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note

• CED：省 Prefill
• CSA2 + FP4：省 KV Cache

一、DeepSeek-V4.1-Flash

DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression
技术报告：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf Hugging Face

• 模型定位：552B MoE，多模态输入，最大 1M context。最大特点不是单纯“更大”，而是专门为 长上下文 + Agentic workload 做低成本推理。Prefill 每 token 只激活约 8B 参数，Decode 约 16B。
• 核心架构：CED。40 层被拆成 20 层 causal encoder + 20 层 decoder。Decoder 的 global KV 不再每层自己为整段 prompt 重算，而是由 encoder 最终 hidden state 投影得到，因此长 prompt 的 prefill 计算接近减半。

• CSA2：重点解决 KV Cache。Attention 层分成 Full / Reindex / Reuse 三种模式，跨层共享 KV、复用 Top-K sparse index；Decoder 再加 Hierarchical Sparse Indexer，后层只在前层筛出的候选里检索。配合 FP4 KV Cache，global KV 降到约 890 B/token，约为 V4-Flash 的 1/4。
• SWA Bounded Replay：Sliding-window attention 的局部 KV 不长期落 SSD；cache miss 时只 replay 最近一个 window，从而让 persistent KV footprint 降到上一代约 1/8。
• 其他结构升级：Single-Pass mHC 改 residual mixing；Engram 提供 196B 稀疏条件记忆；DSpark 用于 speculative decoding；MoE 每层 384 routed experts + 1 shared expert，每 token 激活 6 个 routed experts。
• 原生多模态：DeepSeek-ViT + 2-layer MLP projector，把 image embedding 从预训练一开始就和 text embedding 联合训练，不再是后挂一个 vision adapter。Vision encoder 使用 2D-RoPE 和 3×3 pixel-unshuffle 降采样。
• 训练：从头在约 45T multimodal tokens 上预训练；64K sparse-attention training，后续扩到 1M context。Post-training 本身没有特别新的 RL 算法，仍是 SFT → RL → On-Policy Distillation，真正的增量主要来自大规模 agent task/environment synthesis 和更多 rollout。
• 效果：官方结果里 Base 模型用 552B、8B/16B active 参数，很多文本/代码指标已经接近甚至超过 1.6T V4-Pro；Agentic benchmark 上 DeepSWE 74.2、Terminal-Bench 2.1 90.6、CyberGym 88.1。