DeepSeek-V4.1-Flash on vLLM: 5x Agentic Throughput Since Day 0

摘要

介紹 vLLM 團隊如何結合 DeepSeek-V4.1-Flash 的新架構與系統最佳化，將代理服務吞吐量提升 5 倍。內容涵蓋 SWA 有界重播、CUDA 圖表技術及多項新核函式整合，並驗證了模型精度與效能的顯著改善。

This post details how vLLM combined DeepSeek-V4.1-Flash architecture and system optimizations to achieve a 5x throughput improvement in agentic serving workloads.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 整合 DeepSeek-V4.1-Flash 新架構與 vLLM 系統最佳化。
• 透過 SWA 有界重播與 CUDA 圖表大幅降低預填充時間。
• 利用多項新核函式與記憶體壓縮技術提升吞吐量。

提到的工具與公司

• vLLM
• DeepSeek-V4.1-Flash
• SWA bounded replay
• CUDA graphs
• DeepSelect
• DeepGEMM
• FlashMLA
• Engram

適合誰看

專注於大規模模型部署、效能最佳化或代理系統開發的工程師與研究者。

摘要依據

依據

文章全文

為什麼排在這裡

人氣

0.50

新鮮

0.99

在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算

相關內容

• vLLM x AgentX: Optimizing for Real-World Agentic Serving文章 ・ vLLM Blog
• DeepSeek’s Insane New Architecture影片 ・ Two Minute Papers ・ 5 分鐘
• DeepSeek V4.1 Flash 有多快？架构简析 + Pi Agent 演示影片 ・ 01Coder
• Why DeepSeek's New Architecture Is a Huge Breakthrough影片 ・ Prompt Engineering ・ 14 分鐘
• DeepSeek V4.1 Flash Is WAY Better Than I Expected影片 ・ Prompt Engineering ・ 12 分鐘
• DeepSeek V4.1 Flash on Strix Halo: Single-Node SSD vs Two-Node Cluster (DwarfStar)影片 ・ Donato Capitella