01 // ARCHITECTURE BREAKTHROUGH
MLA 潜在注意力压缩与 FP8 混合精度训练突破
DeepSeek官网底层引擎将全量键值缓存投影至低维潜在向量空间,使 DeepSeek V3满血版在线使用 与 DeepSeek R1深度思考模型 在 128K 长上下文下依然保持极高吞吐。
- kv_cache_layout = "dense_mha_fp16" # 传统多焦点高显存开销
- expert_routing = "static_top2_WithLoss"
+ kv_cache_layout = "mla_low_rank_fp8" # 单核圆MLA压缩:显存降低 72%
+ expert_routing = "aux_loss_free_dynamic"# 支撑DeepSeek R1深度思考模型高并发
+ core_portal = "DeepSeek网页版对话入口"