DeepSeeks Flash-Modell senkt KI-Speicherbedarf und trifft südkoreanische Speicheraktien
DeepSeek kündigte V4.1-Flash an, ein 552-Milliarden Parameter-Modell, das 8 Milliarden Parameter für Eingaben und 16 Milliarden für Ausgaben aktiviert, einen Kontextfenster von einer Million Tokens unterstützt und Bilder nativ lesen kann. Seine Architektur wiederverwendet Cache über Schichten hinweg, speichert den KV-Cache mit 4-Bit-Präzision und rekonstruiert Werte bei Bedarf, was etwa 890 Byte Cache pro Token ergibt und seit Januar 2024 eine 437-fache Verringerung des Speichers pro Token bedeutet. Die Veröffentlichung und begleitende Preisänderungen führten zu Verkaufsdruck in Seoul, wo Samsung und SK Hynix nach einer niedrigeren pro-Einheit-Nachfrage für KI-Workloads fielen.
V4.1-Flash reduziert den Cache auf etwa 890 Byte pro Token.
Hintergrund
DeepSeek hat die KV-Cache-Anforderungen in mehreren Veröffentlichungen seit Januar 2024 reduziert. Diese Änderung verringert den Speicher, der nötig ist, um lange KI-Sitzungen durchzuführen, und kann Kosten senken. Micron meldet Ergebnisse…
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