DeepSeek
DeepSeek将DeepGEMM与DeepEP移植到华为昇腾950
DeepSeek 在 GitHub 上发布了矩阵乘法库 DeepGEMM 与专家并行通信库 DeepEP 的华为昇腾 950 版本，两者均保持与 NVIDIA 版本一致的 API。
DeepSeek
DeepSeek
DeepSeek ports its core kernel libraries to Huawei's Ascend 950
DeepSeek published Huawei Ascend 950 versions of DeepGEMM, its matrix multiplication library, and DeepEP, its expert-parallel communication library, on GitHub. Both keep the same APIs as their NVIDIA versions.
DeepSeek
DeepSeek çekirdek kütüphanelerini Huawei Ascend 950'ye taşıdı
DeepSeek, matris çarpımı kütüphanesi DeepGEMM'in ve uzmanlar arası iletişim kütüphanesi DeepEP'in Huawei Ascend 950 sürümlerini GitHub'da yayımladı. İki kütüphane de NVIDIA sürümleriyle aynı API'yi sunuyor.
DeepSeek
DeepSeek تنقل مكتباتها الأساسية إلى معالجات Ascend 950 من Huawei
نشرت DeepSeek على GitHub نسختين لمعالجات Huawei Ascend 950 من مكتبة ضرب المصفوفات DeepGEMM ومكتبة الاتصال بين الخبراء DeepEP، وتحافظ المكتبتان على واجهات برمجية مطابقة لنسختي NVIDIA.
DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash 显存压缩引发 Reddit 讨论
一位 Reddit 用户认为，DeepSeek-V4.1-Flash 随附的 KV 缓存压缩方法会拉低推理成本，削弱 OpenAI 与 Anthropic 的算力优势。
DeepSeek
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.
DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash memory compression sparks a Reddit debate on inference costs
A Reddit user argues that the KV cache compression method shipped with DeepSeek-V4.1-Flash makes inference cheaper and erodes the compute advantage held by OpenAI and Anthropic.
DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash'ın bellek sıkıştırması Reddit'te tartışma başlattı
DeepSeek-V4.1-Flash ile duyurulan KV önbellek sıkıştırma yöntemi, bir Reddit kullanıcısına göre çıkarım maliyetini düşürüp OpenAI ve Anthropic'in avantajını aşındırıyor.
DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash arrives with a 1M context and 890 bytes of KV cache per token
DeepSeek released V4.1-Flash, a multimodal MoE model with 552B backbone parameters and open weights under an MIT license on Hugging Face.
DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash çıktı: 1M bağlam, token başına 890 bayt KV önbellek
DeepSeek, 552B omurga parametreli, 1 milyon token bağlamlı multimodal MoE modeli V4.1-Flash'ı MIT lisansıyla açık ağırlıklı yayımladı.
DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash 发布：100 万上下文，每 token 仅 890 字节 KV 缓存
DeepSeek 发布多模态 MoE 模型 V4.1-Flash，主干参数 552B，权重以 MIT 许可在 Hugging Face 开放。
DeepSeek
إطلاق DeepSeek-V4.1-Flash بسياق مليون رمز وذاكرة KV بحجم 890 بايت لكل رمز
أطلقت DeepSeek نموذج V4.1-Flash متعدد الوسائط بـ552 مليار معامل أساسي وأوزان مفتوحة برخصة MIT على Hugging Face.