待验证50% 置信事实精确时间
DSpark 是针对 DeepSeek 系列模型架构优化的 SGLang 变体，适配了 DeepSeek 的 MLA（Multi-head Latent Attention）注意力压缩机制
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/16
首次发现
有效期至：2026/10/14
来源
相关事实
待验证DeepSeek的DSpark算法针对其MLA（Multi-head Latent Attention）架构特点进行了工程优化，设计了专用草稿策略以获得更高的Token接受率82% 相似待验证DeepSeek-V3.2-Exp首次引入自研的DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力技术76% 相似已验证DeepSeek采用了混合专家架构（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）75% 相似待验证DeepSeek Harness（简称DSH）将注意力从模型本身转向了模型之外的运行环境74% 相似待验证DeepSeek开源了DSpark（代码仓库名为DeepSpecs），可在不重训练或量化的前提下实现50%到400%的推理加速72% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/530680MCP
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