# DeepSeek-V4：为智能体构建的百万token上下文模型
5 min read
DeepSeek-V4发布1.6T总参数模型，通过混合注意力机制大幅降低长上下文推理成本，专为长时间运行的智能体任务设计。
/ tags/ 架构
# DeepSeek V4：为智能体打造的百万Token上下文模型，KV缓存成本骤降90%
4 min read
DeepSeek V4 发布，采用混合注意力机制与强化学习优化，在百万Token上下文中实现极低的计算成本和KV缓存占用，成为长时运行AI智能体的理想选择。
# DeepSeek-V4：百万Token上下文如何真正赋能AI智能体
5 min read
DeepSeek-V4发布，通过混合注意力机制实现百万token上下文的低成本推理，专为长周期智能体任务优化，FLOPs和KV缓存均大幅降低。
# DeepSeek-V4：百万Token上下文的真正杀手锏——为Agent而生的架构革命
6 min read
DeepSeek-V4发布，以Hybrid Attention和极致效率优化，让百万Token上下文窗口在Agent任务中变得实用，FLOPs和KV缓存消耗仅为V3.2的10%以下。