DeepSeek 称其全新 Flash AI 模型在网络安全和编码基准测试中超越 Kimi K3
DeepSeek 已推出其 V4.1 Flash AI 模型，声称它在关键基准测试中超越了之前的旗舰模型和竞争对手，例如 Moonshot AI 的 Kimi K3。这家中国开发商表示，V4.1 Flash 模型采用了全新的因果编码器-解码器（Causal-Encoder-Decoder）架构和专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）设计，每次请求启动的参数更少，从而降低了计算能力需求。该模型被描述为其新系列中最小的一个，还具有原生多模态视觉理解功能。它在 Terminal-Bench 2.1 上获得 90.6 分，超越了 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 的 88.8 分和 Kimi K3 的 88.3 分。
DeepSeek 推出 V4.1 Flash 反映了中国在芯片出口限制收紧下，积极推动高效 AI 模型。该模型的 MoE 设计，在 5,520 亿参数框架中，仅启动 80 亿参数用于输入处理，160 亿参数用于响应生成，直接解决了中国开发商面临的硬件成本和计算限制。其在 Terminal-Bench 2.1 上报告的性能，以 90.6 分对比 Kimi K3 的 88.3 分，表明在有限资源下优化 AI 以应对实际任务方面迈出了重要一步。专注于效率和速度，而不仅仅是原始规模，是对芯片供应链地缘政治现实的直接回应，使这些发展对更广泛的亚洲 AI 格局至关重要。值得关注的是，这些效率提升如何迅速转化为中国及其他亚洲市场更广泛的企业采用，特别是考虑到该模型的原生多模态视觉理解能力。以较低的运营成本提供高端推理的能力，可能会重塑该地区的竞争格局。
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