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公司与模型

DeepSeek 最新动态

DeepSeek(深度求索)的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。

2 条精选近 30 天 2 条共收录 9 条

11月12日 08:00更新

DeepSeek

11月12日周四第 1–2 条 / 共 2 条
  1. vLLM Blog72

    vLLM 在 Vera Rubin NVL72 上服务 DeepSeek-V4.1-Flash,吞吐量达 GB300 NVL72 的 58 倍

    vLLM 报告称,在单台 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架上服务 DeepSeek-V4.1-Flash,每 GPU 达到 170 万 tokens/s,每用户 387 tokens/s,是 GB300 NVL72 的 58 倍,峰值达 252 万 tokens/s,单用户达 1,810 tokens/s。性能提升来自为 Rubin 的分裂内存域和 FP4 张量核心重建的 kernel、专用的 TP8 解码路径,以及通过 NVLink 共享的机架级 KV 和 Engram 池。借助跨机架池化前缀和 Dynamo 工作负载感知路由,即使在高并发下前缀命中率也保持在 96.5-97%。

    推荐理由:vLLM 关于 DeepSeek-V4.1-Flash 的第三篇文章详细说明了 Rubin 专用 kernel 和机架级内存池化如何将吞吐量提升至 GB300 NVL72 的 58 倍,为大规模服务优化提供了具体参考。

11月6日周五
  1. vLLM Blog77

    REINFORCE Zero:内核对齐使异步强化学习在策略滞后64时保持稳定,并扩展至DeepSeek-V4.1和Kimi K3.1

    NVIDIA Research与Inferact的REINFORCE Zero论文表明,对齐rollout与训练器内核后,未裁剪的token级重要性采样能够纠正剩余的权重滞后,在策略滞后64时稳定训练20,000次更新,并在内核对齐的情况下达到同步训练训练步吞吐量的2.40倍。使用标准内核时,整个运行过程中rollout到学习器的KL中位数上升83.33倍,在线AIME24 pass@1从34.27%降至13.96%,而序列门控虽能稳定训练,但在最后1,000次更新时拒绝了24.48%的序列。零失配设置现已覆盖DeepSeek-V4.1-Flash、发布当日的Kimi K3.1,以及AMD MI355X上的DeepSeek-V4-Flash和Kimi K3.1,代码位于Inferact/zero-mismatch-rl和NVIDIA-NeMo/labs-molt。

    推荐理由:NVIDIA Research与Inferact将异步强化学习的rollout-学习器差距拆分为权重滞后和内核失配,表明对齐内核可使未裁剪的重要性采样在策略滞后64时保持稳定训练。