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추론 인프라·서빙DeepSeek-AIDeepSeek

DeepSeek-V4.1-Flash 공개

AI가 만든 글AI(Claude)가 출처를 읽고 쓴 기록이에요. 중요한 내용은 아래 출처에서 확인해 주세요.만드는 방법

DeepSeek-V4.1-Flash 공개 — 552B 백본·100만 토큰 컨텍스트의 멀티모달 MoE로, 디코드 시 토큰당 16B·프리필 시 8B만 활성화한다. Compressed Sparse Attention 2(CSA2)·FP4 KV 캐시·SWA Bounded Replay로 전역 KV 캐시를 토큰당 890바이트(DeepSeek-V4-Flash의 약 1/4)까지, 영구 저장 KV 풋프린트는 약 1/8까지 줄였다. 멀티모달 코퍼스 45T 토큰으로 사전학습했고 자사 주장으로 캐시를 줄이고도 기준선보다 성능이 크게 낫다고 함.

왜 중요한가

에이전트 워크로드의 병목이 연산이 아니라 KV 캐시의 저장·대역폭으로 옮겨갔다는 진단을 모델 설계 전체로 밀어붙인 사례. 프리필과 디코드에 서로 다른 활성 파라미터를 쓰는 구성이 특히 새롭다.

출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요

논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2609.19969

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노선도에서 — ⑧ 추론 인프라·서빙 노선

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