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内容提要
DeepSeek-V4系列模型推出了1.6T和284B参数的两个版本，采用混合注意力架构和流形约束超连接，提升了长上下文处理效率。通过Muon优化器和多项基础设施优化，模型在训练和推理阶段展现出更高的稳定性和效率。预训练后，DeepSeek-V4在多个基准测试中超越前代，设立了新的性能标准。
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关键要点
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DeepSeek-V4系列模型推出了1.6T和284B参数的两个版本，支持一百万tokens的上下文长度。
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采用混合注意力架构，结合压缩稀疏注意力和重度压缩注意力，以提升长上下文处理效率。
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引入流形约束超连接以增强传统残差连接，提升模型的稳定性和表达能力。
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使用Muon优化器，提升训练和推理阶段的收敛速度和稳定性。
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DeepSeek-V4在多个基准测试中超越前代，设立了新的性能标准，尤其在推理、代码生成和长上下文处理任务上表现卓越。
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延伸问答
DeepSeek-V4的主要创新是什么？
DeepSeek-V4引入了混合注意力架构、流形约束超连接和Muon优化器，以提升长上下文处理效率和模型稳定性。
DeepSeek-V4支持的上下文长度是多少？
DeepSeek-V4支持一百万tokens的上下文长度。
Muon优化器在DeepSeek-V4中有什么作用？
Muon优化器提升了DeepSeek-V4在训练和推理阶段的收敛速度和稳定性。
DeepSeek-V4在基准测试中的表现如何？
DeepSeek-V4在多个基准测试中超越前代，设立了新的性能标准，尤其在推理和长上下文处理任务上表现卓越。
流形约束超连接(mHC)的目的是什么？
流形约束超连接旨在增强传统残差连接的稳定性和表达能力，确保信号在深层网络中稳定传播。
DeepSeek-V4的参数规模有多大？
DeepSeek-V4系列包括1.6T和284B参数的两个版本。
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