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DeepSeek-V4 模型结构（1）：序列维度（上），从 MLA 到压缩 KV
本文介绍DeepSeek-V4的注意力机制，从MHA到CSA/HCA的演进，重点分析压缩KV缓存的方法。V4将每4或128个token压缩为一条512维K...
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DeepSeek-V4 模型结构（0）：一张图看懂 DeepSeek-V4
本文介绍DeepSeek-V4模型架构：Pro版总参数1.6T、61层，Flash版284B、43层，均采用4条残差流、交错CSA/HCA压缩注意力与Mo...
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Kimi K3 模型结构（7）：结构决定系统
本文总结Kimi K3模型结构对训练与推理系统的影响。KDA采用三种执行形态（FlashKDA、设备内上下文并行、状态回滚）处理固定大小状态；上下文并行通...
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Kimi K3 模型结构（6）：输入端与零件，MoonViT-V2、MTP、Per-Head Muon
Kimi K3模型采用从零训练的MoonViT-V2视觉编码器，27层、patch14结构，支持高分辨率图像token化；MTP层预训练后微调为EAGLE...
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Kimi K3 模型结构（5）：宽度维度，Stable LatentMoE
Kimi K3模型采用Stable LatentMoE作为FFN，基于NVIDIA LatentMoE改进，将输入压缩至半宽latent空间，增加RMSN...
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Kimi K3 模型结构（3）：序列维度，Gated MLA 与 3:1 混合
本文介绍Kimi K3模型结构：采用3:1混合，每四层含一层Gated MLA（无位置编码、满秩sigmoid门），其余为KDA层。MLA低秩压缩KV至5...
