أو مستحيلًا.

ملاحظة

هذا التقييم صادر عن مستخدم في منتدى، لا عن بيان رسمي ولا عن قياس مستقل. ولا يقدّم المنشور تفاصيل تقنية عن الأسلوب ولا نسبة ضغط ولا اختبارًا مقارنًا. النقاش الكامل متاح في المنشور الأصلي على Reddit.

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından