待验证50% 置信事实精确时间

通过对KV Cache的优化，DeepSeek每个Token所需缓存降到千分之二级别，模型内存和SSD需求分别降到上一代的四分之一和八分之一

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/11

首次发现

来源

DeepSeek V4.1 Flash实测：能否接棒Pro旗舰模型？

涉及实体

DeepSeekcompany KV Cacheconcept

相关事实

待验证传统LLM推理引擎在处理KV Cache时存在严重的内存碎片问题，对于13B参数模型，单个请求的KV Cache可能占用数GB内存，而实际利用率可能低于50%73% 相似待验证vLLM通过PagedAttention技术将KV Cache的内存碎片率从60%以上压缩至接近零，在高并发场景下可将推理吞吐量提升数倍72% 相似待验证Prompt缓存（KV Cache）在相同系统提示多次使用时可复用缓存的KV矩阵，通常将延迟降低40-60%、成本降低50-90%71% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/908310

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/908310

MCP

get_claim(id=908310)