Sábado 7 de noviembre de 2026 ·
Un autor atribuye el rendimiento de DeepSeek V4 Flash a su razonamiento largo, MoE y MLA
Útil para
Un articulo de opinion de un autor japones sostiene que DeepSeek V4 Flash destaca por sostener razonamientos largos con rapidez y bajo coste. Cuenta que resolvio 10 preguntas en 2,9 segundos y que su precio por API es menos de una decima parte del de GPT-4o. Explica el rendimiento con dos tecnicas: MoE, que activa solo una parte de los parametros en cada consulta, y MLA, que comprime la cache de atencion.
Qué significa
Según el autor, el rendimiento de un modelo depende más de la eficiencia de su razonamiento que de su tamaño o de los datos con que se entrena. Si la tesis se confirma, los costes de inferencia podrían bajar sin sacrificar calidad en tareas complejas.
Fuentes originales
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