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把这两个结合起来很可能就是 deepseek v4 的雏形。 这种架构一旦跑通我们可能会看到模型在参数量暴涨的同时推理成本却能控制在极低的水平。 未来的大模型，可能是一个“小而精”的推理核心，外挂着. 看上去，deepseek 似乎花了一整年的时间，只从 v3 走到了 v3.2，但实际上，deepseek 这一年来就是在做一件事情： 如何在不增加模型规模的前提下，通过架构优化和强化学习，不断提. Subreddit for the deepseek coder language model
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