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滚动播报 2026-04-24 19:49:24

(来源:上观新闻)

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在 Ag🚵‍♀️🏖ent🐫 测评中,☪DeepS🇨🇼🕠eek-V📟4-Fl🦎🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿ash 在简🚬🇹🇻单任务上🚋与 De🦈epS🌔🦊eek🃏-V4-Pro🈶 旗鼓相当,🚣📊但在高难👩‍👧‍👧🛤度任务上仍有🍕差距🎐。在推理框架优🦵🇻🇮化层面🎅,寒武🏴‍☠️💣纪在 vL🍈🇰🇿LM 中全⛳面支持 TP↔🛃 / PP ⏸🚝/ SP/D📕P/EP 5D💵 混合👩‍🦱并行、通信计算并👚🇸🇿行、低精度量🇨🇬化以及 🌘PD 🌩📆分离部署等优化技👩‍❤️‍💋‍👩术,通🔢过策略优化,🏃‍♀️🅾在满足延🈯scm时约束下达到最🚖💛佳的词元吞吐🔙🙈能力,显⚔著提升端🎗到端推理效率✊🇲🇻。