Tin Gate News, ngày 24 tháng 4 — DeepSeek V4-Pro và DeepSeek V4-Flash đã được phát hành chính thức và công bố mã nguồn mở vào ngày 24 tháng 4; độ dài xử lý theo ngữ cảnh được mở rộng đáng kể từ 128K lên 1M, tương đương mức tăng dung lượng gần gấp 10 lần. Huawei Computing cho biết các sản phẩm siêu điểm nút (supernode) Ascend của họ hỗ trợ đầy đủ các mô hình thuộc dòng DeepSeek V4 thông qua sự hợp tác chặt chẽ giữa công nghệ chip và công nghệ mô hình.

Huawei Ascend 950 đạt triển khai suy luận mô hình DeepSeek V4 với thông lượng cao và độ trễ thấp nhờ các kỹ thuật kernel hợp nhất (fused kernel) và song song đa luồng (multi-stream parallelism) nhằm giảm chi phí tính toán Attention và chi phí truy cập bộ nhớ. Đối với DeepSeek V4-Pro với đầu vào 8K, Ascend 950 đạt khoảng 20ms TPOT với thông lượng Decode 4,700 TPS trên một thẻ đơn; đối với DeepSeek V4-Flash với đầu vào dưới 8K, nó đạt khoảng 10ms TPOT với thông lượng 1,600 TPS. Dòng siêu điểm nút (supernode) Ascend A3 cũng đạt tương thích hoàn toàn, kèm theo các triển khai mã huấn luyện mẫu để tinh chỉnh nhanh. Dựa trên siêu điểm nút 64 thẻ Ascend A3 với chế độ EP lớn, DeepSeek V4-Flash đạt hơn 2,000 TPS thông lượng Decode trên một thẻ đơn trong các tình huống đầu vào/đầu ra 8K/1K bằng cách sử dụng công cụ suy luận vLLM. Toàn bộ các dòng sản phẩm Huawei Ascend A2, A3 và 950 đều hỗ trợ cả DeepSeek V4-Flash và V4-Pro.

Huawei Cloud công bố khả năng tương thích theo phương thức “đi trước” với DeepSeek V4, cung cấp cho nhà phát triển dịch vụ token API chỉ với một lần nhấp thông qua nền tảng MaaS của họ. Huawei Cloud đã tối ưu năng lực của lớp hệ thống (system layer), lớp toán tử (operator layer) và lớp cụm (cluster layer) để đảm bảo thích nghi nhanh mô hình và triển khai hiệu năng cao. Các doanh nghiệp bao gồm Kingsoft WPS và 360 đã tích hợp mô hình mới của DeepSeek thông qua Huawei Cloud.

Cambricon cũng công bố tương thích “Day 0” với DeepSeek V4-Flash và V4-Pro dựa trên khung suy luận vLLM, đồng thời mã thích nghi được công bố mã nguồn mở cho cộng đồng GitHub. Cambricon trước đó cũng đã đạt khả năng thích nghi theo phương thức “đi trước” khi DeepSeek V3.2 được phát hành vào năm ngoái, nhờ đã thực hiện tối ưu hóa hiệu năng sâu về phần mềm-hardware (phần mềm–phần cứng) đồng tác giữa các mô hình thuộc dòng DeepSeek.

Xem nguồn

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ các nguồn bên thứ ba và chỉ mang tính chất tham khảo. Thông tin này không phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của Gate và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Giao dịch tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao. Vui lòng không chỉ dựa vào thông tin trên trang này khi đưa ra quyết định. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.

Tin tức liên quan

04-24 05:21

DeepSeek V4 Gây Tranh Cãi Ở Mỹ: Think Tank Đặt Câu Hỏi Về Việc Dùng Chip, CEO Replit Bảo Vệ Sự Đổi Mới Mở

04-24 04:49

DeepSeek V4 Đạt Điểm Hoàn Hảo Trên Putnam-2025, Hòa Với Axiom Trong Suy Luận Toán Học Chính Thức

04-24 04:29

V4-Pro Đạt Tỷ Lệ Vượt Kiểm Tra Viết Mã 67% Trong Bài Test Tự Dùng Nội Bộ, Tiệm Cận Hiệu Năng của Opus 4.5

04-24 03:21

Dữ liệu huấn luyện DeepSeek V4 tăng gấp đôi lên 33T, gây ra tình trạng mất ổn định khiến việc phát hành bị trì hoãn

04-24 03:04

DeepSeek Ra Mắt Loạt Mô Hình Mã Nguồn Mở V4 Với 1,6T Tham Số Và Giấy Phép MIT

Phân tích chuyên sâu