DeepSeek’s flash model reduce la memoria de IA, golpea las acciones de memoria coreanas
DeepSeek anunció V4.1-Flash, un modelo de 552 mil millones de parámetros que activa 8 mil millones de parámetros para entrada y 16 mil millones para salida, admite una ventana de contexto de un millón de tokens y lee imágenes de forma nativa. Su arquitectura reutiliza la caché entre capas, almacena la caché KV a una precisión de 4 bits y reconstruye valores bajo demanda, produciendo aproximadamente 890 bytes de caché por token y una caída de 437 veces en la memoria por token desde enero de 2024. El lanzamiento y los cambios de precios acompañantes llevaron a presión vendedora en Seúl, donde Samsung y SK Hynix cayeron después de que los inversores valoraran menor demanda de memoria por unidad para cargas de IA.
V4.1-Flash reduce la caché a unas 890 bytes por token.
Contexto
DeepSeek ha reducido los requisitos de KV-cache en varias versiones desde enero de 2024. Este cambio baja la memoria necesaria para ejecutar sesiones largas de IA y puede reducir costos. Micron reporta resultados el 30 de septiembre y las…
El análisis completo
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