V4-Flash为何能小参数反超大模型？
V4-Flash用的是MoE混合专家架构，总参数两千多亿，但每次推理只激活一百多亿。这个设计让它在保持大模型记忆容量的同时，实际算力消耗跟小模型差不多。配合自研的稀疏注意力机制，百万Token长上下文的推理计算量只有前代的十分之一，KV缓存占用也降到个位数百分比。我实测把它接进一个代码仓库问答系统，上下文塞进去十几万token，响应速度和稳定性都比同价位模型好。对全栈工程师来说，理解MoE不是纯理论兴趣，而是选型时判断成本和延迟的核心依据。
发布于 广东
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