Unverified80% confidenceFactTime unknown
DeepSeek V4通过MLA等压缩技术将KV Cache的显存占用压缩到前代的10%以下
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80%
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Medium-term (~90 days)
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5/31/2026
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Valid until: 8/29/2026
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DeepSeek V4深度解析：万亿参数开源模型碾压闭源对手
bilibili马士兵学堂
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UnverifiedMLA通过将KV矩阵压缩为低维潜在向量缓存，理论上可将KV Cache显存占用降低至标准MHA的5%至13%76% similarUnverifiedDeepSeek-V2 论文显示 MLA 可将 KV Cache 显存降低至标准 MHA 的约5%至13%，同时维持相近性能74% similarUnverifiedMLA 将所有头的 Key 和 Value 联合压缩为低维潜在向量缓存，本质上是对 KV Cache 做低秩分解74% similarVerifiedMLA 通过低秩分解将 KV Cache 压缩为低维潜在向量，其 d_latent 约为 d_model 的 1/8，可将 KV Cache 显存占用降低至传统多头注意力的 5%-13%73% similarVerifiedMLA将KV对压缩到低维潜在空间中进行缓存，推理时通过上投影矩阵恢复完整的Key和Value，将KV缓存压缩了数倍73% similar
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