DeepSeek 技术报告解读：V4.1 Flash 如何以 552B 参数超过 1.6T 的 V4 Pro
DeepSeek 用 KV 缓存压缩把 552B 的小模型做到超越 1.6T 的 Pro，说明长上下文 agent 的瓶颈已从算力转向存储与搬运。
DeepSeek V4.1 Flash 正式上线后，Artificial Analysis 给出 40 分指数评分，超过参数量大得多的 V4 Pro，官方曾两度调整下线计划。按其技术报告，这是一个围绕 KV 缓存压缩做设计的模型：全局 KV 缓存压到每 token 890 字节，约为 V4-Flash 的四分之一，持久化 KV 缓存约为八分之一。
正文摘录
.jpg) 编辑｜Panda 前两天，[DeepSeek V4.1 Flash 正式上线](https://mp.weixin.qq.com/s?biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2651056088&idx=1&sn=040b43776b998fe8b345c91a17134c25&scene=21wechatredirect)，又快又强，引发了广泛关注和测试热潮。  比如著名测试机构 Artificial Analysis 对 V4.1 Flash 进行了非常充分的测试后，给出了 40 分的指数评分，超过了 DeepSeek 家参数量大得多的 V4 Pro。