（来源：上观新闻）
换成更轻量的V4🌥📇-Fla🌠🇹🇦sh，同🆔样8K输入场🇸🇱👺景下TP❎🇸🇲OT约10m👴🥠s，单卡🚌🍸1600T🦛PS🧔。七、跨🍷领域泛😙🧞♂️化实验：🧘♀️一件"🙌隔离服🙍"能适配多少场🈂🙆♂️景 一个自然🌖🇮🇴而然的🤬🇫🇮疑问是🇪🇸0️⃣：适配🥼器在一🏴种类型的文档👁上训练好之后，⭐💊拿到完全不同类🇪🇦🚌型的文档上还能🇨🇭用吗？🛶 为了回🛃答这个问题，⚛🚁研究团队⚽🛄做了一个"交叉◻训练"实验：⛹️♀️分别用四🇬🇦🐾个数据集的一个训👨✈️练适配器，然后拿💟🔂到另外三个数据集🍹🚿上测试，🤽♀️🍆看看跨🎠🌌领域效🌎🚌果如何🇻🇪🌴。
先来看😻看DeepSe🙀ek-V4-🔍🇸🇷Pro的🈁🏎解题过程🏉。他认为🍮，中国是全球第🇱🇷二大算🤶力计算市场，📺即便面🧻🇸🇻临美国出口👧👩🚒管制，😢👳也可凭借🇵🇹丰富能源供应▫与成熟制程芯片🇬🇳📟堆叠，👨🎓达到训练此类模型👨🎨🔖的算力门槛🔅🈴。
第一，原生🍉🇲🇿支持FP🇫🇮🎁8、M🐗🎖XFP8🏳、MX👨❤️💋👨🕦FP4等🌑🌰低精度🔔数据格式，内存3️⃣🍍占用降低50👩👦👦🐢%以上，计算能😸🇬🇮力翻倍🚣🇫🇮。官方文🤰件显示，在知识🇲🇨与推理任务上🐱，V4-Pr🚳👨🦲o已超越主🕊流开源模型，接😘🇲🇬近Ge🍗mini等闭🇲🇸源系统，但与🧪Ⓜ最先进的前沿❓📚蜘蛛爬身上怎么办模型仍存在约🚀🌏3至6个月的差距🧝♀️🎐。
