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DeepSeek 发布 V4.1 Flash-1017,Token 消耗降超五成
DeepSeek 正式推出大模型新版本 V4.1 Flash-1017,首次自主发布帕累托前沿曲线,展示效率与成本表现。该版本维持原有 API 价格,但通过任务感知型压缩、动态上下文裁剪与自适应解码重构 Token 使用效率,多数场景下 Token 用量较前版下降逾 50%,单位任务综合成本仅为同…
36氪15 天前
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DeepSeek 正式推出大模型新版本 V4.1 Flash-1017,首次自主发布帕累托前沿曲线,展示效率与成本表现。该版本维持原有 API 价格,但通过任务感知型压缩、动态上下文裁剪与自适应解码重构 Token 使用效率,多数场景下 Token 用量较前版下降逾 50%,单位任务综合成本仅为同…
报道介绍科大讯飞如何将 AI Agent 推进企业核心业务流程,核心理念是“让 Token 不空转”,即提升模型调用在实际业务中的有效转化。该思路聚焦企业级智能体的落地价值与成本效率。
论文提出不原生训练长上下文、也不设计复杂框架,而是让模型在极简工具框架上微调,仅用调用自身与读取上下文区间的两个工具。在 Qwen3.6-35B-A3B 上微调后,仅 8000 token 上下文即可在 OOLONG-synth 长文档任务上媲美 100 万 token 的 GPT-5.4。
论文提出 Inherit-MAS,借鉴生物演化中的继承与选择机制,在工作流与执行两个层面显式实现继承。在 WorkBench 与 HotpotQA 上超越 EvoAgent、EvoMAS、TacoMAS 等基线,执行继承可减少约 29%-35% 的 worker token 消耗。
开发者发布开源工具 Viberuler,本地扫描机器并计算「VIBE SCORE」,核心指标为每美元 token 数,用于衡量 AI 编程中上下文与 token 的消耗效率。工具统计自写代码行数、token 花费与项目广度,并生成可分享的评分证书。