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The Decoder
Deepseek V4.1-Flash：大幅降低AI記憶體需求
Deepseek 推出 V4.1-Flash 多模態模型，將長文本記憶體需求降至四分之一，運算成本砍半。其程式能力已媲美頂尖付費模型，大幅降低高效能 AI 的運行門檻。
Deepseek
大型語言模型
AI 代理
Deepseek 最新發表的 V4.1-Flash 模型在 AI 運算效率帶來重大突破。這個擁有多達 5520 億參數的模型，透過特殊架構在閱讀資訊時啟動較少算力，成功將處理長文本所需的快取記憶體（KV cache）降至前代的四分之一，資料輸入的運算成本也直接砍半。
這項技術為什麼重要？過去執行高效能 AI 需要極高昂的硬體成本。V4.1-Flash 的突破讓企業與開發者能以極低成本運行強大的 AI 代理。在程式撰寫能力測試上，它甚至微幅超越了 GPT-5.6 Sol 等頂尖的付費閉源模型。
對一般人而言，這意味著未來各類 AI 應用將變得更便宜、反應更快，尤其在處理長篇文件與分析大資料時更為順暢。雖然該模型在複雜科學與圖像分析上仍有弱點，但其高效、低成本的優勢，勢必將加速 AI 應用的全面普及。