DSV4.1模型架构分析补充发布
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DSV4.1模型架构分析补充发布
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AI 综述
eliebakouch补充发布DSV4.1模型架构分析，显示其整体比体积小得多的ML3更宽、更深；分析还指出该模型采用top-4路由和128个专家的MoE配置。 eliebakouch称，这种反常规配置可能出于稳定性和训练效率考虑。图中DSV4.1的KV cache明显低于其他模型，但FLOPs仍相对昂贵；上述配置及原因属于分析者提出的判断。
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最新进展10月30日 08:25
新模型架构拆解：采用 top-4/128 专家与 MLA 压缩 KV cache报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- AGI Hunt新模型架构拆解：采用 top-4/128 专家与 MLA 压缩 KV cache
一份新模型架构分析比较了其与更小的 ML3 的宽深差异，并指出 MoE 配置采用 top-4 + 128 个专家。作者推测这一反常规配置可能出于稳定性和训练效率考虑，图中 DSV4.1 的 KV cache 明显低于其他模型，而 FLOPs 仍相对昂贵。
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