（来源：上观新闻）
基于对S🛣PAD与🍁CMOS技术演🛵进逻辑的判🌒🥽断，速腾聚🇨🇺创认为激光👨🎤雷达未来将从“线🤷♀️🥁数竞争”逐步走向🌔🦊更高分辨率、更强🚞数据表达能力的图🚶♀️😜像化感知阶段💐，并最终向🏝RGBD等新形态🎸🇪🇺产品延伸🥪。它选择了一📧🧬个对行业🛴更有意义的🏸🦝路径：基于⚒vLLM主流5️⃣推理框架完成🕢适配，然后把代🇰🇲🧙♀️码直接开🏠源到Git🇰🇷🍷Hub🔽。DeepSe▪ek-V4 和 ♦🕕DeepS🏴eek-V3.🥋2 的计算量👜🍢能给谷歌加速的软件和显存容量随上🇹🇹🚂下文长度的变化 🇵🇸Agen📇🔥t 能力专项优化🇮🇹 Deep🌼Seek🎢-V4 ☃🏦针对 Clau🏋️♀️de Code🖥💁 、Ope📰nClaw🗽◀、OpenCod👢🔝e、CodeB💟🧭uddy ♠🧧等主流🦊🕙的 A🌮👝gen🛶t 产⏺🛫品进行了适🇱🇨🇹🇭配和优化，在代👩🚒🇧🇱码任务、文档生🔩成任务等方🕍面表现均有提⛹🌨升🔈。
不过爆料显👩🦰示V4依然🧚♀️⛪是纯文本大模型，😤🐓而非此前暗示🎑🧘♂️的多模态模🧕型🔖。第三，Vec⬆🆑tor与C🏑🏗ube计算单元🏥🇬🇲共享Memo🔬🤺ry，消除片上🎟数据搬运🐜开销🏊♀️🛑。细分数据看，“防👨🚀疲劳”机制对骑手🌔🦵的影响在淡🚾😁旺季和不🇰🇮同城市🍧🤟的情况🇸🇯也不同🇪🇪💊。
*声明：本🔳🚅文系原作者创作🦁💚。稀疏结构、压缩推🤦♀️👺理、低精度量化🇸🇱🔌，这些让V4🈚🤝成本骤降的技术特🤤🏞性，同时也让它🥼💶对国产芯片🌑🕤更加友好🇸🇽🌺。但今年会有很大提💩升，能解🏩🦄锁很多🥒场景👨❤️👨👩👩👧👧。Dee🚿pSeek为这🥖次底层🇲🇩🇪🇺算力迁移付出的工😳♿程代价不小🧝♀️。
