差价12倍,DeepSeek V4涨价后Flash和Pro怎么选?实测对比给你答案

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21. 转载: 经过我反复测试,经OpenCode路由的Deepseek v4 flash 的上下文窗口其实只有600k左右,超过以后OC会作某种压缩截断。 官网的是全量的1M上下文的Deepseek v4 flash, 所以能力更全面,性能更加强大 很多人对Deepseek能力的评价区别很大,可能也有这个原因。 #vibecoding #deepseek #opencode #codex

22. DGX Spark本地跑DeepSeek V4 Flash 这期视频实测使用一台英伟达 DGX Spark,在128GB统一内存中本地部署DeepSeek V4 Flash。经过优化后,模型输出峰值可以达到约48 Tokens/s,日常运行大多稳定在20~40 Tokens/s,并且成功开启512K上下文,在OpenCode等AI编程工具中完成网站、落地页等真实项目开发。视频中还会展示模型的内存占用、运行温度、量化效果、长上下文压缩情况,以及单台和两台DGX Spark运行时的差异。单机内存占用已经接近95%,虽然速度不算特别稳定,但对于希望在本地不限量使用DeepSeek V4 Flash、避免持续支付API费用的用户来说,整体体验已经具备较高的实用价值。售价约3.6万元的DGX Spark究竟值不值得买?本期结合实际部署和开发效果,给大家一次讲清楚。#DeepSeek #DeepSeekV4Flash #DGXSpark #英伟达 #本地部署 #大模型本地部署 #AI编程 #VibeCoding #OpenCode #AI开发 #大语言模型 #512K上下文 #模型量化 #生成式AI #鲲鹏Talk

23. lmdeploy v0.15.0发布:长上下文缓存、Deep lmdeploy v0.15.0发布:长上下文缓存、DeepSeek V4、MTP、TurboMind与服务能力全面升级 • 支持长上下文与MTP前缀缓存命中 • 支持投机解码中的引导解码 • 支持DeepSeek V4 • 支持MemDecode • 增强TurboMind的内存、对象缓存、调度、并行配置与张量处理能力 • 新增AgRs all2all后端 • 优化TTFT、流式响应解析、FP8 MoE与TP相关流程 • 完善Ascend与Ascend A3平台支持 • 增加Qwen3.5 MTP与GDR相关能力 • 修复前缀缓存、通信、服务ID、模型加载、多模态消息、健康检查、MTP状态、KV量化与异步关闭等问题 • 服务端新增生成默认配置能力,并调整为无状态推理 • 完善测试、构建镜像、依赖管理、文档和CI配置 #福大大架构师每日一题 #大模型

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